科学仪器设备配置学：人工智能时代的界面管理

本书从基础的神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等入门知识，到深度学习的应用领域如计算机视觉、自然语言处理等高级主题都有涉及，可以帮助读者更好地理解深度学习知识，并为未来的职业发展打下坚实的基础。

本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

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本书从技术和规制两个角度入手，以人工智能治理的法律、公共政策以及伦理规范等相关社会行为和社会关系的规则建立和运行为主要思考方向和研究进路，在梳理人工智能发展情况、欧盟及其他国家人工智能立法与政策发布现状的基础上，对人工智能治理的基础、基本路径及我国人工智能产业、政策与规制思路进行了全面和有益的探索。

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本书共十一章，主要包含四部分：第1章解读ChatGPT的基础原理和提示工程的基本概念；第2至5章介绍提示工程技巧，涵盖有效提示编写、针对复杂任务的提示设计技巧、对话中的提示设计技巧，以及提示的优化与迭代；第6章主要介绍当前ChatGPT推出的进阶功能；第7至11章结合教育领域、市场营销、新媒体运营、软件开发和数据分析实战展示提示工程技巧的应用。