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拥抱aigc 应用chatgpt和openai api 人工智能 [美]瓦伦蒂娜·阿尔托（valentina alto） 新华正版
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作者[美]瓦伦蒂娜·阿尔托（valentina alto）
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115627339
出版时间2024-02
版次1
装帧平装
开本16
页数211页
定价79.8元
货号xhwx_1203204907
上书时间2024-05-27
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商品详情
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主编：
1.技术背景深厚的微软工程师带你探索aigc的奥秘，作者在人工智能领域有非常大的建树。
2.与目前市场上已有的多侧重于强调生成式人工智能的功能和作用的图书不同，本书详细介绍aigc的技术和企业用例，从理论到实践，搞懂chatgpt。
3.代码基于python，采用ray和longchain主流框架，基于azure实现企业级用例，实用且易学。
目录：
部分 生成式人工智能与gpt模型基础001
章 生成式人工智能概述002
1.1 什么是生成式人工智能002
1.2 研究历程和新发展008
1.3 小结011
第 2章 与openai和chatgpt面对面012
2.1 技术要求012
2.2 什么是openai012
2.3 openai系列模型概述015
2.4 通往chatgpt之路：模型背后的数学024
2.5 chatgpt 033
2.6 小结035
2.7 参资料035
第二部分 chatgpt应用037
第3章 熟悉chatgpt038
3.1 设置chatgpt账户038
3.2 熟悉界面040
3.3 组织对话044
3.4 小结046
第4章 了解提示设计047
4.1 什么是提示，提示为什么重要047
4.2 零样本学 一次样本学 少样本学—transformer模型的典型功能 049
4.3 定义明确的提示规则，以获得相关和一致结果054
4.4 应避隐偏见的风险，并在chatgpt中纳入伦理道德量059
4.5 小结061
第5章 chatgpt助力生产力提升062
5.1 技术要求062
5.2 常小助手—chatgpt062
5.3 文本生成068
5.4 提升写作技能和优化翻译效果072
5.5 快速检索信息和竞争情报080
5.6 小结084
第6章 chatgpt助力软件开发085
6.1 为什么开发人员需要chatgpt？085
6.2 生成、优化和调试代码086
6.3 生成文档和代码可解释095
6.4 理解机器学模型可解释100
6.5 不同编程语言之间的转换103
6.6 小结109
第7章 chatgpt助力营销110
7.1 技术要求110
7.2 营销人员对chatgpt的需求110
7.3 新品研发和上架策略111
7.4 用于营销对比的a b测试118
7.5 促进搜索引擎优化（seo）123
7.6 用于提高质量和提高客户满意度的情绪分析126
7.7 小结130
第8章 chatgpt助力科学研究131
8.1 研究人员对chatgpt的需求131
8.2 收集文献资料131
8.3 实验的设计和研究框架的制订提供支持137
8.4 生成和格式化参文献141
8.5 生成演示文稿144
8.6 小结146
第三部分 企业openai147
第9章 企业openai和chatgpt—azure openai148
9.1 技术要求148
9.2 openai和微软的合作以及azure openai服务 148
9.3 引入公共云的目的159
9.4 负责任的ai159
9.5 小结162
0章 企业用例163
10.1 技术要求163
10.2 企业如何使用azure openai164
10.3 合同分析器和生成器165
10.4 了解呼叫中心的分析方法180
10.5 探索语义搜索191
10.6 小结195
1章 结语196
11.1 回顾前面所学196
11.2 这只是开始197
11.3 生成技术对行业的影响—一种颠覆的力量205
11.4 对生成式人工智能的担忧206
11.5 生成式人工智能的伦理影响及为何需要负责任的人工智能208
11.6 未来的发展方向210
11.7 小结210
内容简介：
本书先概述生成式人工智能所涉及的技术和工具，帮助你了解如何训练模型以生数据；接着展示如何用 chatgpt 提高营销、科研和软件开发等相关工作的生产力和创造力；随后介绍如何通过改进提示设计从与 chatgpt 的交互中获得好的效果，以及如何在企业级场景中使用 openai 模型。
通过阅读本书，你可以了解生成式人工智能的相关概念，以及如何通过有效的提示设计增加chatgpt的价值，如何基于python语言构建和部署生成式人工智能系统，如何利用 azure openai 服务实现企业级应用。
本书适合想用生成式人工智能提升工作效率的所有人阅读，包括但不限于人士、数据科学家、软件开发人员、营销人员和科研人员。
作者简介：
瓦伦蒂娜阿尔托（valentina alto）于 2020 年进入微软公司，任 azure 解决方案专家，并于 2022 年后转至制造业和制药业的数据分析及人工智能树算法负载均衡研究。长期以来，她与客户项目的系统集成商密切合作，共同部署云架构，主要关注现代数据台、数据 meh 网格框架、物联网和实时分析、azure 机器学、azure认知服务（包括 azure openai 服务），以及 power bi。她发表了多篇关于统计、机器学、深度学和人工智能的技术文章，并撰写了一本关于用 python 进行机器学的入门类图书。
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