MLOps权威指南

本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体，包括其主要组件以及它们之间的连接方式，然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节，会在开始时讨论需求，接着介绍设计原则和示例服务/代码，并评估开源解决方案。通过阅读本书，读者将能够了解深度学习系统的工作原理，以及如何开发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一

本书系统地阐述信息传播问题中所涉及的各种传播模型、数学优化方法以及计算方法等，并通过对大量信息传播的实际问题进行了建模与分析。该著作将为人工智能、大数据、管理科学、运筹学、人文社会科学等领域开展相关研究的本科生、研究生以及学者提供重要的参考。

本书共十一章，主要包含四部分：第1章解读ChatGPT的基础原理和提示工程的基本概念；第2至5章介绍提示工程技巧，涵盖有效提示编写、针对复杂任务的提示设计技巧、对话中的提示设计技巧，以及提示的优化与迭代；第6章主要介绍当前ChatGPT推出的进阶功能；第7至11章结合教育领域、市场营销、新媒体运营、软件开发和数据分析实战展示提示工程技巧的应用。

本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专

本书共分为8章，分别讲解了常见的人工智能以及人工智能影响下的广告流量变现、商业合作变现、直播变现、私域变现和IP变现等。此外，还对未来的人工智能与新媒体变现做了趋势分析。

本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAIGPT、清华大学GLM、MetaLlama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型

本书共八章，从高校资源配置的教育、科研、社会、经济规律视角，以建设卓越世界一流大学为导向，对高校科学仪器设备配置中的问题进行研究。

本书围绕“公平、隐私与保障、可靠与安全、包容、负责、透明”六个人工智能需要遵循的原则，诠释当代青少年对负责任的人工智能的认识和思考。

本书立足于AIGC技术前沿与发展趋势，全面阐述了AIGC的概念内涵、底层技术与应用场景，详细梳理全球科技巨头在AIGC领域的战略布局，并辅之以大量生动有趣的案例，深度剖析AIGC在各行业领域的应用场景，旨在引导读者真切感受AIGC革命浪潮蕴含的商业创造力。全书分为五个部分，共18章。第一部分主要厘清AIGC技术的起源与演变，阐述席卷全球的AIGC背后的技术架构以及AIGC的应用场景；第二部分重点剖