擁抱AIGC 應(yīng)用ChatGPT和OpenAI API
定 價：79.8 元
- 作者：[美]瓦倫蒂娜·阿爾托（ValentinaAlto）
- 出版時間：2024/2/1
- ISBN：9787115627339
- 出 版 社：人民郵電出版社
本書先概述生成式人工智能所涉及的技術(shù)和工具，幫助你了解如何訓練模型以生成新數(shù)據(jù)；接著展示如何用 ChatGPT 提高營銷、科研和軟件開發(fā)等相關(guān)工作的生產(chǎn)力和創(chuàng)造力；隨后介紹如何通過改進提示設(shè)計從與 ChatGPT 的交互中獲得好的效果，以及如何在企業(yè)級場景中使用 OpenAI 模型。
通過閱讀本書，你可以了解生成式人工智能的相關(guān)概念，以及如何通過有效的提示設(shè)計增加ChatGPT的價值，如何基于Python語言構(gòu)建和部署生成式人工智能系統(tǒng)，如何利用 Azure OpenAI 服務(wù)實現(xiàn)企業(yè)級應(yīng)用。
本書適合想用生成式人工智能提升工作效率的所有人閱讀，包括但不限于商務(wù)人士、數(shù)據(jù)科學家、軟件開發(fā)人員、營銷人員和科研人員。
1.技術(shù)背景深厚的微軟工程師帶你探索AIGC的奧秘，作者在人工智能領(lǐng)域有非常大的建樹。
2.與目前市場上已有的多側(cè)重于強調(diào)生成式人工智能的功能和作用的圖書不同，本書詳細介紹AIGC的技術(shù)原理和企業(yè)用例，從理論到實踐，搞懂ChatGPT。
3.代碼基于Python，采用Ray和Longchain主流框架，基于Azure實現(xiàn)企業(yè)級用例，實用且易學。
瓦倫蒂娜·阿爾托（Valentina Alto）于 2020 年進入微軟公司，任 Azure 解決方案專家，并于 2022 年后轉(zhuǎn)至制造業(yè)和制藥業(yè)的數(shù)據(jù)分析及人工智能樹算法負載均衡研究。長期以來，她與客戶項目的系統(tǒng)集成商密切合作，共同部署云架構(gòu)，主要關(guān)注現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù) Mesh 網(wǎng)格框架、物聯(lián)網(wǎng)和實時分析、Azure 機器學習、Azure認知服務(wù)（包括 Azure OpenAI 服務(wù)），以及 Power BI。她發(fā)表了多篇關(guān)于統(tǒng)計、機器學習、深度學習和人工智能的技術(shù)文章，并撰寫了一本關(guān)于用 Python 進行機器學習的入門類圖書。
第 一部分 生成式人工智能與GPT模型基礎(chǔ)001
第 1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 研究歷程和新發(fā)展008
1.3 小結(jié)011
第 2章 與OpenAI和ChatGPT面對面012
2.1 技術(shù)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：模型背后的數(shù)學原理024
2.5 ChatGPT 033
2.6 小結(jié)035
2.7 參考資料035
第二部分 ChatGPT應(yīng)用037
第3章 熟悉ChatGPT038
3.1 設(shè)置ChatGPT賬戶038
3.2 熟悉界面040
3.3 組織對話044
3.4 小結(jié)046
第4章 了解提示設(shè)計047
4.1 什么是提示，提示為什么重要047
4.2 零樣本學習 一次樣本學習 少樣本學習—Transformer模型的典型功能 049
4.3 定義明確的提示規(guī)則，以獲得相關(guān)和一致結(jié)果054
4.4 應(yīng)避免隱性偏見的風險，并在ChatGPT中納入倫理道德考量059
4.5 小結(jié)061
第5章 ChatGPT助力生產(chǎn)力提升062
5.1 技術(shù)要求062
5.2 日常小助手—ChatGPT062
5.3 文本生成068
5.4 提升寫作技能和優(yōu)化翻譯效果072
5.5 快速檢索信息和競爭情報080
5.6 小結(jié)084
第6章 ChatGPT助力軟件開發(fā)085
6.1 為什么開發(fā)人員需要ChatGPT？085
6.2 生成、優(yōu)化和調(diào)試代碼086
6.3 生成文檔和代碼可解釋性095
6.4 理解機器學習模型可解釋性100
6.5 不同編程語言之間的轉(zhuǎn)換103
6.6 小結(jié)109
第7章 ChatGPT助力營銷110
7.1 技術(shù)要求110
7.2 營銷人員對ChatGPT的需求110
7.3 新品研發(fā)和上架策略111
7.4 用于營銷對比的A B測試118
7.5 促進搜索引擎優(yōu)化（SEO）123
7.6 用于提高質(zhì)量和提高客戶滿意度的情緒分析126
7.7 小結(jié)130
第8章 ChatGPT助力科學研究131
8.1 研究人員對ChatGPT的需求131
8.2 收集文獻資料131
8.3 就實驗的設(shè)計和研究框架的制訂提供支持137
8.4 生成和格式化參考文獻141
8.5 生成演示文稿144
8.6 小結(jié)146
第三部分 企業(yè)OpenAI147
第9章 企業(yè)OpenAI和ChatGPT—Azure OpenAI148
9.1 技術(shù)要求148
9.2 OpenAI和微軟的合作以及Azure OpenAI服務(wù) 148
9.3 引入公共云的目的159
9.4 負責任的AI159
9.5 小結(jié)162
第 10章 企業(yè)用例163
10.1 技術(shù)要求163
10.2 企業(yè)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 探索語義搜索191
10.6 小結(jié)195
第 11章 結(jié)語196
11.1 回顧前面所學196
11.2 這只是開始197
11.3 生成技術(shù)對行業(yè)的影響—一種顛覆性的力量205
11.4 對生成式人工智能的擔憂206
11.5 生成式人工智能的倫理影響及為何需要負責任的人工智能208
11.6 未來的發(fā)展方向210
11.7 小結(jié)210
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