本書全面介紹了ChatGPT指令編程的基本原理和實際應用, 分析了指令編程的挑戰與未來發展方向。全書共7章。第1章介紹指令編程基礎, 第2章介紹指令編程的基本知識與技能, 第3章介紹指令編寫技術,第4章介紹指令編程實踐, 第5章介紹高級指令編程技巧,第6章分析指令編程的挑戰, 第7章對指令編程的未來進行展望。
本書以實戰為導向講述 AI 助力營銷的方法，全書共分為 6 章：第 1 章從整體上介紹 AIGC與 AIGC 營銷，包括 AIGC 營銷的基本概念、AIGC 如何改變傳統營銷模式、AIGC 在不同行業中的應用前景；第 2 章介紹常用的 AIGC 工具，包括這些工具的特點和使用方法；第 3 章介紹AIGC 在營銷文案中的應用，探討如何使用 AIGC 生成引人入勝的營銷文案，提供文案創作的創意靈感和技巧，分享實用案例；第 4 章介紹 AIGC 在數字營銷中的應用，包括 AIGC 如何增強數字營
本書內容已經外聘專家審讀審核通過后同意安排出版。本書是一本關于如何利用ChatGPT進行自動化辦公的指南。通過深入講解ChatGPT的注冊和使用方法，以及與Python編程的結合，讀者將學會如何與ChatGPT交談并利用其輔助編寫高質量的代碼。此外，本書還介紹了ChatGPT在Python數據采集、數據清洗、數據存儲、數據分析和數據可視化方面的應用，并詳細介紹了如何利用ChatGPT輔助Excel、Word、PPT、PDF和圖片的自動化處理。
本書主要包含以下內如：最優化問題的簡介，凸分析基礎，無約束優化的理論及線搜索算法框架，信賴域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實際問題(支持向量機模型、超圖匹配)中的應用。本書對知識點的分析緊密結合當前研究前沿問題，并通過對應用問題使用優化算法，讓學生看到優化理論與實際數據的結合，將知識點以全方位的立體感呈現給學生。
數系的擴充始終貫穿于數學理論的發展之中. 本書利用交互式定理證明工具Coq, 在Morse-Kelley 公理化集合論形式化系統下, 給出中國科學與技術大學汪芳庭教授在其《數學基礎》中采用算術超濾分數構造實數的機器證明系統, 包括超濾空間與算術超濾的基本概念、超濾變換以及用算術超濾構造算術模型的形式化實現, 構建了非標準實數模型, 自然包含標準實數模型, 并且給出濾子擴張原則和連續統假設蘊含非主算術超濾存在的形式化驗證. 在我們開發的系統中, 全部定理無例外地給出Coq的機器證明代碼, 所有形式
本書展示了如何使用Ray構建機器學習應用程序，介紹了Ray如何融入當前的機器學習工具，以及Ray如何與這些工具緊密集成。本書前3章介紹了Ray作為分布式Python框架的基礎知識，并提供了應用示例；第4-10章介紹了Ray高級庫(Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR)，并展示如何使用高級庫創建應用程序；第11章對Ray的生態進行了總結，并指導讀者繼續學習。
本書從原理的角度，力求講解清楚深度學習、強化學習、深度強化學習中的一些精選方法，并從實踐的角度，通過一系列循序漸進的原創實驗，引領讀者獨立編程實現這些方法，以期為讀者精通深度強化學習并應用深度強化學習方法解決實際問題奠定堅實基礎。本書不僅適合計算機科學與技術、人工智能、物聯網工程、數據科學與大數據、軟件工程、通信工程、電子信息、機器人工程、自動化、智能制造等相關專業高年級本科生及研究生教學與自學使用，也適合機器學習等領域的從業者、科研人員及愛好者自學與參考使用。
本書以機器學習算法為主題，詳細介紹算法的理論細節與應用方法。全書共19章，分別介紹了邏輯回歸與最大熵模型、k-近鄰模型、決策樹模型、樸素貝葉斯模型、支持向量機模型、集成學習框架、EM算法、降維算法、聚類算法、神經網絡模型等基礎模型或算法，以及8個綜合項目實例。本書重視理論與實踐相結合，希望為讀者提供全面而細致的學習指導。
深度學習理論無疑是當今教育界的重要探索主題，其中“深度學習的本質是什么”“深度學習的價值追求是什么”及“深度學習是怎樣的活動”是人類深度學習理論發展和實踐推進的關鍵問題。走向文化之思成為當前深度學習研究與探索的新興方向。文化哲學理論體系對人與文化、文化與教育教學等方面的問題有深刻洞察力，其所蘊含的“文化本質論—文化價值論—文化活動論”的內在邏輯進路，可以為深度學習的創新提供獨特視角。本書分別從這幾方面系統探索深度學習的基本理論問題，為人們更好地認識及推動深度學習實踐提供參考。
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