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内容简介这是一本深入阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术，以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型，从实践角度 好地应用大模型，是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识；第2~5章深入讲解了Transformer的架构原理，并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详细描述了GPT系列的架构演进；6~8章从底层技术实现的角度讲解了大语言模型的训练策略、数据处理方法，以及如何利用策略优化和人类反馈来进一步提升模型的表现；第9~10章首先详细讲解了大语言模型在垂直领域的低算力迁移方法，并给出了医疗和司法领域的迁移案例，然后讲解了大模型的中间件编程； 1章对GPT的未来发展趋势进行预测，探讨数据资源、自回归模型的局限性，以及大语言模型时代具身智能的可行路线。

本书以Dobot魔术师机器人和DashGO D1智能移动平台作为机器人硬件平台，以ROS作为机器人软件操作系统，以百度大脑AI开放平台提供的开发资源作为机器人AI功能支撑，设计了码垛机器人、声控分拣机器人、激光雷达自 航机器人、视觉循码移动机器人和视觉追踪移动机器人共5个智能机器人创新项目，实现了“国产机器人平台+国产AI开放平台”的无缝组合。本书以案例教学为特色，注重机器人开发技术与AI技术的融合。本书核心内容既包含必要的机器人学基础知识，如机械臂的正逆运动学模型、二轮差速运动模型等，又包含智能机器人开发的软件环境和AI技术应用方法，如Linux系统的安装与基本操作、ROS的使用、语音识别功能的实现和目标检测功能的实现等。本书提供全部内容的电子课件和实验代码，任课教师可在机工教育网（www.cmpedu.com）以教师身份注册后，免费下载。本书既可以作为高等院校机器人工程、自动化、人工智能、智能科学与技术等专业的本科生、研究生的教材，也可以作为对智能机器人感兴趣的技术人员的参考书。

本书详细阐述了与Python数据预处理相关的基本解决方案，主要包括NumPy和Pandas简介、Matplotlib简介、数据、数据库、数据可视化、预测、分类、聚类分析、数据清洗、数据融合与数据集成、数据归约、数据转换等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

本书一共分为七章，基于新闻生产与传播相关基础理论，结合媒体人工智能的发展历程、发展趋势，探究人工智能在内容生产领域的应用。以智能传播为研究基点，探究人工智能在新闻业的应用，并进一步研究人工智能对新闻传播内容、新闻传播者、新闻媒介、新闻机构以及新闻用户的影响。本书在探索智能编辑部的革新与实践的同时，对人工智能发展的问题、挑战与展望加以思考。

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本书主要包含四部分内容，侧重于从能源领域工程实际和科学研究的需求角度出发，阐述用人工智能大数据方法解决能源系统问题的知识和方法论。 部分介绍能源系统信息采集中常见数据类型及数据预处理方法，包括适用于能源系统的异常值识别、缺失值处理、数据规范化、数据转换及分割方法等；第二部分介绍无监督学习方法及其在能源系统工程中的典型应用，包括聚类分析、关联规则挖掘和知识后挖掘方法；第三部分介绍监督学习方法及其在能源系统预测建模中的应用要点，包括特征工程、算法选择、模型优化和模型解读方法；第四部分介绍能源系统优化方法，主要从评价指标、建模方法和优化算法等方面讲述能源系统在设计和运行阶段的优化思路及案例。本书可作为高等院校能源系统工程和人工环境工程等专业与人工智能领域相结合的跨学科专业教材，也可以作为工程技术人员和管理人员的参考读物。

本书在分析 外研究及工业实践的基础上，围绕智能产品各个阶段的设计，介绍和阐述了智能产品概念设计框架、智能产品的客户需求识别与分析、客户需求向技术属性转化、智能产品监测与控制功能的设计、智能产品优化与自主功能的设计等内容，重点介绍了基于客户价值 化的智能产品需求分析方法，基于改进的模糊TOPSIS智能产品需求转化方法，面向智能产品的监测、控制、优化及自主功能的设计方法等;并在上述理论、方法与技术研究的基础上，选用智能冰箱与智能扫地机器人作为案例分别验证了技术的可行性。本书为一套完整的框架、理论、方法和技术体系，且理论在企业中得到了验证，既可以作为企业和政府管理人员的培训教材、高等院校管理专业师生的参考教材，也可以作为从事生产 业相关工作人员的参考用书。

本书以生物脑的神经环路和机器脑的深度学习模式为主体，阐述神经科学与人工智能共同发展的过去、现在与未来，从二者的区别和联系入手，并从哲学、心理学和伦理学等视角探讨人工智能发展过程中出现的一系列问题，希望形成一个相对全面的人脑与人工智能的理论框架，让我们能 好地理解人类智能和人工智能，也希望为专业人士起到抛砖引玉的作用，以便 深入地进行关于人脑与人工智能的相关学习和研究。本书的出版将推动神经科学和人工智能领域的学术创新发展，以及人工智能在医学中的应用普及。

本书旨在探讨 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的发展历程、应用范围及其对社会和个人的影响，从而帮助读者深入了解并应用人工智能技术。本书共分为8章。第1章介绍了ChatGPT和AIGC的发展历史，以及核心技术的演进与应用。第2章详细探讨了ChatGPT的特点、功能，以及它在文科和理科领域的应用。第3章深入介绍了ChatGPT及其他AIGC对个人的赋能，包括原理、成本、应用场景、高质量答案的提问技巧，以及如何利用ChatGPT进行编程。此部分还提到了AIGC时代下的职业规划。第4章重点介绍了AIGC在创意领域的应用，特别是Midjourney工具的使用。第5章讲解了如何使用 AIGC 技术来创建数字人分身，使他们能够说话、唱歌，甚至成为主播。第6章强调了AIGC如何赋能职场，包括辅助设计、思维导图生成、文本创作、市场调研与策划、短视频创作，以及办公软件使用。第7章介绍了 AIGC 在不同行业和领域的创新场景，包括电商、传媒、金融、教育行业，以及工业领域等。第8章介绍了如何有效应对AI革命。书末还推荐了许多 AIGC 相关的资源。