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硅基物语·AI大爆炸:ChatGPT→AIGC→GPT-X→AGI进化→魔法时代→人类未来

量子学派@ChatGPT
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计算机网络人工智能8.6万字

更新时间:2025-03-28 20:22:59 最新章节:9.8 创世纪,还是审判日

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书籍简介

本书以第一人称视角,讲述AI的来龙去脉,表达AI的技术原理。从历史到未来,跨越百年时空;从理论到实践,解读AI大爆炸;从技术到哲学,穿越多个维度;从语言到绘画,落地实战演练。ChatGPT的诞生,引发了奇点降临,点亮了AGI(通用人工智能),并涉及大模型、深度神经网络、Transformer、AIGC、涌现效应等一系列技术前沿。
品牌:北大出版社
上架时间:2023-06-01 00:00:00
出版社:北京大学出版社
本书数字版权由北大出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行

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量子学派@ChatGPT
主页
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    本书通过实践案例操作,讲述AI绘画的生成步骤,展现了AI绘画的魔法魅力。从历史到未来,跨越百年时空;从理论到实践,讲述案例操作;从技术到哲学,穿越多个维度;从语言到绘画,落地实战演练。AI绘画的诞生,引发了奇点降临,点亮了AGI(通用人工智能),并涉及Prompt、风格、技术细节、多模态交互、AIGC等一系列讲解。
    量子学派@ChatGPT人工智能5.5万字

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    本书立足于AIGC技术前沿与发展趋势,全面阐述了AIGC的概念内涵、底层技术与应用场景,详细梳理全球科技巨头在AIGC领域的战略布局,并辅之以大量生动有趣的案例,深度剖析AIGC在各行业领域的应用场景,旨在引导读者真切感受AIGC革命浪潮蕴含的商业创造力。全书分为五个部分,共18章。第一部分主要厘清AIGC技术的起源与演变,阐述席卷全球的AIGC背后的技术架构以及AIGC的应用场景;第二部分重点剖
    杨爱喜 胡松钰 陈金飞计算机11.4万字
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    本书共十一章,主要包含四部分:第1章解读ChatGPT的基础原理和提示工程的基本概念;第2至5章介绍提示工程技巧,涵盖有效提示编写、针对复杂任务的提示设计技巧、对话中的提示设计技巧,以及提示的优化与迭代;第6章主要介绍当前ChatGPT推出的进阶功能;第7至11章结合教育领域、市场营销、新媒体运营、软件开发和数据分析实战展示提示工程技巧的应用。
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    本书全面探讨人工智能三维仿真竞赛,包括竞赛的立意、类型和流程,并详细介绍人工智能三维仿真软件的核心功能,如编程、控制、循迹、定位等的应用。本书首先介绍人工智能三维仿真竞赛的基础知识,为读者打下坚实的理论基础;其次转向人工智能三维仿真软件的详细教学,通过具体案例强化读者的学习效果;最后总结人工智能三维仿真竞赛中的常见任务类型,并结合历史竞赛案例,为读者提供实际参考。本书适合准备参加人工智能三维仿真竞
    李博 金鑫主编计算机4.4万字
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    本书通过对10款人工智能应用的介绍及调试,帮助读者快速掌握人工智能辅助文案变现的方式。本书共10章,分别讲解AI智能创作,AI爆款文案写作工具,人工智能辅助泛流量文案、泛商业文案、私域文案创作,利用人工智能实现文案变现的底层逻辑,以及在今日头条、百家号、小红书、知乎等平台及不同展示形式下进行文案创作的实战案例等。
    刘丙润计算机12.2万字
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    本书分为4章,共20章。其中第1篇为基础算法篇,从第1章到第9章,讲述排序、查找、线性结构、树、散列、图、堆栈等基本数据结构算法;第2篇为机器学习算法篇,从第10章到第14章,讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法;第3篇为强化学习算法篇,从第15章到第16章,讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法;第4篇为深度学习算法篇,从第17章到第19章,讲述神经网络模型算法、
    唐宇迪 史卫亚 罗召勇 李琳 侯惠芳编著计算机0字
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    本书介绍了人工智能概览、机器学习、深度学习、人工智能主流开发框架、华为全栈全场景AI战略—EI、HiAI、昇腾,以及人工智能综合实验等内容?这是一本华为ICT学院人工智能课程培训的教材。本书是作者和华为的工作人员共同完成的,其间参阅了国内外现有教材和相关文献后编写的?全书注重理论与实践的结合,注重算法与框架的实际应用与实现方法,注重创新思维的训练与培养?本书既可作为高等院校人工智能课程的培训教材,
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    大模型在众多领域得到了广泛应用,促进了AI技术的整合和创新。然而,在实际应用过程中,直接将大模型应用于特定行业常常难以达到预期效果。本书详细阐述如何在游戏经营分析场景中利用大模型实现数据体系的建设。本书分为6个部分,共16章。第1部分主要介绍大模型技术的发展与应用,从大模型的发展现状展开,重点介绍大模型与数据体系的相关知识。第2部分主要介绍大模型下的关键基础设施,涵盖湖仓一体引擎、湖仓的关键技术、
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    本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材,通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分:第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容,包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习;第二部分包含6章应用专题,通过综合题的形式对知识点进行多角度考查,包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络
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