本书基于直播电商背景，以主播吸引粉丝效果为研究主线，从8个章节展开研究，旨在探索以下问题：直播视频中吸引粉丝效果的影响因素有哪些？这些因素影响吸引粉丝效果的中介机制是什么？如何基于直播视频预测吸引粉丝效果？通过采用定性访谈、计算机视觉和多模态机器学习的混合方法，研究基于说服知识理论的“情感、认知、技巧”维度，识别出12个吸引粉丝效果的影响变量，验证其重要性和显著性；构建出说服力的多模态测量方法，检验中介效应并可视化中介过程；为业界提供一个端到端（end-to-end）的吸引粉丝效果预测模型。

本书作者分享了数十个来自初创公司和各领域企业的人工智能应用案例，讲述了从事人工智能部署工作者的个人经历，生动形象地向读者展示了人工智能的实践思路，继而描绘了未来熟练应用人工智能的场景。

本书首先介绍了生成式AI的概念及其在产品和服务中的应用潜力，然后阐述了生成式AI项目的完整生命周期。作者探讨了多种模型类型，如大语言模型和多模态模型，并提供了通过提示工程和上下文学习来优化这些模型的实际技巧。此外，本书讨论了如何使用LoRA技术对模型进行微调，以及如何通过RLHF使模型与人类价值观对齐。书中还介绍了RAG技术，以及如何利用LangChain和ReAct等开发agent。最后，本书介绍了如何使用AmazonBedrock构建基于生成式AI的应用程序。

本书通过深入浅出的方式带领读者探索人工智能的世界。书中首先介绍了人工智能的基本概念、应用场景以及发展历程，并对神经网络、遗传算法、蒙特卡罗法、自然语言处理等人工智能技术的原理和应用场景进行了分析，最后探讨了人工智能的未来发展趋势以及机遇与挑战。

本书针对多轮对话情绪预测任务，从多轮对话中的情绪传播特性、情绪信息的多源性、情绪反应的多样性等角度，采用序列模型、图神经网络模型、知识图谱以及集成模型等技术，研究并提出了多种对话情绪预测模型，从而为人机对话、智能客服、心理健康咨询等领域的应用提供技术支撑。

本书是释放人工智能工具ChatGPT力量的终极快速入门指南。你将了解人工智能是如何在日常生活中得到应用的，以及像ChatGPT这样的工具是如何改变未来的工作和生活的；了解ChatGPT可以完成的不同任务，以及何时和如何最有效地使用它；逐步了解关于智能写作、具体提示和后续询问的建议，从而产生更优答复；通过有趣的例子、建议和活动来优化你的工作流程，克服拖延和创意障碍，提升生产力。著名的生产力专家唐娜·麦乔治向您展示了如何准确地使用这一创新技术来节省时间和压力，分享实用的技巧和有趣的想法。拿起这本书，

本书深入探讨了如何在人工智能系统中融入广泛、强大的常识，而非仅仅依赖狭隘、专门的专业知识。书中提出了一种赋予人工智能系统常识和有效推理能力的创新方法，探讨了我们如何信任自主机器做出决策的关键问题，并明确了值得信赖的自主人工智能系统需要具备的两个基本要求：有行动理由和能够接受建议。这两点的实现都取决于系统是否具备常识。本书为人工智能领域的专业人士和对人工智能感兴趣的读者提供宝贵的见解和指导，引领他们走向智能技术的未来。

本书主要包括为未来工作做准备；机器人在工作；机器人的社会意义三部分，主要内容包括：机器人会取代人类吗？；技术定义；机器人流程自动化；团队中的机器人；无臂机器人；数据世界中的机器人；社会中的机器人；未来的工作。

本书共七章，第一章介绍人机对话系统的组成、口语理解任务的定义、意图识别和语义槽识别任务的定义以及两个任务的难点；第二章为基础知识，介绍相关概念和方法；第三章至第六章分别介绍意图识别、迁移学习在意图识别中的应用、迁移学习在命名实体识别中的应用、意图和语义槽联合识别，并描述实验过程；第七章为总结与展望。

人工智能时代一种全新的技术——Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具，而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘，内容包括从技术框架到开发工具，从实操项目到前沿进展，通过带着读者动手做7个功能强大的Agent，全方位解析Agent的设计与实现。本书最后展望了Agent的发展前景和未来趋势。 本书适合对Agent技术感兴趣或致力于该领域的研究人员、开发人员、产品经理、企业负责人，以及高等院校相关专业师生等阅读。读者