運用GPT-4與ChatGPT開發App: 智慧聊天機器人與內容生成工具開發指南 (1版)

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【簡介】 　　AI正在改變開發世界，準備好加入這場革新了嗎？ 　　本書帶你掌握ChatGPT與LLM的強大功能，從文字生成、智慧問答到提示工程、模型微調。 　　用Python就能讓AI成為你最棒的開發夥伴！ 　　本書提供： 　　從零開始：快速理解 LLM 原理，掌握 ChatGPT 應用開發核心技術 　　實戰導向：使用 OpenAI API，打造各種 AI 功能，包括智能助理與問答系統 　　進階技巧：提示工程、RAG、LangChain、LlamaIndex，優化AI效能 　　完整範例：GitHub 程式碼+逐步指引，動手實作 AI 應用 　　不論你是開發者、數據工程師，還是 AI 愛好者，本書都是你進入AI應用開發領域的最佳幫手！ 　　這本書是Python開發者的理想指南，可為學習如何使用大型語言模型來開發應用程式提供協助。作者Olivier Caelen和Marie-Alice Blete詳細介紹了GPT-4和GPT-3.5模型的主要功能與優勢，並深入解釋這些模型的運作原理。此外，書中還提供了使用OpenAI的Python函式庫進行應用程式開發的步驟指南，包括文本生成、問答系統和智慧助裡等應用。 　　本書以清晰易懂的敘述方式撰寫，搭配簡單易學的範例，幫助讀者理解概念並將其應用於實際專案。書中提供的Python程式碼範例皆可在GitHub上取得，並附有關鍵術語的詞彙表。準備好在應用程式中釋放大型語言模型的威力了嗎？這本書是您的必備之選！ 　　您將於本書中學習到： 　　．GPT-4與GPT-3.5模型的基本概念、核心特性與運作方式。 　　．如何將這些模型整合至基於Python的應用程式中，並充分發揮自然語言處理能力，解決LLM相關的挑戰。 　　．在Python中使用OpenAI API進行文本生成、問答、內容摘要、分類等實作應用。 　　．進階的LLM主題，如提示工程、特定任務的模型微調、檢索強化生成（RAG）、插件、LangChain、LlamaIndex、GPTs和智慧助理。 好評推薦 　　來自Amazon讀者的好評 　　「這本書是LLM新手的理想入門書，簡單易懂的 Python範例，幫助我輕鬆學會在應用程式中運用GPT技術。」 　　「書中提供很多實用的OpenAI API使用建議，並包含清晰的範例和經驗分享。讓我節省了大量搜尋和試錯的時間，是學習GPT開發的絕佳資源。」 　　來自業界專家的推薦 　　「透過實用範例與逐步指南，作者為前沿應用開發鋪設了清晰的道路。」 ——Tom Taulli，《Generative AI》（Apress）作者 　　「完美結合理論與實作，讓GPT-4和ChatGPT的技術細節變得易於理解。」 ——Lucas Soares，Biometrid機器學習工程師  【目錄】 第一章 GPT-4 與 ChatGPT 的基礎知識 LLM（大語言模型）簡介 簡史：從 GPT-1 到 GPT-4 LLM 的使用情境和產品範例 謹防 AI 幻覺：限制和考量 透過進階功能釋放 GPT 潛力 第二章 深入探討 OpenAI API 基本概念 用 OpenAI Playground 來試玩 GPT 模型 入門：OpenAI Python 函式庫 使用聊天補全模型 使用其他文字補全模型 各方面的考量 其他的 OpenAI API 和功能 第三章 可支援 LLM 的應用程式：能力和挑戰 App 開發概要說明 軟體架構設計原則 把 LLM 的各種能力整合到你的專案中 範例專案 成本管理 支援 LLM 的 App 各種可能的漏洞 使用外部 API 第四章 OpenAI 的進階 LLM 整合策略 提示工程 微調 RAG（檢索增強生成） 在不同策略之間進行選擇 從標準的應用程式，到支援 LLM 的解決方案 第五章 利用框架、外掛等方式來提升 LLM 的能力 LangChain 框架 LlamaIndex 框架 GPT-4 外掛 GPT Assistant API 第六章 全部整合起來 重點回顧 全部整合起來：AI 助理的使用情境 所學習到的經驗教訓 關鍵術語詞彙表 附錄A 工具、函式庫與框架 索引

最新Python基礎必修課(第二版)：ITS認證 + ChatGPT協作開發 (2版)

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【簡介】 語法解析 x 範例說明 x 程式實例 x ChatGPT輔助學習 x ITS Python詳解 用Python打造未來競爭力，結合ChatGPT協作開發，加速學習之路，直通大數據、機器學習與人工智慧核心技術！ ★ 超值加贈！用ChatGPT學Python教學影片 ★ 涵蓋ITS Python國際認證模擬試題解析 ■ 微軟最有價值專家(MVP)、ITS Python國際認證講師與資深教師共同執筆 由微軟MVP、ITS國際認證講師與科大教授共同編撰，專為初學者量身打造的Python入門教材。不僅適合零基礎學習者，也適用於教師教學與學生運算思維訓練。 ■ 循序漸進，無痛上手 內容結合理論與實務，透過書中範例引導問題分析與程式架構設計，系統性培養初學者的邏輯思維與問題解決能力，輕鬆踏入Python程式設計的世界。 ■ 豐富內容與實務應用 內容涵蓋Spyder與Colab開發環境，從基礎語法、資料結構、控制流程到檔案處理、圖表設計與視窗應用開發，進一步延伸至網頁爬蟲實作。搭配ChatGPT進行數據分析、圖表繪製與爬蟲協作，全面訓練實作能力，為進入大數據、機器學習與AI領域打下堅實基礎。 ■ ITS Python國際認證能力訓練 內容融合ITS Python解題技巧，書末收錄兩組ITS Python（IT Specialist Certification）國際認證模擬試題，強化初學者的實作訓練，也是考取ITS Python認證的理想教材。 ■ 超值！附「用ChatGPT學習Python」教學影片 結合ChatGPT協助撰寫程式、加入註解、除錯與理解程式邏輯，全面加速您提升Python程式設計實力。 ■ 更多新知可訂閱「程式享樂趣」YouTube頻道https://www.youtube.com/@happycodingfun 【目錄】 chapter 01　Python 語言概觀 　　1.1 Python 語言簡介 　　1.2 程式設計的步驟 　　1.3 演算法 　　1.4 建置 Anaconda 開發環境 　　1.5 編寫第一個 Python 程式 　　1.6 認識 Google Colab 程式編輯環境 　　1.7 檢測模擬試題解析 chapter 02　基本程式設計 　　2.1 內建資料型別 　　2.2 常值 　　2.3 變數與資料型別 　　2.4 運算子 　　2.5 資料型別轉換 　　2.6 print() 輸出函式 　　2.7 檢測模擬試題解析 chapter 03　字串與格式化輸出入 　　3.1 字串資料型別 　　3.2 字串與運算子 　　3.3 格式化輸出 　　3.4 常用的字串方法 　　3.5 檢測模擬試題解析 chapter 04　選擇結構 　　4.1 結構化程式設計 　　4.2 關係運算子 　　4.3 邏輯運算式 　　4.4 選擇結構 　　4.5 檢測模擬試題解析 chapter 05　重複結構 　　5.1 for 迴圈 　　5.2 while 迴圈 　　5.3 continue 與 break 　　5.4 巢狀迴圈與無窮迴圈 　　5.5 檢測模擬試題解析 chapter 06　串列 　　6.1 何謂串列 　　6.2 一維串列 　　6.3 使用迴圈操作串列 　　6.4 串列的函式與方法 　　6.5 串列的排序 　　6.6 二維串列 　　6.7 檢測模擬試題解析 chapter 07　函式 　　7.1 何謂函式 　　7.2 內建函式 　　7.3 自定函式 　　7.4 引數的傳遞方式 　　7.5 引數傳遞使用串列 　　7.6 全域變數與區域變數 　　7.7 遞迴 　　7.8 檢測模擬試題解析 chapter 08　元組、字典、集合 　　8.1 元組 　　8.2 字典 　　8.3 集合 　　8.4 檢測模擬試題解析 chapter 09　檔案與例外處理 　　9.1 檔案概論 　　9.2 資料夾的建立與刪除 　　9.3 檔案的開啟與關閉 　　9.4 文字檔資料的寫入與讀取 　　9.5 例外處理 　　9.6 檢測模擬試題解析 chapter 10　與ChatGPT 協作開發 　　10.1 認識 ChatGPT 　　10.2 ChatGPT 協作開發 Python chapter 11　繪製圖表 　　11.1 matplotlib 套件 　　11.2 繪製線條圖 　　11.3 繪製柱狀圖 　　11.4 繪製圓餅圖 　　11.5 與 ChatGPT 協作繪製線條圖 chapter 12　網頁資料擷取分析 　　12.1 網路爬蟲 　　12.2 urllib 套件解析網址與擷取網頁 　　12.3 requests 套件擷取網頁 　　12.4 BeautifulSoup 套件解析網頁 　　12.5 網頁爬蟲應用實例 　　12.6 與 ChatGPT 協作爬取股票 附錄 A　ITS Python 國際認證模擬試題 - 1 附錄 B　ITS Python 國際認證模擬試題 - 2 附錄 C　視窗應用程式 【PDF電子書，請線上下載】

全面掌握DeepSeek－LLM微調、生成式AI、企業級應用開發 (1版)

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【簡介】 　　本書基於 DeepSeek-V3，並涵蓋最新版 DeepSeek-R1 解析與應用。 　　結合最新研究與實戰經驗，深入解析生成式 AI 技術，內容實用、操作簡單， 　　讓你立即掌握 DeepSeek 真實戰力！ 　　DeepSeek 是一種基於 Transformer 的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了 MoE 架構、混合精度訓練、分散式優化等先進技術，具備強大的文本生成、多模態處理以及任務客製化能力。 　　本書系統性地介紹了開源大模型 DeepSeek-V3 的核心技術及其在實際開發中的深度應用，並收錄最新版 DeepSeek-R1 推論大模型架構詳解，帶您緊跟技術發展的脈動。 　　• 核心技術拆解：從混合專家模型（MoE）、FP8 混合精度訓練，到上下文管理與 API 整合，掌握大模型關鍵技術。 　　• 應用實例豐富：涵蓋 NLP、程式生成、數學推理、多模態輸出等，案例詳實步驟清楚，學完即可實作。 　　• 進階提示技巧：教您運用對話前綴、FIM 生成、JSON 輸出等技巧，引導模型高效生成精準內容。 　　透過深入講解與實用案例，幫助讀者理解 DeepSeek 模型從原理到開發的完整流程， 　　無論你是剛踏入大語言模型世界的 AI 新手，還是正著手將生成式 AI 落地專案的技術開發者， 　　本書都能成為你實戰導入、快速上手的最佳攻略。現在就翻開本書，讓 DeepSeek 成為你的 AI 強力助手！ 【目錄】 【Part I 生成式 AI 的理論基礎與技術架構】 Chapter 1 Transformer 與注意力機制的核心原理 1.1 Transformer 的基本結構 1.2 注意力機制的核心原理 1.3 Transformer 的擴充與最佳化 1.4 上下文視窗 1.5 訓練成本與運算效能的平衡 1.6 本章小結 Chapter 2 DeepSeek-V3 核心架構及其訓練技術詳解 2.1 MoE 架構及其核心概念 2.2 FP8 混合精度訓練的優勢 2.3 DualPipe 演算法與通訊最佳化 2.4 大模型的分散式訓練 2.5 快取機制與Token 管理 2.6 DeepSeek 系列模型 2.7 本章小結 Chapter 3 基於 DeepSeek-V3 模型的開發導論 3.1 大模型應用場景 3.2 DeepSeek-V3 的優勢與應用方向 3.3 Scaling Laws 研究與實踐 3.4 模型部署與整合 3.5 開發中的常見問題與解決方案 3.6 本章小結 【Part II 生成式AI 的專業應用與 Prompt 設計】 Chapter 4 DeepSeek-V3 大模型初體驗 4.1 對話生成與語意理解能力 4.2 數學推理能力 4.3 輔助程式設計能力 4.4 本章小結 Chapter 5 DeepSeek 開放平台與 API 開發詳解 5.1 DeepSeek 開放平台簡介 5.2 DeepSeek API 的基礎操作與 API 介面詳解 5.3 API 效能最佳化與安全策略 5.4 本章小結 Chapter 6 對話生成、程式碼補全與客製化模型開發 6.1 對話生成的基本原理與實作 6.2 程式碼補全的實作邏輯與最佳化 6.3 基於 DeepSeek 的客製化模型開發 6.4 本章小結 Chapter 7 對話前綴續寫、FIM 與 JSON 輸出開發詳解 7.1 對話前綴續寫的技術原理與應用 7.2 FIM 生成模式解析 7.3 JSON 格式輸出的設計與生成邏輯 7.4 本章小結 Chapter 8 函式回呼與上下文硬碟快取 8.1 函式回呼機制與應用場景 8.2 上下文硬碟快取的基本原理 8.3 函式回呼與快取機制的結合應用 8.4 本章小結 Chapter 9 DeepSeek 提示庫：探索 Prompt 的更多可能 9.1 程式碼相關應用 9.2 內容生成與分類 9.3 內角色扮演 9.4 文學創作 9.5 文案與宣傳 9.6 模型提示詞與翻譯專家 9.7 本章小結 【Part III 實戰與進階整合應用】 Chapter 10 整合實戰 1：基於 LLM 的 Chat 類客戶端開發 10.1 Chat 類客戶端概述及其功能特點 10.2 DeepSeek API 的配置與整合 10.3 多模型支援與切換 10.4 本章小結 Chapter 11 整合實戰 2：AI 助理開發 11.1 AI 助理：AI 時代的啟動器 11.2 DeepSeek API 在 AI 助理中的配置與應用 11.3 智慧助手功能的實作與最佳化 11.4 本章小結 Chapter 12 整合實戰 3：以 VSCode 為基礎的輔助程式設計外掛開發 12.1 輔助程式設計外掛概述及其核心功能 12.2 在 VS Code 中整合 DeepSeekAP 12.3 程式碼自動補全與智慧建議的實作 12.4 使用輔助程式設計外掛提升開發效率 12.5 本章小結 Appendix A DeepSeek-R1 推論大模型架構詳解 A.1 DeepSeek-R1 整體架構解析 A.2 DeepSeek-R1 推論機制與高效運算 A.3 DeepSeek-R1 API 初步開發指南 A.4 DeepSeek-R1 在推論任務中的應用 A.5 DeepSeek-R1 的局限性與未來最佳化方向 A.6 本章小結

白色眼睛的狗狗 (1版)

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