MXNet深度学习实战

本书围绕“公平、隐私与保障、可靠与安全、包容、负责、透明”六个人工智能需要遵循的原则，诠释当代青少年对负责任的人工智能的认识和思考。

本书分两篇，为读者提供基于制造业视角的大模型理论与应用指南。基础篇深入大模型理论层面，主要介绍大模型的基础知识、构建路径、价值对齐策略，同时涉及多模态与AIGC技术、提示词工程的相关知识。应用篇则聚焦于大模型的实践应用层面，主要讲解垂直制造领域微调、RAG等构建技术，AIAgent的原理与应用，以及大模型压缩与部署策略，并且通过具体案例来展示大模型在工业制造及设备运维等方面的应用，最后对大模型进行

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。

本书共九章，分别介绍AI写作工具、AI优化简历、职场入门AI写作、AI项目策划、AI项目复盘、AI高效办公、AI高效沟通、让职场更轻松的软件和AI职场视频剪辑等内容。

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。

本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理，首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法以及图像超分辨率重建方法进行了介绍。本书系统讲解了在日常生活和工作中常见的几项计算机视觉任务，并着重介绍了在当今深度学习时代，这些计算机视觉任务是如何工作的，可使读者快

本书分为4章，共20章。其中第1篇为基础算法篇，从第1章到第9章，讲述排序、查找、线性结构、树、散列、图、堆栈等基本数据结构算法；第2篇为机器学习算法篇，从第10章到第14章，讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法；第3篇为强化学习算法篇，从第15章到第16章，讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法；第4篇为深度学习算法篇，从第17章到第19章，讲述神经网络模型算法、

本书共分为9章，内容涵盖三个层次：介绍与解读、入门学习、进阶提升。第1-2章介绍与剖析了ChatGPT与提示工程，并从多个学科的角度探讨了提示工程学科。第3-5章演示了ChatGPT的实际运用，教你如何使用ChatGPT解决自然语言处理问题，并为你提供了一套可操作、可重复的提示设计框架，让你能够熟练驾驭ChatGPT。第6-9章讲解了来自学术界的提示工程方法，以及如何围绕ChatGPT进行创新。

本书共分为10章，从ChatGPT的基本知识、技术原理和应用场景出发，探讨了如何运用ChatGPT提升职场竞争力。