本书是一本关于数据分析与ChatGPT应用的实用指南，旨在帮助读者了解数据分析的基础知识及利用ChatGPT进行高效的数据处理和分析。随着大数据时代的到来，数据分析已经成为现代企业和行业发展的关键驱动力，本书正是为了满足这一市场需求而诞生。 本书共分为8章，涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT

本书详细介绍了如何使用ChatGPT来完成代码编写、文档编写、软件设计、源代码逻辑分析等各个环节,并通过实战案例展示了ChatGPT在实际项目开发中的应用方法。目录如下:序言:一场革命第1章ChatGPT第一次接触第2章如何使用ChatGPT完成高质量的代码第3章如何使用ChatGPT编写各种文档第4章如何使用Chat

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。

本书共分为8章,主要内容包括与人工智能相关的数学知识,Python语言所特有的语法和技巧,如何实现透明无缝的Docker模型发布,业界优秀的Git代码版本管理工具,模型开发环境的配置,高级人工智能开发工程师常用的IDE开发工具,经典神经网络模型的剖析和分解,如何实现RPC远程调用,训练样本序化组织结构TFRecord,

本书分为10章:第1章LabVIEW快速入门,介绍了程序设计语言LabVIEW的集成开发环境、主要数据类型、基本程序设计方法及典型设计模式:第2章LabVIEW程序设计扩展技术,介绍了集成EasyDL开发必备的DLL设计与调用、JSON封装与解析、HTTP通信以及文件I/O等编程技术;第3章LabVEIW数据采集技术,

本书全面介绍了扩散模型这种新兴的深度生成模型在各个领域的应用，其内容包括AIGC与相关技术、扩散模型基础、扩散模型的高效采样、扩散模型的似然最大化、将扩散模型应用于具有特殊结构的数据、扩散模型与其他生成模型的关联、扩散模型的应用、扩散模型的未来等。本书旨在提供一个情景，帮助读者深入了解扩散模型，确定扩散模型的关键研究领

本书介绍了Kaggle竞赛涉及的技术和技能，以及基于图像、表格、文本数据和强化学习处理任务的常用技术，旨在帮助读者提升其数据科学技能，设计更好的验证方案，熟练使用不同的评估标准，提升他们在Kaggle竞赛中的排名。学完本书，读者可以掌握如何充分利用Kaggle笔记、数据集和论坛，如何针对任务设计并优化解决方案，进而能更

本书对智能算法的数学基础理论、算法设计方法及其工程应用进行了研究和总结。对包括遗传算法、进化规划、粒子群优化算法和蚁群算法在内的基本群体智能算法进行了阐述，从算法的数学理论、算法原理、基本构成要素与算子、实现流程等方面，进行了分析和总结；对人工神经计算系统、人工免疫计算系统和人工蜂群计算系统等典型的人工智能计算系统，从

本书主要讲述人工智能的基础理论与案例实践。全书共9章，分别为人工智能概述、积木编程、计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动驾驶、智能机器人、人工神经网络与深度学习、专家系统。本书内容丰富，讲解细致，力求让读者全面地了解人工智能相关内容。本书还引入了人工智能通识课教学平台——SenseStudy·AI实验平台来展现相关

本书内容主要划分为以下五个部分：第一部分包含第一章和第二章，对深度学习背景及基础进行介绍，主要包括深度学习常见领域、通用优化方法以及相关软件工具、环境配置；第二部分包含第三章，主要对典型深度学习网络进行介绍；第三部分包含第四、第五、第六、第七章，主要是对热门AI项目进行复现的实训教程；第四部分包含第八、第九、第十章，主