《ChatGPT漫談》邱才明 等『EPUB電子書下載』

　　邱才明｜華中科技大學電子信息與通信學院院長、教授、博士生導師，國家重大人才工程A類，IEEE Fellow（2014 Class），中國人工智能學會智慧能源專業委員會常務委員，廣西交通設計集團綜合交通大數據人工智能技術特聘專家，中國電工技術學會人工智能與電氣應用專業委員會副主任，通信和工業大數據領域世界知名專家。出版大數據領域3本專著，發表200餘篇學術論文，參與製定3GPP和IEEE標準15項。曾任上海交通大學講席教授、大數據工程技術研究中心主任，貝爾實驗室研究員，作為創始人、CEO在美國創立Wiscom（威斯康）科技。
　　淩澤南｜華中科技大學電信學院助理研究員，長期致力於研究基於高維統計的深度學習理論分析，發表多篇國際頂級SCI期刊及EI會議（IEEE TPAMI、IEEE TSG、ICML、AISTATS等）論文，獲授權專利1項，多次擔任IEEE TPAMI、JMLR、NeurIPS、ICML、AISTATS等機器學習領域頂級期刊或會議審稿人。多次作為核心骨幹參與國家級重點研發項目。
　　馮湛搏｜上海交通大學計算機科學與工程係直博研究生，主要研究強化學習、深度強化學習技術、圖像生成。曾獲得多項國家級一等獎；完成1項校級大學生創新創業項目（合格），1項國家級大學生創新創業項目（優秀）；發表多篇學術論文。
　　楊　昊｜華中科技大學人工智能與自動化學院博士研究生，主要研究深度學習、圖像複原、生成模型，曾發表多篇學術論文。

封麵
版權信息
內容簡介
作者簡介
前言
第1章　人工智能生成內容簡史
1.1　人工智能技術歷史
1.2　深度學習技術
1.2.1　監督學習
1.2.2　無監督學習
1.2.3　強化學習
1.3　計算機視覺
1.3.1　圖像分類
1.3.2　目標檢測
1.3.3　圖像生成
1.4　人工智能與自然語言處理
1.4.1　文本分類
1.4.2　機器翻譯
1.4.3　對話聊天和文本生成
本章小結
第2章　ChatGPT
2.1　ChatGPT發展歷程
2.2　大規模語言模型
2.2.1　概述
2.2.2　Transformer的網絡架構
2.2.3　從概率模型到上下文學習
2.2.4　BERT模型
2.2.5　GPT模型
2.3　以Prompt為基礎的指令微調
2.3.1　完形填空
2.3.2　前綴
2.3.3　自動
2.4　人在環路的強化學習訓練
2.4.1　概述
2.4.2　人在環路強化學習
2.5　大語言模型的湧現機製
本章小結
第3章　ChatGPT應用與探索
3.1　ChatGPT帶來的技術浪潮
3.2　ChatGPT使用技巧
3.2.1　Prompt魔法
3.2.2　插件和應用
3.3　ChatGPT決定行業競爭力
3.3.1　IT行業
3.3.2　金融行業
3.3.3　法律行業
3.3.4　教育行業
3.3.5　傳媒行業
3.3.6　醫療保健行業
3.3.7　其他案例
3.4　ChatGPT的局限
3.4.1　ChatGPT能否取代搜索引擎
3.4.2　ChatGPT生成能力的局限
本章小結
第4章　從人工智能到通用人工智能
4.1　近在咫尺的輔助式人工智能
4.1.1　當下的“通用”人工智能
4.1.2　人工智能麵臨的挑戰
4.1.3　通用人工智能的曙光
4.2　籠罩在ChatGPT上的陰雲
4.2.1　ChatGPT的內容屬於誰？
4.2.2　ChatGPT有創造性思維嗎？
本章小結