一本書全面了解生成式AI的發(fā)展與創(chuàng)作能力，并為我所用。 20世紀(jì)60年代，AI的概念就被提出，其商業(yè)應(yīng)用的時(shí)間十分漫長，但始終沒有普通人使用的低門檻AI工具，隨著AIGC（AIGeneratedContent）的風(fēng)靡，AI從實(shí)驗(yàn)室走進(jìn)個(gè)人電腦，也將就此改變商業(yè)與人們生活。生成式AI（GenerativeAI）作為底層技

本書是一本關(guān)于數(shù)據(jù)分析與ChatGPT應(yīng)用的實(shí)用指南，旨在幫助讀者了解數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識及利用ChatGPT進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)處理和分析。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)和行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，本書正是為了滿足這一市場需求而誕生。 本書共分為8章，涵蓋了從數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識、常見的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法到使用ChatGPT

本書詳細(xì)介紹了如何使用ChatGPT來完成代碼編寫、文檔編寫、軟件設(shè)計(jì)、源代碼邏輯分析等各個(gè)環(huán)節(jié),并通過實(shí)戰(zhàn)案例展示了ChatGPT在實(shí)際項(xiàng)目開發(fā)中的應(yīng)用方法。目錄如下:序言:一場革命第1章ChatGPT第一次接觸第2章如何使用ChatGPT完成高質(zhì)量的代碼第3章如何使用ChatGPT編寫各種文檔第4章如何使用Chat

本書首先講述提示技術(shù)的基本工作原理和提示工程師的常用工具,提示技術(shù)的基礎(chǔ)模式,提示技術(shù)的進(jìn)階知識(包括零樣本提示、少樣本提示和思維鏈提示CoT);然后講解自然語言處理的基礎(chǔ)知識和ChatGPT大模型方面的內(nèi)容,以及NLP模型的特點(diǎn)和應(yīng)用場景;最后展示提示技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用,展示了辦公類、圖片類、代碼類和電商類案例。

本書共分為8章,主要內(nèi)容包括與人工智能相關(guān)的數(shù)學(xué)知識,Python語言所特有的語法和技巧,如何實(shí)現(xiàn)透明無縫的Docker模型發(fā)布,業(yè)界優(yōu)秀的Git代碼版本管理工具,模型開發(fā)環(huán)境的配置,高級人工智能開發(fā)工程師常用的IDE開發(fā)工具,經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的剖析和分解,如何實(shí)現(xiàn)RPC遠(yuǎn)程調(diào)用,訓(xùn)練樣本序化組織結(jié)構(gòu)TFRecord,

本書分為10章:第1章LabVIEW快速入門,介紹了程序設(shè)計(jì)語言LabVIEW的集成開發(fā)環(huán)境、主要數(shù)據(jù)類型、基本程序設(shè)計(jì)方法及典型設(shè)計(jì)模式:第2章LabVIEW程序設(shè)計(jì)擴(kuò)展技術(shù),介紹了集成EasyDL開發(fā)必備的DLL設(shè)計(jì)與調(diào)用、JSON封裝與解析、HTTP通信以及文件I/O等編程技術(shù);第3章LabVEIW數(shù)據(jù)采集技術(shù),

本書全面介紹了擴(kuò)散模型這種新興的深度生成模型在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，其內(nèi)容包括AIGC與相關(guān)技術(shù)、擴(kuò)散模型基礎(chǔ)、擴(kuò)散模型的高效采樣、擴(kuò)散模型的似然最大化、將擴(kuò)散模型應(yīng)用于具有特殊結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)、擴(kuò)散模型與其他生成模型的關(guān)聯(lián)、擴(kuò)散模型的應(yīng)用、擴(kuò)散模型的未來等。本書旨在提供一個(gè)情景，幫助讀者深入了解擴(kuò)散模型，確定擴(kuò)散模型的關(guān)鍵研究領(lǐng)

本書包含兩冊：《秒懂AI提問：讓人工智能成為你的效率神器》和《秒懂AI寫作：讓你輕松成為寫作高手》。

本書介紹了Kaggle競賽涉及的技術(shù)和技能，以及基于圖像、表格、文本數(shù)據(jù)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)處理任務(wù)的常用技術(shù)，旨在幫助讀者提升其數(shù)據(jù)科學(xué)技能，設(shè)計(jì)更好的驗(yàn)證方案，熟練使用不同的評估標(biāo)準(zhǔn)，提升他們在Kaggle競賽中的排名。學(xué)完本書，讀者可以掌握如何充分利用Kaggle筆記、數(shù)據(jù)集和論壇，如何針對任務(wù)設(shè)計(jì)并優(yōu)化解決方案，進(jìn)而能更

本書對智能算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論、算法設(shè)計(jì)方法及其工程應(yīng)用進(jìn)行了研究和總結(jié)。對包括遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、粒子群優(yōu)化算法和蟻群算法在內(nèi)的基本群體智能算法進(jìn)行了闡述，從算法的數(shù)學(xué)理論、算法原理、基本構(gòu)成要素與算子、實(shí)現(xiàn)流程等方面，進(jìn)行了分析和總結(jié)；對人工神經(jīng)計(jì)算系統(tǒng)、人工免疫計(jì)算系統(tǒng)和人工蜂群計(jì)算系統(tǒng)等典型的人工智能計(jì)算系統(tǒng)，從