人工智能数学基础

优化提示词是用好GPT的关键。本书基于GPT，讨论提示词的使用技巧和优化方法。本书不仅讨论如何让GPT不再“胡说八道”，如何用GPT解决各种问题，如何让GPT了解用户的需求，如何让GPT记忆力超群，还讲述如何应用GPT，如何让GPT自动运行，如何打造商业级别的GPT，如何辨别GPT生成的内容。无论你是职场人士，还是在校大学生，通过阅读本书，都可以掌握用好GPT的关键，提升自己的工作或学习效率。

本书旨在帮助读者从零开始学习人工智能，掌握人工智能的原理、技术和应用。本书共10章，首先是人工智能概述，接着深入浅出地讲解人工智能的原理和技术，包括数据预处理、数据可视化、机器学习基础、监督学习模型、无监督学习算法、神经网络基础、训练深度神经网络等内容，最后讲解人工智能的应用，包括智能对话和知识图谱。本书适合想要学习并掌握人工智能技术和应用的零基础读者阅读，还可以作为高等院校人工智能相关课程的教材

本书是一本专为企业管理者和办公人员打造的实用指南，旨在帮助企业通过人工智能技术实现数字化转型，提升运营效率与竞争力。结合丰富的企业AI解决方案设计与实施经验，深入剖析了DeepSeek这一领先的人工智能模型在企业中的广泛应用场景。全书共分为四大部分，涵盖了企业管理、市场营销、销售与客服等多个核心领域，详细介绍了近100个企业使用场景，展示了如何通过DeepSeek实现效率的百倍提升。无论是人力资源

本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAIGPT、清华大学GLM、MetaLlama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型

当前世界正处于百年变局，人类社会已经进入数字经济3.0时代：数字内容迭代，从1.0时代逐步迈入3.0时代；人工智能技术飞跃，从符号推理、深度学习走向知识+数据驱动的3.0时代；产业拓展更深更广，走向智能+3.0时代。随着大模型、ChatGPT、DeepSeek等智能涌现，我们该如何触发AI时代其他的突破性技术涌现？这些技术又该怎样反哺产业升级？本书阐述了人工智能技术演变的大趋势、算力驱动计算体系的

近年来，在自然语言处理领域，基于预训练语言模型的方法已形成全新范式。本书内容分为基础知识、预训练语言模型，以及实践与应用3个部分，共9章。第一部分全面、系统地介绍自然语言处理、神经网络和预训练语言模型的相关知识。第二部分介绍几种具有代表性的预训练语言模型的原理和机制（涉及注意力机制和Transformer模型），包括BERT及其变种，以及近年来发展迅猛的GPT和提示工程。第三部分介绍了基于Lang

本书共14章，主要内容包括探索性数据分析、有监督学习（线性回归、SVM、决策树等）、无监督学习（降维、聚类等），以及深度学习的基础原理和应用等。

这是一本探讨人工智能与生物技术的融合颠覆传统医疗，并会对未来药物研发产生重大影响的书。作者凭借其在生物科学方面的专业背景，以及在生物技术和制药行业的从业经验，为读者呈现了对于医疗科技这一前沿领域的深刻见解。书中首先概述了数据科学方法的兴起以及生物学领域的范式转变，这一转变催生了计算生物学的革命，即通过计算机模拟进行生物实验和药物研发。作者详细介绍了人工智能和深度学习领域的重大突破，并探讨了这些技术

本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分理解语言模型（第1~3章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入向量及Transformer架构，帮助读者建立基础认知。第二部分使用预训练语言模型（第4~9章），介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升模型的应用能力。第