隨著技術(shù)發(fā)展，各種AI產(chǎn)品層出不窮。人人都使用過AI，但真正做到用AI提升工作和學(xué)習(xí)效率的人卻很少。原因是大多數(shù)使用者，不會專業(yè)地提問。如果能正確地提問，AI將幫你解放工作，實現(xiàn)效率逆襲。精通向AI提問的能力，AI能幫你成為超級個體。 這是一本AI時代成為提問高手的進階指南，既授人以魚，也授人以漁。本書從AI的基本概

ChatGPT的橫空出世昭示了通用人工智能的可能性，并為我們提供了更加便捷、直觀和個性化的信息獲取方式，有望在教育、研究、咨詢和日常生活中發(fā)揮重要作用。而駕馭ChatGPT，使之更好地服務(wù)于我們的工作和生活，需要一些技巧和方法，這就是本書要探討的prompt（提示）工程。 本書以通俗易懂的語言，詳細介紹了如何編寫高質(zhì)

本書旨在幫助讀者了解ChatGPT和它背后的技術(shù)原理，掌握使用它的方法，并了解它的潛在應(yīng)用和影響。書中詳細闡述了人工智能的基本概念，例如機器學(xué)習(xí)和自然語言處理，并全面介紹了如何使用ChatGPT進行對話和寫作。此外，本書還深入探討了人工智能將如何改變我們的工作方式，以及我們?nèi)绾瓮ㄟ^教育和培訓(xùn)來適應(yīng)這些變化。這包括如何進

信息檢索是我們理解這個世界的重要手段之一，隨著技術(shù)的進步，我們的檢索行為也在不斷變化。伴隨著人工智能時代的到來，大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)以及萬物互聯(lián)的場景對信息的獲取、理解和運用提出了新的需求，特別是大模型的出現(xiàn)，有望重塑信息檢索的架構(gòu)與技術(shù)體系。本書以信息檢索系統(tǒng)架構(gòu)為抓手，圍繞檢索系統(tǒng)的各個技術(shù)模塊展開對神經(jīng)檢索前沿技術(shù)的介紹

本書服務(wù)的主要對象為人工智能技術(shù)應(yīng)用專業(yè)學(xué)生、相關(guān)人工智能類專業(yè)學(xué)生以及想要涉足人工智能的讀者。本書采用"教、學(xué)、做一體化”的教學(xué)方法，圍繞智能語音技術(shù)，主要介紹了云端智能語音應(yīng)用、終端智能語音應(yīng)用、綜合智能語音應(yīng)用三大部分。課程以實際項目轉(zhuǎn)化的案例為主線，按"理實一體化”的指導(dǎo)思想，從"魚”到"漁”，培養(yǎng)學(xué)生知識遷移

本書全面敘述了蒙特卡羅方法，包括序貫蒙特卡羅方法、馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法基礎(chǔ)、Metropolis算法及其變體、吉布斯采樣器及其變體、聚類采樣方法、馬爾可夫鏈蒙特卡羅的收斂性分析、數(shù)據(jù)驅(qū)動的馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法、哈密頓和朗之萬蒙特卡羅方法、隨機梯度學(xué)習(xí)和可視化能級圖等。為了便于學(xué)習(xí)，每章都包含了不同領(lǐng)域的代表性應(yīng)用實

隨著大語言模型的快速發(fā)展，語言AI已經(jīng)進入了新的階段。這種新型的語言AI模型具有強大的自然語言處理能力，能夠理解和生成人類語言，從而在許多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用前景。大語言模型的出現(xiàn)將深刻影響人類的生產(chǎn)和生活方式。本書將介紹提示工程的基本概念和實踐，旨在幫助讀者了解如何構(gòu)建高質(zhì)量的提示內(nèi)容，以便更高效地利用大語言模型進行

本書主要介紹控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識和設(shè)計方法。全書首先介紹了控制系統(tǒng)的基本概念，然后論述了控制系統(tǒng)的微分方程和傳遞函數(shù)等數(shù)學(xué)模型的建立和等效簡化方法。在系統(tǒng)分析方面，主要介紹了控制系統(tǒng)的時域分析法、根軌跡分析法和頻域分析法。在系統(tǒng)設(shè)計方面，主要介紹了串聯(lián)校正技術(shù)和PID控制技術(shù)。在計算機控制技術(shù)方面，論述了連續(xù)信號的采樣過

本書循序漸進地講解了使用TensorFlow開發(fā)深度學(xué)習(xí)程序的核心知識，并通過具體實例的實現(xiàn)過程演練了使用TensorFlow的方法和流程。書中首先講解了TensorFlow深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識；然后介紹了數(shù)據(jù)集制作、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、注意力機制、概率圖模型、深度信念網(wǎng)

許多部門和行業(yè)都渴望將AI和數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)整合到自己的系統(tǒng)和運營中。但要構(gòu)建真正成功的AI系統(tǒng)，你需要牢固掌握底層的數(shù)學(xué)知識。這本綜合指南彌補了AI所展現(xiàn)出的無限潛力和應(yīng)用與相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之間的存在的現(xiàn)實差距。作者HalaNelson并沒有討論高深的學(xué)術(shù)理論，而是以現(xiàn)實世界的應(yīng)用和最先進的模型為重點，介紹了在人工智能領(lǐng)域發(fā)