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| 編輯推薦： |
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1.技术背景深厚的微软工程师带你探索AIGC的奥秘，作者在人工智能领域有非常大的建树。2.与目前市场上已有的多侧重于强调生成式人工智能的功能和作用的图书不同，本书详细介绍AIGC的技术原理和企业用例，从理论到实践，搞懂ChatGPT。3.代码基于Python，采用Ray和Longchain主流框架，基于Azure实现企业级用例，实用且易学。
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| 內容簡介： |
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本书先概述生成式人工智能所涉及的技术和工具，帮助你了解如何训练模型以生成新数据；接着展示如何用 ChatGPT 提高营销、科研和软件开发等相关工作的生产力和创造力；随后介绍如何通过改进提示设计从与 ChatGPT 的交互中获得好的效果，以及如何在企业级场景中使用 OpenAI 模型。通过阅读本书，你可以了解生成式人工智能的相关概念，以及如何通过有效的提示设计增加ChatGPT的价值，如何基于Python语言构建和部署生成式人工智能系统，如何利用 Azure OpenAI 服务实现企业级应用。本书适合想用生成式人工智能提升工作效率的所有人阅读，包括但不限于商务人士、数据科学家、软件开发人员、营销人员和科研人员。
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| 關於作者： |
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瓦伦蒂娜·阿尔托（Valentina Alto）于 2020 年进入微软公司，任 Azure 解决方案专家，并于 2022 年后转至制造业和制药业的数据分析及人工智能树算法负载均衡研究。长期以来，她与客户项目的系统集成商密切合作，共同部署云架构，主要关注现代数据平台、数据 Mesh 网格框架、物联网和实时分析、Azure 机器学习、Azure认知服务（包括 Azure OpenAI 服务），以及 Power BI。她发表了多篇关于统计、机器学习、深度学习和人工智能的技术文章，并撰写了一本关于用 Python 进行机器学习的入门类图书。
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| 目錄：
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第 一部分 生成式人工智能与GPT模型基础001第 1章 生成式人工智能概述0021.1 什么是生成式人工智能0021.2 研究历程和新发展0081.3 小结011第 2章 与OpenAI和ChatGPT面对面0122.1 技术要求0122.2 什么是OpenAI0122.3 OpenAI系列模型概述0152.4 通往ChatGPT之路：模型背后的数学原理0242.5 ChatGPT 0332.6 小结0352.7 参考资料035第二部分 ChatGPT应用037第3章 熟悉ChatGPT0383.1 设置ChatGPT账户0383.2 熟悉界面0403.3 组织对话0443.4 小结046第4章 了解提示设计0474.1 什么是提示，提示为什么重要0474.2 零样本学习 一次样本学习 少样本学习—Transformer模型的典型功能 0494.3 定义明确的提示规则，以获得相关和一致结果0544.4 应避免隐性偏见的风险，并在ChatGPT中纳入伦理道德考量0594.5 小结061第5章 ChatGPT助力生产力提升0625.1 技术要求0625.2 日常小助手—ChatGPT0625.3 文本生成0685.4 提升写作技能和优化翻译效果0725.5 快速检索信息和竞争情报0805.6 小结084第6章 ChatGPT助力软件开发0856.1 为什么开发人员需要ChatGPT？0856.2 生成、优化和调试代码0866.3 生成文档和代码可解释性0956.4 理解机器学习模型可解释性1006.5 不同编程语言之间的转换1036.6 小结109第7章 ChatGPT助力营销1107.1 技术要求1107.2 营销人员对ChatGPT的需求1107.3 新品研发和上架策略1117.4 用于营销对比的A B测试1187.5 促进搜索引擎优化（SEO）1237.6 用于提高质量和提高客户满意度的情绪分析1267.7 小结130第8章 ChatGPT助力科学研究1318.1 研究人员对ChatGPT的需求1318.2 收集文献资料1318.3 就实验的设计和研究框架的制订提供支持1378.4 生成和格式化参考文献1418.5 生成演示文稿1448.6 小结146第三部分 企业OpenAI147第9章 企业OpenAI和ChatGPT—Azure OpenAI1489.1 技术要求1489.2 OpenAI和微软的合作以及Azure OpenAI服务 1489.3 引入公共云的目的1599.4 负责任的AI1599.5 小结162第 10章 企业用例16310.1 技术要求16310.2 企业如何使用Azure OpenAI16410.3 合同分析器和生成器16510.4 了解呼叫中心的分析方法18010.5 探索语义搜索19110.6 小结195第 11章 结语19611.1 回顾前面所学19611.2 这只是开始19711.3 生成技术对行业的影响—一种颠覆性的力量20511.4 对生成式人工智能的担忧20611.5 生成式人工智能的伦理影响及为何需要负责任的人工智能20811.6 未来的发展方向21011.7 小结210
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