《洞察AIGC：智能创作的应用、机遇与挑战》内容分为 3 篇：第 1 篇“AIGC 的蜕变”讲述 AIGC 的发展历史及其背后的智能；第2 篇“AIGC 的应用”讲述 AIGC 在文学创作、日常办公、知识管理、科研出版、工业制造、健康医疗、金融服务、品牌营销领域的应用现状及常用工具；第 3 篇“AIGC 的机遇与挑战”讲述 AIGC 的资本与技术前景，同时提出需要注意的风险。

本书首先讲述提示技术的基本工作原理和提示工程师的常用工具, 提示技术的基础模式, 提示技术的进阶知识 (包括零样本提示、少样本提示和思维链提示CoT); 然后讲解自然语言处理的基础知识和ChatGPT大模型方面的内容, 以及NLP模型的特点和应用场景; 最后展示提示技术在不同领域的应用, 展示了办公类、图片类、代码类和电商类案例。

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了动态计算图的支持，让用户能够自定义和训练自己的神经网络，目前是机器学习领域中****的框架之一。本书基于PyTorch 2.0，详细介绍深度学习的基本理论、算法和应用案例，配套示例源代码、PPT课件。
《PyTorch？2.0深度学习从零开始学》共分15章，内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTor

《机器学习平台架构实战》详细阐述了与机器学习平台架构相关的基本解决方案，主要包括机器学习和机器学习解决方案架构，机器学习的业务用例，机器学习算法，机器学习的数据管理，开源机器学习库，Kubernetes容器编排基础设施管理，开源机器学习平台，使用AWS机器学习服务构建数据科学环境，使用AWS机器学习服务构建企业机器学习架构，高级机器学习工程，机器学习治理、偏差、可解释性和隐私，使用人工智能服务和机器学习平台构建机器学习解决方案等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方

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本书基于PyTorch框架介绍深度学习的有关理论和应用,以Python为实现语言。全书共分10章，内容包括深度学习的概念和发展过程、感知器、全连接神经网络、卷积神经网络、若干经典CNN预训练模型及其迁移方法、深度卷积神经网络应用案例、循环神经网络、基于预训练模型的自然语言处理、面向模型解释的深度神经网络可视化方法、多模态学习与多模态数据分类等。
本书兼顾理论与应用、原理与方法，集系统性、实用性、便捷性于一体，易于入门，实例丰富，所有代码全部经过调试和运行。此外，每一章后面都配有适量的习题，

本书汇集了作者从业多年来为体验设计师、交互设计师解答过的疑问, 以及个人的成长经验, 内容包括四大部分: 设计思考、工作经验、应聘建议和生活感悟, 既传授了专业的、扎实的体验设计方法, 又分享了职场上的一些必备技巧。好的问题见微知著, 好的回答授人以渔。希望这些回答可以帮助更多的读者走出疑惑、延伸视野、拓展思维。

本书主要内容包括探索性数据分析、有监督学习 (线性回归、SVM、决策树等)、无监督学习 (降维、聚类等), 以及深度学习的基础原理和应用等。本书旨在为广大读者提供一个系统全面、易于理解的机器学习和深度学习入门教程。不需要过多的数学背景, 只需掌握基本的编程知识即可轻松上手。