
会员
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更新时间:2025-03-28 20:22:59
最新章节:9.8 创世纪,还是审判日开会员,本书免费读 >
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
最新章节
量子学派@ChatGPT
主页
最新上架
- 会员
图解大模型:生成式AI原理与实战
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。第计算机16.4万字 - 会员
Manus极简入门:从0到1快速打造你的AI智能体
本书是一本全面介绍Manus及其应用的实用指南,旨在帮助读者深入了解Manus的核心技术、独特优势及其在各个领域的广泛应用,为读者在智能化时代的学习、工作和生活提供有力支持。首先,本书深入剖析智能体的本质与技术基础,详细阐述AIAgent的核心架构、运作原理,及其与传统AI模型的区别,并从不同维度对比Manus与其他AI大模型(如DeepSeek、ChatGPT),让读者对Manus的技术优势有清计算机16.8万字 - 会员
ChatGPT时代:ChatGPT全能应用一本通
本书共16章,内容包括人工智能、OpenAI、ChatGPT的概述及其操作技巧。生动展示了ChatGPT在教育与学术、商业管理、新媒体、办公、求职等12个领域的实际运用,同时探讨了ChatGPT当前面临的挑战以及大模型的未来发展方向。计算机12万字 - 会员
巧用ChatGPT快速搞定数据分析
本书共分为8章,涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析,以及深度学习和大数据分析等全面的内容。计算机10.7万字 - 会员
硅基物语·AI大爆炸:ChatGPT→AIGC→GPT-X→AGI进化→魔法时代→人类未来
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。计算机8.6万字 - 会员
硅基物语·AI写作高手:从零开始用ChatGPT学会写作
本书从写作与ChatGPT的基础知识讲起,结合创作者的实际写作经历与写作教学经历,介绍了用ChatGPT写作的基础技巧、进阶写作的方法、不同文体的写作方法、写作变现的秘诀,让读者理解写作技巧与变现思路。计算机14.7万字 - 会员
不止DeepSeek!:职场AI效率提升一本通
本书将为你揭开生成式AI重塑职场生态的终极密码,带你从“工具使用者”进阶为“AI协作大师”。通过DeepSeek、智谱清言、通义千问等前沿工具的实战解析,你将掌握AI时代的职场生存法则:告别低效与重复,解锁高阶创造力,构建人机协作系统,跨越职业天花板。书中融合了近百个真实案例,涵盖目标管理、会议组织、公文写作、公众演讲等12大职场刚需场景,提供即学即用的AI解决方案。无论你是疲于应付报表的职场新人计算机12.5万字 - 会员
AI短视频文案写作从入门到精通
本书共分为10章。第1章介绍短视频文案与AIGC;第2章为AIGC工具助力文案选题策划;第3章为短视频标题撰写与优化;第4章为短视频脚本与情节设计;第5章为短视频带货文案写作;第6章为评论区互动文案写作;第7章为段子文案写作;第8章为短视频内容标签化;第9章为短视频营销文案写作;第10章为短视频与AI的有机结合。计算机8.8万字 - 会员
人工智能数学基础与Python机器学习实战
本书分为3个部分:第1章和第2章是人工智能的数学基础,主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识,以及线性代数和概率论的相关知识;第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论,以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建;第13章介绍了Spark机器学习,笔者认为对于机器学习,不能只限于Python中的skle计算机0字