本書系統(tǒng)、全面地介紹了人工智能的基本概念、技術基礎與現(xiàn)狀，AI生成圖像技術，AI生成視頻技術的創(chuàng)新與應用，AI生成文本技術的探索與實踐等知識。通過本書，讀者可以更好地理解人工智能技術在各行業(yè)領域的廣泛應用，為后續(xù)深入學習人工智能的各種技術奠定基礎。

本書較全面地講解了人工智能技術在多個領域的實踐應用，內容聚焦于辦公、生活日常、圖片處理、繪畫、攝影、設計、音頻、視頻、數字人、電商、教育等應用場景。本書講解了許多AI(人工智能)實用軟件的具體操作方法，節(jié)省了讀者自行摸索AI工具的時間，更是以大量實戰(zhàn)案例展示了若干應用場景下的AI解決方案，并以此展示了AI如何重塑各行各

當今時代，掌握AIGC技術已成為個人和企業(yè)提升競爭力的關鍵。本書旨在為讀者提供全面了解并掌握AIGC技術及其在多個領域內應用的方法，深入淺出地介紹AI寫作、AI繪圖、AI視頻制作、AI直播的技術及與之相關的應用。本書不僅涵蓋大量的理論知識，更強調對實踐能力的培養(yǎng)，通過豐富的實戰(zhàn)案例、圖文并茂的實操演示，幫助讀者鞏固所學

隨著ChatGPT等人工智能和語言模型不斷進步，了解這些技術的含義和潛在陷阱比以往任何時候都更加重要。作為享譽全球的跨技術和設計學科思想家，前田約翰利用他的豐富經驗，為企業(yè)、產品設計師和決策者提供了可行的指導。通過深思熟慮和偶爾異想天開的例子，他構造了一個可以描述任何機器學習系統(tǒng)的關鍵功能的框架，并展望了可以如何使用它

內容簡介自人工智能（AI）的概念誕生之日起，科學家們就熱衷于探討它的發(fā)展路徑。第一階段毫無疑問是計算智能，經過半個多世紀，AI在運算能力和記憶方面早已超越人類。第二階段，是感知智能，讓機器可以看得懂聽得懂這個世界�？茖W界認為，尚未到來的第三階段，是認知智能，甚至提到一個詞：認知時代。我們來到大模型時代或者是生成式人工智

"隨著人工智能技術的發(fā)展，AI工具已經成為現(xiàn)代社會不可或缺的重要組成部分，不管是個人還是企業(yè)，如何用AI工具，如何用好AI工具都是大家需要面臨的課題，由于國外大模型的開發(fā)及使用上多少都會受限，如何用好國內已有的實用AI工具，這是編寫這本書的契機。 本書從眾多的AI工具中，篩選出了一批可以用智能創(chuàng)作、文本處理、數據

"本書全面深入探討了生成內容的人工智能（AIGC），系統(tǒng)闡述了其定義、應用及未來趨勢。書中分析 了AI如何重塑工作模式與職業(yè)機會，提供了零基礎者的詳盡入門指南，目的是幫助讀者掌握關鍵技能與 學習路徑。本書具體內容包括有效利用ChatGPT的技巧，如Prompt設計與自定義指令，提升日常溝通與 創(chuàng)作效率；同時，探討

"《深入淺出機器學習：從數據到大模型》是一本旨在幫助讀者系統(tǒng)學習機器學習的著作。本書通過深入淺出的方式，將復雜的機器學習理論和技術講解得深入淺出。本書從機器學習的基礎開始，為讀者提供了對數據處理、特征工程和模型評估等核心概念的全面介紹。讀者將學習如何準備和清洗數據，如何選擇和構建合適的特征，并學會使用各種評估指標來評估

"本書以模糊計算、神經計算、進化計算三大模塊為主，從理論基礎和實踐應用兩個維度全面、系統(tǒng)地介紹關于計算智能的常見算法，并設計8個上機實驗，以滿足前面章節(jié)內容仿真驗證的需要。全書共11章，內容分別為緒論、模糊系統(tǒng)理論、模糊系統(tǒng)應用、神經網絡理論、支持向量機、深度學習、遺傳算法、遺傳規(guī)劃、蟻群算法、粒子群算法、新型群智能優(yōu)

"本書從數據表示學習角度介紹機器學習及其應用。全書共7章，分別介紹數據表示學習與數學基礎、傳統(tǒng)降維方法、分布式表示學習和聚類算法、稀疏表示學習、神經網絡中的特征提取、生成式表示學習和對比式表示學習。本書涉及的數據表示學習算法的具體應用領域包括計算機視覺、自然語言處理以及圖網絡分析等。本書主要面向廣大從事人工智能、機器學