本书旨在探讨AI提示工程(通常简称提示工程或Prompt工程)在各领域的应用。大语言模型是人工智能领域的重要成果，在自然语言处理和生成任务中发挥着重要的作用。读者通过深入了解和应用提示工程，能充分挖掘和利用大语言模型的潜力，提升效率、促进创新，并解决实际问题。本书涵盖人工智能发展历程，提示工程的概念和设计原则、策略和技巧、不同领域的典型应用，以及数据分析与挖掘领域的应用。本书旨在以通俗易懂的方式呈现复杂概念和技术，并通过案例和实践指导，帮助读者掌握和应用提示工程，以取得更好的成果。本书适合从事A

本书主要介绍了什么是火爆出圈的ChatGPT、ChatGPT的实用价值与局限性、ChatGPT给我们的生活乃至人类发展带来的变化、ChatGPT在各行各业的商业落地、个人该如何应对ChatGPT的机遇和挑战以及对ChatGPT未来的思考与猜想。

随着技术发展，各种AI产品层出不穷。人人都使用过AI，但真正做到用AI提升工作和学习效率的人却很少。原因是大多数使用者，不会专业地提问。如果能正确地提问，AI将帮你解放工作，实现效率逆袭。精通向AI提问的能力，AI能帮你成为超级个体。 这是一本AI时代成为提问高手的进阶指南，既授人以鱼，也授人以渔。本书从AI的基本概念与运行原理入手，引用了飞轮思维和ICDO提问技巧，还详细介绍了在不同场景下的提问方法与实际案例，旨在帮助读者掌握高效提问的技巧，获得更加精准和丰富的答案，做到事半功倍，实现效率十

ChatGPT的横空出世昭示了通用人工智能的可能性，并为我们提供了更加便捷、直观和个性化的信息获取方式，有望在教育、研究、咨询和日常生活中发挥重要作用。而驾驭ChatGPT，使之更好地服务于我们的工作和生活，需要一些技巧和方法，这就是本书要探讨的prompt（提示）工程。 本书以通俗易懂的语言，详细介绍了如何编写高质量的提示，引导ChatGPT输出优质答案，满足各种信息需求。书中包含详细解释和丰富示例，旨在帮助读者掌握利用ChatGPT解决各种问题的实用技能。

本书旨在帮助读者了解ChatGPT和它背后的技术原理，掌握使用它的方法，并了解它的潜在应用和影响。书中详细阐述了人工智能的基本概念，例如机器学习和自然语言处理，并全面介绍了如何使用ChatGPT进行对话和写作。此外，本书还深入探讨了人工智能将如何改变我们的工作方式，以及我们如何通过教育和培训来适应这些变化。这包括如何进行持续学习、如何开发新的技能，以及如何使用ChatGPT等AI工具来提升我们的工作效率。 本书适合正在经历第四次科技革命，并想在这次科技革命中抓住先机的人阅读。

信息检索是我们理解这个世界的重要手段之一，随着技术的进步，我们的检索行为也在不断变化。伴随着人工智能时代的到来，大数据的涌现以及万物互联的场景对信息的获取、理解和运用提出了新的需求，特别是大模型的出现，有望重塑信息检索的架构与技术体系。本书以信息检索系统架构为抓手，围绕检索系统的各个技术模块展开对神经检索前沿技术的介绍。一方面，帮助读者快速了解传统技术的发展现状；另一方面，深入介绍深度学习技术给该研究问题所带来的主要变革和前沿成果。由此，读者可以通过本书较为全面地了解信息检索领域过去与当前发展的

本书全面叙述了蒙特卡罗方法，包括序贯蒙特卡罗方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法基础、Metropolis算法及其变体、吉布斯采样器及其变体、聚类采样方法、马尔可夫链蒙特卡罗的收敛性分析、数据驱动的马尔可夫链蒙特卡罗方法、哈密顿和朗之万蒙特卡罗方法、随机梯度学习和可视化能级图等。为了便于学习，每章都包含了不同领域的代表性应用实例。本书旨在统计学和计算机科学之间架起一座桥梁以弥合它们之间的鸿沟，以便将其应用于计算机视觉、计算机图形学、机器学习、机器人学、人工智能等领域解决更广泛的问题，同时使这些领域的科学

随着大语言模型的快速发展，语言AI已经进入了新的阶段。这种新型的语言AI模型具有强大的自然语言处理能力，能够理解和生成人类语言，从而在许多领域中都有广泛的应用前景。大语言模型的出现将深刻影响人类的生产和生活方式。本书将介绍提示工程的基本概念和实践，旨在帮助读者了解如何构建高质量的提示内容，以便更高效地利用大语言模型进行工作和学习。 本书内容通俗易懂，案例丰富，适合所有对大语言模型和提示工程感兴趣的读者。无论是初学者还是进阶读者，都可以从本书中获得有价值的信息和实用技巧，帮助他们更好地应对各种挑

深度学习技术作为人工智能领域的一门新兴技术，已成为人工智能科研领域、企业应用领域中常用的一门技术。本教材由神经网络基本训练规则、感知器、BP网络作为基础，讲述神经网络基础训练方法。并通过自编码器网络，将浅层网络过度到深度神经网络部分，详细讲解卷积神经网络原理及训练方法、卷积神经网络的发展以及基于卷积神经网络的目标检测算法等。而后，对序列信息处理神经网络—循环神经网络进行讲解。本教程采用由浅入深的方式，对深度学习相关理论进行讲解，满足教学过程中的需要。

本书聚焦深度学习算法的基础理论和核心算法，全面系统地论述深度学习的基础理论，兼顾人工智能数学基础知识与领域**原创基础理论，构建脉络清晰的人工智能理论体系。本书首先介绍了深度学习的相关数学基础，主要包括线性代数、概率论、信息论三部分；紧接着系统地介绍了深度学习的重点内容，主要分为五方面，即深度学习的逼近理论，深度学习的表征理论，深度学习的学习理论，深度学习的优化理论，深度学习的核心算法。