書名: AI生成技術實戰手冊(第二版) (2版)
作者: 陳國益
版次: 2
ISBN: 9786264011631
出版社: 全華
出版日期: 2024/11
書籍開數、尺寸: 16開
頁數: 120
#資訊
#AI人工智慧與機器學習
定價: 280
售價: 266
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【簡介】 本書特色 ● 本書內容適用於國高中小各級學校教師與學生 ● 本書內容提供ChatGPT的各方面應用 — 可以請AI閱讀理解生成題目,提升學習成效 — 化身最有耐心的AI老師,和你一起自主學習 — 扮演同時訓練聽力與口說的中英雙語家教 — 以先備知識撰寫計畫、報告與專題 — 像鋼鐵人一樣,學會用講的寫程式 — 擔任創業最佳伙伴:任勞任怨的AI助理 ● 本書搭配專屬教學網站,無須自行輸入指令 內容簡介 ChatGPT的橫空出世,讓人工智慧的應用更貼近我們的日常,舉凡學生複習功課、老師編寫教案、工程師寫作程式、行銷人員撰寫文案、美術人員創作發想圖片等等,都可以利用ChatGPT得到良好的輔助。 本書旨在為各級學校的教師與同學、工程師與研究人員等,提供一份實用的指南,以便應用時下最風行AI生成技術─ChatGPT解決現實中的問題。本書內容涵蓋從分析整理、規劃、發想到教學、程式開發等多個方面,並將AI生成技術的應用從理論到實踐、從基礎到進階進行深入探討,讓讀者能夠全面深入地學習和掌握AI生成技術,並將其應用到實際情境中。 【目錄】 CH01 生成式AI的興起 1.1 類神經網路原理 1.2 AI時代所需要的技能 CH02 使用前準備 2.1 註冊ChatGPT 2.2 使用ChatGPT的注意事項 2.3 不要用ChatGPT查詢,因為它不是Google CH03 分析整理 3.1 文本整理 3.2 自動出題複習 3.3 連續出題並自動檢討及解釋 3.4 自然科學領域分析理解 3.5 不同文本之間的分析理解 3.6 ELMO AI快速分析整理 3.7 影片內容分析整理 3.8 無字幕影片檔分析 3.9 將文本資料表格化 3.10 NotebookLM PDF分析整理 CH04 規劃 4.1 提供先備知識撰寫計畫 4.2 以長篇徵件計畫作為先備知識 4.3 規劃童軍露營活動 4.4 計畫圖表繪製 4.5 結案報告生成 4.6 規劃成果匯出 CH05 發想 5.1 發想論文題目 5.2 發想專題、科展題目 5.3 自傳撰寫 5.4 劇本創作 5.5 詞曲創作 5.6 產品設計、名稱與文案 CH06 教學 6.1 學科出題與互動式對答 6.2 英語聽說學習 6.3 打造自己的AI助教機器人 6.4 智慧編輯器 6.5 語文翻譯 6.6 紙本教學資料取得 6.7 蘇格拉底式的引導教學法 CH07 程式設計 7.1 Python系統安裝 7.2 Python應用程式開發 7.3 Python網路程式開發 7.4 Python遊戲程式開發 7.5 大型程式專案處理 7.6 動態網頁程式開發 7.7 硬體程式開發 CH08 綜合使用技巧 8.1 觀點與角度 8.2 角色扮演 8.3 連續提問與修正 8.4 教了才會,教了就會 CH09 圖文共創 9.1 圖卡製作 9.2 AI指令生成圖片 CH10 多媒體製作 CH11 其他應用 CH12 趨勢與未來可能的發展

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LLM核心攻略制霸生成式AI:ChatGPT、嵌入技術、微調與多模態AI最佳實踐 (1版)

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【簡介】 🏆 Amazone 讀者5星好評 ⭐⭐⭐⭐⭐ 🏆 微軟前總經理Shelia Gulati、Hugging Face首席倫理長 Giada Pistilli等業界領袖一致推薦! 「本書平衡了開源模型和閉源模型的潛力,鉅細靡遺地帶你瞭解和使用LLM,縮短理論概念和實際應用之間的距離。」—— Giada Pistilli ,Hugging Face 首席倫理長 「Ozdemir 的這本書為讀者破除重重迷霧,說明LLM 革命的起源,以及未來的發展方向。他將複雜主題拆解為實用的說明,和容易理解的範例程式。」 --Shelia Gulati, 微軟前總經理,Tola Capital現任常務董事 「本書是令人耳目一新並引發靈感的學習資源,充滿了實用的指導和清楚的講解,幫助你更瞭解這個奇妙的新領域。」 —PETE HUANG, author of The Neuron 🎯 想深入掌握LLM核心技術 🎯 想成為生成式AI應用的開發者 🎯 想在真實場景運用LLM解決問題 那你絕對不能錯過本書! 大型語言模型正以驚人的速度改變我們的工作與生活。無論是開發者、企業領袖,還是對AI有興趣的學習者,本書將引領你踏入這個革命性的領域。 🚩 完整拆解LLM核心技術— 從預訓練到微調,帶你輕鬆掌握關鍵概念原理。 🚩 實例操作直擊應用— 透過真實案例場景,運用最新工具和技術,快速上手專案開發。 🚩 開源與商用模型全解析— 精選LLM工具與資源,選擇最適切的解決方案。 這本實用的指南將逐步指導你在專案和產品中大規模地使用LLM。 Llama 3、Claude 3與GPT等大型語言模型(LLM)已展示驚人的實力,但它們的規模和複雜度,卻讓很多從業者望而卻步。創新的資料科學家暨AI企業家Sinan Ozdemir在本書第二版為你排除這些障礙,教你如何使用、整合和部署LLM來解決實際的問題。 Ozdemir把入門所需的知識整合起來,即使是沒有直接用過LLM的讀者也能輕鬆上手,本書內容包括逐步引導、最佳做法、真實案例研究、動手練習…等。在過程中,他也會分享關於LLM內部動作的見解,以協助你優化模型的選擇、資料格式、提示工程、微調效能…等。本書的網站提供許多資源,包括範例資料集,以及使用各種開源和閉源LLM的最新程式碼,那些LLM來自OpenAI(GPT-4與GPT-3.5)、Google(BERT、T5與Gemini)、X(Grok)、Anthropic(Claude家族)、Cohere(Command 家族),以及Meta(BART與LLaMA家族)。 SINAN OZDEMIR目前是LoopGenius的創辦人與CTO,同時擔任幾家AI公司的顧問。他曾在約翰·霍普金斯大學教導資料科學,並寫了多本關於資料科學和機器學習的教科書。 此外,他也創辦了最近被收購的Kylie.ai,這是一個具備RPA能力的企業級對話AI平台。他擁有約翰·霍普金斯大學的純數學碩士學位,現居於加州舊金山。 •學習關鍵的概念:預先訓練、遷移學習、微調、注意力機制、embedding、詞元化…等等。 •使用API和Python來微調及打造LLM,以滿足需求。 •建構完整的神經/語義資訊檢索系統,並附加至對話型LLM,以進行檢索增強生成(retrieval-augmented generation,RAG)機器人及AI Agents。 •掌握進階的提示工程技術,例如輸出結構化、思維鏈提示,及少量語義範例提示。 •使用自訂的LLM embedding,從零開始建立完整的推薦引擎,並透過用戶資料來讓效能超越 OpenAI的現成embedding。 •使用開源的LLM和大型視覺資料集,從零開始建構並微調多模態Transformer架構。 •使用Reinforcement Learning from Human and AI Feedback(RLHF/RLAIF)來調校LLM,並基於Llama 3和FLAN-T5等開源模型來建立對話agent。 •將提示詞和微調過的自訂LLM部署至雲端,同時預先考慮擴展和演進流水線。 •透過量化、探測、效能評測與評估框架,來診斷與優化LLM的速度、記憶體用量及整體效能。 【目錄】 序 前言 致謝 關於作者 PART I 大型語言模型簡介 1 大型語言模型概述 大型語言模型是什麼? 流行的現代LLM LLM的應用 結論 2 使用LLM來進行語意搜尋 前言 任務 解決方案概要 組件 整合一切 使用閉源組件的成本 結論 3 踏出提示工程的第一步 前言 提示工程 在不同模型之間使用提示 結論 4 AI生態系統:整合所有組件 前言 閉源AI的效能不斷變動 AI推理vs.思考 案例研究1:檢索增強生成 案例研究2:自動AIagent 結論 PART II 榨出LLM的所有潛力 5 使用自訂的微調來優化LLM 前言 遷移學習和微調:入門指南 OpenAI微調API概要 使用OpenAICLI來準備自訂範例 設定OpenAICLI 我們微調的第一個LLM 結論 6 進階提示工程 前言 提示注入攻擊 輸入/輸出驗證 批次提示 提示鏈 案例研究:AI的數學能力有多強? 結論 7 自訂embedding與模型架構 前言 案例研究:建立推薦系統 結論 8 AI對齊:第一原則 前言 對齊的對象是誰?為了什麼目的? 對齊可以降低偏見的嚴重性 對齊的支柱 憲法AI:邁向自我對齊的一步 結論 PART III LLM進階用法 9 超越基礎模型 前言 案例研究:視覺問答 案例研究:透過回饋來進行強化學習 結論 10 微調進階的開源LLM 前言 範例:使用BERT來做動畫類型多標籤分類 範例:使用GPT2來生成LaTeX Sinan’sAttemptatWiseYetEngagingResponses:SAWYER 結論 11 將LLM投入生產 前言 將閉源LLM部署至生產環境 將開源LLM部署至生產環境 結論 12 評估LLM 前言 評估生成任務 評估理解任務 結論 繼續前進! PART IV 附錄 A LLM FAQ B LLM詞彙表 C LLM應用程式原型 索引

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