深度学习初学者指南

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。

本书强调“把AI作为方法”（AI即ArtifcialIntelligence，人工智能）这一核心理念，旨在引导读者掌握与AI对话的关键技巧，并将AI融入工作和生活真正体验AI带给人类的高效与便捷。本书从技术的发展规律人手，探讨了把AI作为方法的必然性和必要性，进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外，本书通过丰富多样的案例展示了AI的强大魅力，通过一系列“召唤术”帮助读者运用AI创造性地

本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战：深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战，本书提出了一系列解决思路，涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章，第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义，阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状，分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等；第2章主要对图神经网络进行概要论述，包括基础的理论、典型的模型方法及应用

本书主要介绍了人工智能的基础知识和实用技术。本书共8章，包括“人工智能：开启智慧新时代”“Python：人工智能开发语言”“线性回归：预测未来趋势”“分门别类：帮你‘分而治之’”“物以类聚：发现新簇群”“个性化推荐：主动满足你的需求”“语音识别：让机器对你言听计从”“人脸识别：机器也认识你”。本书以培养学生人工智能素养、人工智能思维和人工智能基本应用能力为设计理念，在内容的选取和安排上符合学生的学

本书分为23章，从基础的演讲知识入手，到演讲稿的写作技巧，再到指导读者如何有效地利用ChatGPT进行演讲稿写作和演讲练习，最后通过实际的行业案例进行深入的学习和实战应用。使读者不仅可以学习演讲的相关知识，还能对如何利用ChatGPT进行有效的演讲有所理解。

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

本书从技术、应用和产业3个维度为切入点，对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇，讲述人类语音生成、传播和感知的过程，引发对于机器智能语音听说的思考，进而阐述技术探索发展史；然后，分析了以语音交互为核心的技术现状，综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点；其次，从政策、投融资和产业规模上，分析整体智能语音产业环境，纵观国内外企业在相关技术和产品上的积极

本书共有10章，包括51个实操案例解析和80个行业案例分析。书中内容从技能线和案例线展开介绍。技能线：从人工智能的相关技术入手，不仅介绍了AI训练师的发展历程和行业动态，还重点讲述了AI训练师的职业技能提升方法。案例线：不仅涵盖了AI领域的各个方面，而且非常注重算法与模型的实际应用，通过分析大量的经典案例，可以让读者更好地掌握AI训练的相关技能。

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。