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

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。

本书主要介绍主流的人工智能理论、算法以及Python实现方法，目的是使学生学会人工智能理论及推导过程，并且掌握调用Python人工智能库和自定义编码的方法。全书共分10章，分别为人工智能与Python概述、Python基础、线性回归及其Python实现、逻辑斯蒂分类及其Python实现、最大熵模型及其Python实现、K-近邻分类与K-均值聚类及其Python实现、朴素贝叶斯分类及其Python实现、决策树及其Python实现、神经网络及其Python实现、图像识别领域的应用案例。 本书可作为计

本书首先对智能经济的反馈路径以及发展脉络进行了总结梳理，借助价值创造理论进行分析，总结出智能企业运算智能、感知智能、认知智能三个阶段，并据此分析了人工智能技术应用在智能经济中发挥的关键作用。其次，本书根据商业模式理论比较了互联网时代和智能时代的商业逻辑，指出互联网时代以流量变现的逻辑为主，而数据增值则是智能经济时代价值创造的全新方式，因此各行各业都应建立完整的数据增值模式，形成以数据为核心的价值创造流程闭环，数据生成智能，智能又带来更多数据，充分发挥数据要素对智能经济发展的价值。再次，

本书强调“把AI(人工智能)作为方法”这一核心理念，旨在引导读者掌握与AI对话的关键，并将AI融入工作、生活，真正体验AI时代赋予人类的效率与便捷。本书从思维角度入手，探讨了把A工作为方法的必然性和必要性，进一步剖析了算法与哲学的贯通。此外，本书通过丰富多样的案例展示了AI的强大之处，通过一系列“召唤术”教读者在AI辅助下完成各式各样的任务，并在这个过程中体验和掌握运用AI工具的核心技巧。

本书循序渐进、深入讲解了多模态大模型核心开发技术与应用实战的知识。全书共10章，分别讲解了多模态开发概述、多模态大模型与框架、多模态数据处理、多模态表示学习、多模态嵌入表示、多模态大模型训练、多模态大模型的评估与验证、多模态翻译系统、基于多模态大模型的音视频广义零样本学习系统、基于多模态模型的文生图系统。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面，历史资料翔实齐全。并且本书易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，同时涵盖了其他同类图书中很少涉及的历史参考资料，是学习多模态大模型开发的完美教