拥抱aigc 人工智能 (美)瓦伦蒂娜·阿尔托
用aigc、chatgpt、gpt及openai模型实现生产力提升的一本书，阐释生成式人工智能模型背后的设计思想，帮你找到更适合自己的ai应用方式。
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作者(美)瓦伦蒂娜·阿尔托
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228页
字数263千字
定价79.8元
货号701_9787115627339
上书时间2024-11-08
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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
章 生成式人工智能概述
1.1 什么是生成式人工智能
1.2 研究历程和新发展
1.3 小结
第2章 与openai和chatgpt面对面
2.1 技术要求
2.2 什么是openai
2.3 openai系列模型概述
2.4 通往chatgpt之路：模型背后的数学
2.5 chatgpt
2.6 小结
2.7 参资料
第二部分 chatgpt应用
第3章 熟悉chatgpt
3.1 设置chatgpt账户
3.2 熟悉界面
3.3 组织对话
3.4 小结
第4章 了解提示设计
4.1 什么是提示，提示为什么重要
4.2 零样本学一次样本学少样本学——transformer模型的典型功能
4.3 定义明确的提示规则，以获得相关和一致结果
4.4 应避隐偏见的风险，并在chatgpt中纳入伦理道德量
4.5 小结
第5章 chatgpt助力生产力提升
5.1 技术要求
5.2 常小助手——chatgpt
5.3 文本生成
5.4 提升写作技能和优化翻译效果
5.5 快速检索信息和竞争情报
5.6 小结
第6章 chatgpt助力软件开发
6.1 为什么开发人员需要chatgpt？
6.2 生成、优化和调试代码
6.3 生成文档和代码可解释
6.4 理解机器学模型可解释
6.5 不同编程语言之间的转换
6.6 小结
第7章 chatgpt助力营销
7.1 技术要求
7.2 营销人员对chatgpt的需求
7.3 新品研发和上架策略
7.4 用于营销对比的ab测试
7.5 促进搜索引擎优化（seo）
7.6 用于提高质量和提高客户满意度的情绪分析
7.7 小结
第8章 chatgpt助力科学研究
8.1 研究人员对chatgpt的需求
8.2 收集文献资料
8.3 实验的设计和研究框架的制订提供支持
8.4 生成和格式化参文献
8.5 生成演示文稿
8.6 小结
第三部分 企业openai
第9章 企业openai和chatgpt——azure openai
9.1 技术要求
9.2 openai和微软的合作以及azure openai服务
9.3 引入公共云的目的
9.4 负责任的ai
9.5 小结
0章 企业用例
10.1 技术要求
10.2 企业如何使用azure openai
10.3 合同分析器和生成器
10.4 了解呼叫中心的分析方法
10.5 探索语义搜索
10.6 小结
1章 结语
11.1 回顾前面所学
11.2 这只是开始
11.3 生成技术对行业的影响——一种颠覆的力量
11.4 对生成式人工智能的担忧
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
11.6 未来的发展方向
11.7 小结
内容简介：
2023年，aigc、chatgpt、gpt、大语言模型等技术，了新一轮科技浪潮。它们展现出了强大的功能，给人类带来了有的机遇与挑战。本书会带你走近这些技术，了解它们在多个行业的应用，并教你利用这些技术提升工作效率，优化业务流程，甚至利用相关服务/台在企业级场景中实现模型的构建。
本书先概述aigc的发展历程，并展示了如何用相应的工具生数据(图像、音乐和)；随后介绍如何优化提示设计，以便更好地与chatgpt进行交互。书中的示例展现了aigc在营销、软件开发、科学研究等领域的具体应用，旨在帮你提升利用相关工具解决实际问题的能力。
本书还探索了openai模型在企业级场景中的应用，用gpt和ada这样的模型给出了端到端的实现方案(用python语言编写)，并用treamlit 库和langchain dk将模型集成到应用程序中。
本书主要包括以下内容：
aigc的相关概念及其发展历程；
如何优化提示设计，以大化chatgpt的价值；
调用api，充分使用openai模型；
构建和部署生成式人工智能系统；
openai模型在企业级场景中的应用；
aigc在营销、软件开发、科学研究等领域的具体应用。
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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