《人工智慧與ChatGPT》是由2023年7月1日清華大學出版社出版的圖書，作者是范煜。
基本介紹
- 中文名：人工智慧與ChatGPT
- 作者：范煜
- 出版時間：2023年7月1日
- 出版社：清華大學出版社
- ISBN：9787302638179
- 定價：99 元
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
內容簡介,作者簡介,目錄,
內容簡介
人們相信人工智慧可以為這個時代的技術帶來突破，而ChatGPT則使這種希望成為現實。現在，許多人都渴望了解與ChatGPT相關的一切，包括技術的歷史和背景，其神奇的功能以及如何使用它。雖然ChatGPT的使用方法很簡單，但它具有無限的潛力。如果不去親身體驗，很難體會到它的強大之處。本書儘可能全面地介紹了與ChatGPT相關的內容，特別是許多套用示例，可以給讀者帶來啟發。
希望讀者通過這本書了解ChatGPT後，在自己的工作中也能充分利用它。本書適合希望了解和使用ChatGPT的人閱讀。
作者簡介
范煜，江蘇南通人，畢業於南京航空航天大學，研究員級高級工程師，中國商業聯合會數據分析專業委員會專家組成員，中國移動集團、51CTO外聘大數據講師，南通理工學院教師，著有《數據革命：大數據價值實現方法、技術與案例》。從事軟體開發三十多年，大數據研究開發十多年，目前主要從事私有化部署類ChatGPT模型研究，以及硬體、軟體、數據（OT、IT、DT）融合的智慧型系統開發。
目錄
第1章 人工智慧概述 1
1.1 什麼是人工智慧 1
1.2 人工智慧的發展歷史 2
1.3 人工智慧的分類 4
1.4 機器學習 5
1.5 深度學習 6
1.6 通用人工智慧（AGI） 9
1.7 自然語言處理 10
1.8 生成式人工智慧（AIGC） 11
1.9 強化學習 12
第2章 自然語言處理 15
2.1 自然語言處理的基本概念 15
2.2 自然語言處理的主要技術 15
2.3 自然語言處理的發展歷史 16
2.4 語言模型 19
2.5 文本分類和聚類 24
2.6 分詞和詞性標註 26
2.7 命名實體識別 28
2.8 句法分析 29
2.9 情感分析 30
2.10 機器翻譯 32
2.11 文本摘要 33
2.12 自然語言處理的商業套用 34
2.13 自然語言處理的發展趨勢 39
第3章 OpenAI公司及其產品 40
3.1 OpenAI公司簡介 40
3.2 OpenAI公司發展歷史 40
3.3 OpenAI和微軟的合作 41
3.4 OpenAI公司主要產品 42
第4章 ChatGPT關聯技術 46
4.1 前饋神經網路 46
4.2 序列到序列模型（Seq2Seq） 47
4.3 自注意力機制 47
4.4 多頭自注意力機制 48
4.5 自監督學習 48
4.6 Transformer 模型49
4.7 語言生成技術 51
4.8 多語種語言模型 52
4.9 預訓練語言模型 53
4.10 生成式預訓練模型（GPT） 54
4.11 近端策略最佳化算法（PPO） 54
4.12 詞嵌入 55
4.13 Softmax分類器 56
4.14 指示學習和提示學習 57
IV
4.15 人類反饋強化學習（RLHF） 584.16 多模態 594.17 生成式對抗網路604.18 知識圖譜和實體連結 614.19 GPU、TPU與模型訓練 61
第5章 ChatGPT介紹 665.1 ChatGPT的主要功能 665.2 ChatGPT的開發歷史 675.3 ChatGPT的開發目標 675.4 GPT模型的演化 685.5 GPT-3到ChatGPT的演化 715.6 模型的突破davinci-002 735.7 ChatGPT的模型調用 745.8 ChatGPT的訓練過程 745.9 預訓練素材來源 765.10 訓練數據集 775.11 數據集標註 785.12 RLHF套用 795.13 計算資源與參數構成 815.14 ChatGPT存在的問題 82
第6章 GPT–3.5引擎介紹 846.1 GPT-3引擎 846.2 GPT-3.5引擎 856.3 ChatGPT和GPT-3的區別 856.4 預訓練 856.5 詞嵌入套用 866.6 多層Transformer模組 876.7 模型變體 88
第7章 ChatGPT使用指南 907.1 如何訪問ChatGPT907.2 如何更有效地提問 917.3 提問技巧 957.4 會話執行緒 967.5 上下文 977.6 重生成答案 987.7 應對回答字數限制 997.8 使用小技巧 103
第8章 ChatGPT套用形式 1048.1 計算 1048.2 寫代碼 1068.3 解釋代碼 1078.4 高級語言轉換成彙編語言 1088.5 反彙編 1108.6 程式文檔生成 1118.7 程式語言轉換 1128.8 程式模擬運行 1138.9 代碼增加注釋 1138.10 時間複雜度計算1148.11 代碼最佳化方案 1158.12 修復代碼Bug 1168.13 查詢公式 1178.14 生成複雜公式 1198.15 生成圖片（通過代碼運行） 1208.16 生成表格 122
人工智慧與ChatGPT 4校 文前.indd 42023/6/24 18:13:37
目 錄
V
8.17 生成資料庫文檔123
8.18 自動生成SQL代碼 123
8.19 不同資料庫SQL命令轉換 124
8.20 提取關鍵字 126
8.21 取名 126
8.22 轉換人稱 127
8.23 整理文字 127
8.24 生成流程圖 128
8.25 英語論文摘要 130
第9章 OpenAI API 132
9.1 API概論 132
9.2 互動方式 132
9.3 關鍵概念 133
9.4 Playground工具 135
9.5 API例子 136
9.6 API訪問 137
9.7 API使用 138
9.8 API參數 139
9.9 API功能模組 142
9.10 API端點（Endpoints） 143
9.11 文本生成 144
9.12 語言翻譯 145
9.13 情感分析 145
9.14 文本摘要 147
9.15 文本相似度 149
9.16 文本分類 149
9.17 命名實體識別 152
9.18 聊天機器人 153
9.19 設定API回響字元數 155
9.20 API套用案例 156
第10章 構建自己的ChatGPT模型 160
10.1 為什麼需要 160
10.2 如何訓練 160
10.3 如何使用 161
10.4 訓練代碼示例 161
10.5 模型使用代碼示例 163
10.6 訓練數據集格式164
10.7 企業專有模型構建 164
第11章 ChatGPT用於數據分析 167
11.1 數據分析簡介 167
11.2 數據準備 167
11.3 數據的可視化 170
11.4 聚類分析 180
11.5 相關性分析 184
11.6 預測 186
第12章 ChatGPT在不同領域的套用 190
12.1 工業領域 190
12.2 醫療領域 192
12.3 金融領域 193
12.4 教育領域 194
12.5 智慧財產權領域 195
VI
第13章綜合套用示例 19813.1 籌備會議 19813.2 擬訂方案 20413.3 申請專利 20913.4 軟體開發 21813.5 解決生產技術問題 238
第14章教育行業套用示例 24614.1 擬定教學大綱 24614.2 撰寫教案 25414.3 製作教學PPT 26414.4 出試卷 26714.5 編寫畢業設計材料 27314.6 撰寫畢業論文 28614.7 準備新建專業材料 295
參考文獻299
人工智慧與ChatGPT 4校 文前.indd 6
