本書是一本面向大眾的實用指南，旨在通過人工智能生成內容(AIGC)技術，幫助不同領域的讀者更高效地創作內容，從而豐富生活娛樂、提升內容創作能力和工作效率。 本書共有三方面內容，首先概述了AIGC的概念，并探討了其在日常生活和工作中的廣泛應用，同時指出了AIGC技術面臨的倫理挑戰。其次，詳細介紹了生成式AI軟件的關鍵提示詞、框架和邏輯，包括五大框架五大技巧，以及多種應用技巧，如多樣本示例、思維鏈、結構化提示等，為讀者提供了創作工具和方法。最后，通過案例展示了AIGC在創意、工作、生活、娛
本書首先介紹了生成式AI的概念及其在產品和服務中的應用潛力，然后闡述了生成式AI項目的完整生命周期。作者探討了多種模型類型，如大語言模型和多模態模型，并提供了通過提示工程和上下文學習來優化這些模型的實際技巧。此外，本書討論了如何使用LoRA技術對模型進行微調，以及如何通過RLHF使模型與人類價值觀對齊。書中還介紹了RAG技術，以及如何利用LangChain和ReAct等開發agent。最后，本書介紹了如何使用Amazon Bedrock構建基于生成式AI的應用程序。
本書作者借用科幻小說的形式，對人工智能、元宇宙、生物科技、納米科技、機器人技術等一系列前沿科技做了科普。
本書分4篇共12章。第1篇是新手入門，介紹AIGC“奇點臨近”，以及AI和AIGC的價值洞見；第2篇是個人應用，介紹個人能夠快速上手的熱門應用，如：AI聊天對話、AI繪畫、AI音/視頻生成等；第3篇是深入原理，從ChatGPT、LangChain、AutoGPT、HuggingGPT等技術底層進行剖析，為后續實踐奠定堅實的基礎；第4篇是企業應用，從企業級應用切入，重點介紹“文生視頻”應用、基于AI全面升級軟件研發體系、打造領域專屬的ChatGPT等，并探討了AIGC可能涉及的風險、安全
208個干貨技巧，幫助您從入門到精通ChatGPT的案例應用。208集教學視頻，手機掃碼即可邊看邊學，助您速成ChatGPT提問高手。隨書贈送：243款素材效果+247組AI繪畫提示詞。書中穿插兩條線，對AI提問和熱門提示詞進行詳細介紹。一條技巧線：介紹了ChatGPT的基礎用法、提問框架和高效提問的方法，幫助讀者快速掌握平臺的使用和提問技巧。一條案例線：介紹了ChatGPT在辦公、職場、視頻創作、文案寫作、AI繪畫、科研學習、程序開發、電商營銷、生活服務
增長是企業利用計算機、大數據、人工智能等新技術實現經營增長的新思路和新方法，本書作為該領域的入門級讀物，介紹了AIGC在增長領域的技術和實戰應用。本書分為4部分，第1部分、第2部分、第4部分主要針對有興趣了解AIGC背后技術原理、增長模式的變化以及截至2023年3月業界、學術界的**技術進展的讀者；第3部分包含AI的基礎知識、基礎模型，并從實戰應用角度介紹作為應用開發者如何高效上手與利用**的開源技術與API，適合有一定技術基礎的讀者。
《ChatGPT內容生成指令與范例大全》主要講解ChatGPT內容生成指令與范例，從以下兩條線進行。一是“指令線”，通過列舉30個經典AI應用領域，講解指令的用法，包括賦予AI身份、設置對話背景、明確主題、開啟對話、獲得首次回復、獲得相關建議、提供需求提示、提出優化要求生成高效內容的指令編寫流程，幫助大家建立擬寫指令的思路，掌握ChatGPT的用法和操作技巧。二是“案例線”，精選135個熱門AI應用案例，幫助讀者一次性全面精通AI在求職招聘應用、智能辦公、視頻文案、電商文案、直播文案、影視創作、
AI時代，ChatGPT作為一款基于人工智能技術的聊天機器人，具有極廣泛的應用場景。本書旨在帶領讀者學習如何使用ChatGPT來簡化Excel的數據處理、分析及計算工作。本書共分6章，內容包括對ChatGPT的基本了解、掌握在Excel中高效提問的技巧、使用ChatGPT輔助數據的整理和優化、了解ChatGPT給予Excel函數的幫助、借助ChatGPT輔助生成Excel函數公式以及通過ChatGPT生成VBA代碼實現自動化處理。
勇敢的新世界：偽裝的藝術……正如人工智能這個名字所暗示的，它是人工的，與人類智能根本不同。然而，人工智能的目標通常是模仿人類智能，這種欺騙從最初就開始了。自從艾倫·圖靈回答了“機器能思考嗎？”這個問題，并提出機器假裝是人類以來，我們就一直在嘗試模仿。現在，我們開始構建真正欺騙我們的人工智能。像ChatGPT這類強大的人工智能工具可以讓我們相信它們是智能的，模糊了真實與模擬之間的界限。實際上，它們缺乏真正的理解、意識和常識。但這并不意味著它們不能改變世界。人工智能系統是否可以創造性地思考
圖像融合技術可將多源圖像的互補特征進行綜合，以得到更加完整和準確的場景描述，從而彌補單一傳感器單幅圖像的不足，是一種廣泛應用的圖像預處理技術，如多攝像頭拍照、微光夜視、醫學診斷、遙感等應用領域。本書以多源圖像融合技術為主要內容，在研究圖像尺度分析、遷移學習、深度學習算法與模型的基礎上，針對多聚焦圖像融合、多模態醫學圖像融合、紅外與可見光圖像、遙感圖像融合等方面開展了深入研究，分別提出了具有針對性的融合方法，同時將一些新的技術和新方法引入到圖像融合領域。
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