玩转ChatGPT:秒变AI论文写作高手在线阅读
会员

玩转ChatGPT:秒变AI论文写作高手

唐振伟编著
开会员,本书免费读 >

计算机网络人工智能11.2万字

更新时间:2024-03-18 14:47:12 最新章节:10.2 用ChatGPT应对论文审稿意见和修改要求

立即阅读
加书架
下载
听书

书籍简介

人工智能技术已经渗透到人类生活和工作的方方面面,ChatGPT作为一种人工智能文字处理工具,现在已经被广泛地应用于广告文案创作、视频脚本生成、小说剧本创作、公文写作等众多领域。接受和拥抱人工智能是每一个人都要面对的必然选择。本书作者非常系统地介绍了用户如何用AI工具ChatGPT写出高质量的论文,重点介绍了ChatGPT在学士论文、硕士论文、博士论文、科研论文、职称评定论文、项目申报论文六大类论文写作中的具体应用。本书最大的特点是使用了大量的案例演示来展示ChatGPT的实际运用,包括具体的使用方法和技巧。书中的案例不仅数量庞大,而且逻辑严谨、结构完整,更重要的是说明简洁、精准。本书可以帮助读者快速掌握用ChatGPT写作论文的方法和技巧。
品牌:人邮图书
上架时间:2024-01-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行

最新章节

唐振伟编著
主页

同类热门书

最新上架

  • 会员
    本书深度探讨了构建和训练ChatGPT模型涉及的核心技术,以及ChatGPT在各种实际应用中的作用。全书精心划分为三部分,其中第1章为第1部分,第2章为第2部分,第3章和第4章为第3部分。首先,详细阐述了机器学习的历史演变与各种学习范式,同时也揭示了在人工智能生成内容(AIGC)领域下,图像处理和自然语言处理技术的历史发展趋势;接下来,对ChatGPT的运行机制和关键算法进行深度解析,包括大规模模
    邱才明 凌泽南 冯湛搏 杨昊编著计算机10.8万字
  • 会员
    本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用
    王杰计算机8.1万字
  • 会员
    大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》共18章,内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建
    王晓华计算机12.8万字
  • 会员
    《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇,专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论,更注重实践应用,通过丰富的案例和场景,引导读者从理论走向实践,真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。全书共分13章,全方位、多角度地展示了大模型本地化
    王晓华计算机13万字
  • 会员
    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
    庄建 腾海云 庄金兰计算机15.8万字
  • 会员
    机器学习是人工智能的核心,而统计思维则是机器学习方法的核心:从随机性中寻找规律性。例如,利用损失最小化思想制定学习策略,采用概率最大化思想估计模型参数,利用方差对不确定性的捕捉构造k维树,采用贝叶斯公式构建分类决策模型,等等。只有树立正确的统计思维,才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角,揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想,帮助读者构建理论体系。
    董平编著计算机18万字
  • 会员
    本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最
    孙健编著计算机7.4万字
  • 会员
    《AIGC:让生成式AI成为自己的外脑》针对近期较为火热的AIGC技术及其相关话题,介绍AIGC的技术原理、专业知识和应用。全书共分为九章。第一章介绍AIGC技术的基本概念和发展历程;第二、三章介绍AIGC的基础技术栈和拓展技术栈;第四、五章分别讨论了AIGC技术在文本生成和图像生成两个领域的现状和前景;第六章列举了目前较为热门的AIGC技术应用;第七章描述了AIGC的上、中、下游产业链及未来前景
    成生辉计算机12.8万字
  • 会员
    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
    张旭东编著计算机20.6万字