神经网络与深度学习

本书介绍提示工程的基本概念和实践，旨在帮助读者了解如何构建高质量的提示内容。内容包括：认识大语言模型、ChatGPT应用体验、ChatGPTAPI、PythonChatGPTAPI库、提示工程、提示类型、基于提示工程应用Python数据分析等。

本书内容从技能线和工具线展开介绍。其中，技能线介绍了虚拟数字人的技术原理、商业价值、创建工具等基础内容，以及AI文案、AI绘画、虚拟数字人及其直播、AI视频博主、AI带货主播、AI培训讲师等实操案例。工具线介绍了ChatGPT、StableDiffusion、腾讯智影、剪映等工具的使用方法，并通过实例介绍了使用这些工具制作数字人的技巧。

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。

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

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、

本书从ChatGPT的基础知识讲起，针对运营工作中的各种痛点，结合实战案例，如文案写作、图片制作、社交媒体运营、爆款视频文案、私域推广、广告策划、电商平台高效运营等，教会读者如何使用ChatGPT进行智能化工作；还介绍了通过ChatGPT配合Midjourney、D-ID等AI软件的使用，进一步帮助提高运营工作的效率。

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。

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。

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，