本書(shū)為讀者提供了一次深入探索人工智能和自動(dòng)化編程的奇妙之旅。全書(shū)從AI（ArtificialIntelligence，人工智能）的基本概念和背景入手，逐漸深入到如何使用具有代表性的AIGC工具ChatGPT、GitHubCopilot和Claude2等進(jìn)行自動(dòng)化編程。此外，本書(shū)還詳細(xì)介紹了其他多種AI代碼生成解決方案。

ChatGPT，如同人類(lèi)歷史上的單向門(mén)——火、文字、造紙、蒸汽機(jī)、電和計(jì)算機(jī)一樣，標(biāo)志著人類(lèi)科技進(jìn)步的又一重大里程碑。ChatGPT的橫空出世驚艷了世界，它不僅點(diǎn)燃了通用人工智能的火花，更預(yù)示著我們正步入通用人工智能的新紀(jì)元。 我們站在這一歷史性的時(shí)刻，仿佛看見(jiàn)新時(shí)代的開(kāi)端。全球?qū)�ChatGPT的廣泛關(guān)注

內(nèi)容簡(jiǎn)介這是一本能指導(dǎo)企業(yè)利用MLOps技術(shù)構(gòu)建可靠、高效、可復(fù)用、可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)模型從而實(shí)現(xiàn)AI工程化落地的著作。由國(guó)內(nèi)AI領(lǐng)域的獨(dú)角獸企業(yè)第四范式的聯(lián)合創(chuàng)始人和技術(shù)VP領(lǐng)銜撰寫(xiě)，從工具、技術(shù)、企業(yè)級(jí)應(yīng)用、成熟度評(píng)估4個(gè)維度對(duì)MLOps進(jìn)行了全面的講解。本書(shū)的主要內(nèi)容包括如下9個(gè)方面：（1）MLOps的核心概念和方

人工智能發(fā)展迅猛，但在不確定性和脆弱性環(huán)境下的應(yīng)用仍存在較大困難。同時(shí)，與人腦相比，人工智能缺乏直覺(jué)推理能力和基于認(rèn)知地圖的思維能力。 本書(shū)從以上問(wèn)題出發(fā)，全面調(diào)研現(xiàn)有的相關(guān)理論、算法和技術(shù)，并針對(duì)性地從三個(gè)主要層面形成理論性的建議和思考，這三個(gè)層面即人機(jī)混合增強(qiáng)智能的基礎(chǔ)理論、人機(jī)混合增強(qiáng)智能的在線(xiàn)演化與動(dòng)態(tài)自適應(yīng)以

本書(shū)全面地介紹了網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的基本概念、模型和應(yīng)用。本書(shū)從網(wǎng)絡(luò)嵌入的背景和興起開(kāi)始介紹，為讀者提供一個(gè)整體的描述；通過(guò)對(duì)多個(gè)代表性方法的介紹，闡述了網(wǎng)絡(luò)嵌入技術(shù)的發(fā)展和基于矩陣分解的統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)嵌入框架；提出了結(jié)合附加信息的網(wǎng)絡(luò)嵌入方法——結(jié)合圖中節(jié)點(diǎn)屬性/內(nèi)容/標(biāo)簽的網(wǎng)絡(luò)嵌入；面向不同特性圖結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)嵌入方法——面向具有

由谷歌開(kāi)發(fā)的TensorFlow2.x是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的端到端的開(kāi)源平臺(tái),它擁有一個(gè)由工具、庫(kù)和社區(qū)資源組成的、全面的、靈活的生態(tài)系統(tǒng),可以讓研究人員推動(dòng)最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的發(fā)展,讓開(kāi)發(fā)人員輕松地構(gòu)建和部署由ML驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序。

本書(shū)基于真實(shí)數(shù)據(jù)集，全面系統(tǒng)地闡述現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)用技術(shù)、方法和實(shí)踐，涵蓋50多個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題。全書(shū)分為四部分：di一部分（第1~3章）介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PyTorch的基礎(chǔ)知識(shí)，以及如何使用PyTorch構(gòu)建并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸入數(shù)據(jù)縮放、批歸一化、超參數(shù)調(diào)整等；第二部分（第4~10章）介紹如何使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遷移

本書(shū)以ChatGPT為中心，對(duì)ChatGPT的相關(guān)知識(shí)進(jìn)行詳細(xì)的講解。本書(shū)共12章，前5章從ChatGPT概述、技術(shù)底座、內(nèi)容變革、產(chǎn)業(yè)格局、商業(yè)展望5個(gè)方面對(duì)ChatGPT進(jìn)行了解讀，幫助用戶(hù)全面了解ChatGPT，對(duì)其形成完整的認(rèn)知。第6-12章從傳媒、教育、娛樂(lè)、電商、金融、制造和醫(yī)療7個(gè)方面講解了ChatGPT

本書(shū)共10章，涵蓋的主要內(nèi)容有深度學(xué)習(xí)探索、安裝TensorF1ow、初識(shí)TensorFlow、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化問(wèn)題、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典實(shí)戰(zhàn)、認(rèn)識(shí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)典CNN實(shí)戰(zhàn)系列、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

本書(shū)基于當(dāng)前流行的深度學(xué)習(xí)框架之一——Keras，從新手的角度出發(fā)，詳細(xì)講解Keras的原理，力求幫助讀者實(shí)現(xiàn)Keras從入門(mén)到精通。全書(shū)共9章，主要內(nèi)容包括初識(shí)深度學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、使用Keras開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)模型、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及圖像分類(lèi)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本序列中的應(yīng)用、自編碼器、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、模型評(píng)估