会员
ChatGPT、AutoGPT与10亿岗位冲击:GPT-4、GPT-5等迭代和AIGC、AGI生存
王骥更新时间:2024-04-19 18:19:39
最新章节:四、人类应对策略和需要具备哪些能力开会员,本书免费读 >
通用智力是人类区别万物并高于万物的独有神器和最后一道保护屏障,之前的AI工具诸如深蓝、阿尔法狗等虽然非常强大,但其功能单一,不能迁移通用。ChatGPT、AutoGPT和GPT-4、GPT-5等或许正在敲开“通用智能”的大门,潘多拉魔盒或将由此打开,所以ChatGPT、AutoGPT和GPT-4等的横空出世,具有划时代的重大意义。本书围绕、联动AI领域诸如大模型、预训练、微调、人类反馈强化学习、Al对齐、AIGC、NLP、Transformer、自监督学习、迁移学习、深度学习、大数据、算法、算力等众多前沿概念和技术,详细介绍了ChatGPT、AutoGPT和GPT-4等产生、火爆、强大的缘由,并对其构造机制、训练过程、技术难点痛点、特色、局限性、同类科技、操作应用、生态落地、与现实社会的关系,以及对人类社会和个体的利好与巨大冲击等进行了翔实的阐释,同时还思考了面对如此“难卜未来”的大科技,人类该何去何从,人们该如何应对工作、岗位与生存威胁等热点、深层次问题,力求打造一部由热点引爆、向民众科普Al前沿知识的力作。
上架时间:2023-06-01 00:00:00
出版社:华文出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
最新章节
王骥
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
人工智能对北京市就业的影响与应对
人工智能作为数字经济及高精尖产业发展的原创性、引领性和代表性技术,在北京国际科技创新中心、全球数字经济标杆城市的建设中迎来了发展的“关键窗口期”和“政策红利期”,成为北京高质量发展的重要引擎和打造高质量就业“北京样板”的重大机遇。本书是一部经济学学术专著,书稿导向积极。本书采用多元数据来源,运用案例研究法、舆情分析与大数据分析法等多种研究方法,从产业与就业动态匹配视角,聚焦人工智能对北京市就业的影计算机25.6万字 - 会员
大模型实战:微调、优化与私有化部署
本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能(ArtificialIntelligence,AI)模型技术,从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发,详细阐述了大模型私有化部署过程,深入剖析了Transformer架构,旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。本书的讲解风格独树一帜,将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言,案例叙述既严谨又充满趣味,让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI计算机15.8万字 - 会员
AI帮你赢:人人都能用的AI方法论
本书强调“把AI作为方法”(AI即ArtifcialIntelligence,人工智能)这一核心理念,旨在引导读者掌握与AI对话的关键技巧,并将AI融入工作和生活真正体验AI带给人类的高效与便捷。本书从技术的发展规律人手,探讨了把AI作为方法的必然性和必要性,进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外,本书通过丰富多样的案例展示了AI的强大魅力,通过一系列“召唤术”帮助读者运用AI创造性地计算机9.7万字 - 会员
PyTorch 2.0深度学习从零开始学
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可计算机11.3万字 - 会员
机器学习
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算计算机22.7万字 - 会员
洞察AIGC:智能创作的应用、机遇与挑战
《洞察AIGC:智能创作的应用、机遇与挑战》内容分为3篇:第1篇AIGC的蜕变讲述AIGC的发展历史及其背后的智能;第2篇AIGC的应用讲述AIGC在文学创作、日常办公、知识管理、科研出版、工业制造、健康医疗、金融服务、品牌营销领域的应用现状及常用工具;第3篇AIGC的机遇与挑战讲述AIGC的资本与技术前景,同时提出需要注意的风险。计算机13.9万字 - 会员
机器学习(第2版)
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容计算机30.2万字 - 会员
文心一言:人人都能上手的AI工具
本书作为文心一言的学习指南,全面、细致地介绍了文心一言PC端和App的各项功能和使用方法,力求通过简洁明了的语言和图文并茂的形式,让读者快速掌握文心一言的各项功能。全书共8章,首先简单介绍了人工智能发展的几个阶段及文心一言的相关研发背景;随后介绍了文心一言的基础页面及功能等内容,以及文心一言在学习、工作、生活娱乐方面的应用及相关案例;接着介绍了文心一言的插件,以及文心一言App的功能和使用技巧;最计算机10.7万字 - 会员
机器学习教程(微课视频版)
本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习进行了全面的叙述,比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和LSTM等深度神经网络的核心知识和结构;对于强化学习,不仅介绍了经计算机20.6万字