人工智能的故事

本书讲解如何利用AI工具来高效制作和设计PPT，全书共分为8章，前面7章分别介绍了PPT不同制作内容的相关知识和技巧，包括软件操作层面、设计思维层面、素材应用层面的内容，第8章模拟了两个真实工作场景下的PPT使用需求，逐步讲解设计的关键环节，旨在帮助读者解决工作中的实际问题。

本书共分为10章，涵盖了贝叶斯概率、概率估计、贝叶斯分类、随机场、参数估计、机器学习、深度学习、贝叶斯网络、动态贝叶斯网络、贝叶斯深度学习等。本书涉及的应用领域包含机器学习、图像处理、语音识别、语义分析等。

本书全面探讨人工智能三维仿真竞赛，包括竞赛的立意、类型和流程，并详细介绍人工智能三维仿真软件的核心功能，如编程、控制、循迹、定位等的应用。本书首先介绍人工智能三维仿真竞赛的基础知识，为读者打下坚实的理论基础；其次转向人工智能三维仿真软件的详细教学，通过具体案例强化读者的学习效果；最后总结人工智能三维仿真竞赛中的常见任务类型，并结合历史竞赛案例，为读者提供实际参考。本书适合准备参加人工智能三维仿真竞

本书共14章，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。

本书共分为10章。第1章介绍短视频文案与AIGC；第2章为AIGC工具助力文案选题策划；第3章为短视频标题撰写与优化；第4章为短视频脚本与情节设计；第5章为短视频带货文案写作；第6章为评论区互动文案写作；第7章为段子文案写作；第8章为短视频内容标签化；第9章为短视频营销文案写作；第10章为短视频与AI的有机结合。

本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专

近年来，在自然语言处理领域，基于预训练语言模型的方法已形成全新范式。本书内容分为基础知识、预训练语言模型，以及实践与应用3个部分，共9章。第一部分全面、系统地介绍自然语言处理、神经网络和预训练语言模型的相关知识。第二部分介绍几种具有代表性的预训练语言模型的原理和机制（涉及注意力机制和Transformer模型），包括BERT及其变种，以及近年来发展迅猛的GPT和提示工程。第三部分介绍了基于Lang

本书共分为8章，分别讲解了常见的人工智能以及人工智能影响下的广告流量变现、商业合作变现、直播变现、私域变现和IP变现等。此外，还对未来的人工智能与新媒体变现做了趋势分析。

本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAIGPT、清华大学GLM、MetaLlama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型