本书旨在探讨AI提示工程(通常简称提示工程或Prompt工程)在各领域的应用。大语言模型是人工智能领域的重要成果，在自然语言处理和生成任务中发挥着重要的作用。读者通过深入了解和应用提示工程，能充分挖掘和利用大语言模型的潜力，提升效率、促进创新，并解决实际问题。本书涵盖人工智能发展历程，提示工程的概念和设计原则、策略和技巧、不同领域的典型应用，以及数据分析与挖掘领域的应用。本书旨在以通俗易懂的方式呈现复杂概念和技术，并通过案例和实践指导，帮助读者掌握和应用提示工程，以取得更好的成果。本书适合从事A

随着技术发展，各种AI产品层出不穷。人人都使用过AI，但真正做到用AI提升工作和学习效率的人却很少。原因是大多数使用者，不会专业地提问。如果能正确地提问，AI将帮你解放工作，实现效率逆袭。精通向AI提问的能力，AI能帮你成为超级个体。 这是一本AI时代成为提问高手的进阶指南，既授人以鱼，也授人以渔。本书从AI的基本概念与运行原理入手，引用了飞轮思维和ICDO提问技巧，还详细介绍了在不同场景下的提问方法与实际案例，旨在帮助读者掌握高效提问的技巧，获得更加精准和丰富的答案，做到事半功倍，实现效率十

智能力量是引领未来的战略性力量，作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量。本书共 9 章，从智能力量应用、智能力量与主要领域融合发展、智能力量视野下的网络安全大脑、创新发展中的人工智能、“互联网+”时代下的安全智能力量等方面进行阐述，旨在帮助广大读者更为清晰地了解我国以及世界智能力量的发展概况，同时对于助力企业把握时代趋势实现创新升级具有参考价值。 本书适合从事人工智能和产业智能化相关工作的人员，以及对人工智能感兴趣的读者阅读。

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，包括大规模模型结
构、上下文学习、强化学习、涌现机制等，引导读者深刻理解C

为完成高等教育培养杰出人才的目标，北京大学、清华大学和北京通用人工智能研究院共同编写了这本《通用人工智能人才培养体系》，构建了世界上第一个聚焦通用人工智能的人才培养体系和“通识、通智、通用”的“通才”培养框架，旨在培养具备人文素养和家国情怀，拥有独立思辨和跨学科思维，掌握人工智能核心理论和技术，勇于实践开拓科研格局的国际领先的高层次复合型人工智能领军人才。 本书介绍了人工智能领域的发展背景以及学科内涵，包含了围绕本科生的人才培养，重点介绍了依托于北京大学元培学院、清华大学自动化系建设的“通用人工

中国原创学科可拓学，用形式化的模型，研究事物拓展的可能性和开拓创新的规律与方法，并用于创新和处理矛盾问题. 《可拓学（第二版）》系统地阐述了可拓学的基本理论——可拓论、基本方法——可拓创新方法及其在各领域的应用——可拓工程，并给出可拓工程方法的应用案例. 《可拓学（第二版）》理论与应用相结合，分析透彻，可操作性强. 读者可以从中学会如何创新、如何化不相容为相容、如何化对立为共存. 为方便不同知识背景和不同层次的读者学习，各部分内容都配备了通俗易懂的案例.

本书共14章。第1章对AIGC新时代进行阐述，第2章集中介绍AIGC工具，第3章对Prompt进行定义和说明。第4章到第13章针对多个行业的不同场景给出写Prompt的技巧和案例。第14章对AI的未来进行展望。

本书系统地讲解了深度学习技术，阐明核心概念和实践编程技术，是开发者、数据科学家、分析师，以及之前没有机器学习或统计经验的人员人员的理想选择。
本书介绍了深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等基本构建模块，展示了如何使用它们来构建先进的架构。书中还讲解了如何使用这些概念构建计算机视觉和自然语言处理（NLP）网络，包括Mask R-CNN、GPT和BERT。此外，书中还描述了自然语言翻译器和能根据图像内容生成自然语言系统的原理。

本书循序渐进地讲解了使用TensorFlow开发深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow的方法和流程。书中首先讲解了TensorFlow深度学习基础知识；然后介绍了数据集制作、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、自然语言处理、注意力机制、概率图模型、深度信念网络、强化学习、无监督学习、TensorFlowLite移动端与嵌入式轻量级开发、TensorFlow.js智能前端开发等实战应用内容；最后通过开发姿势预测器和智能

本书遵循理念与方法、经典与前沿、技术与应用相融合渗透的原则，在理念、结构、内容和资源上都极具特色和创新。按照人工智能新知识体系，本书内容分为五大部分13 章。 将传统或经典人工智能理论、方法与技术以及新一代人工智能技术和方法相结合，形成基础概念（1-3章）+基础技术（4-5章）+重点研究内容与方向（机器智能）（6-12章）+行业应用与伦理基础（12、13章）的新知识体系模式。 本书提供了配套学习资源，可通过人邮教育社区（www.ryjiaoyu.com）下载本书配套的电子资源，包括教学大纲、教案