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CHATGPT:AIGC新时代 版权信息
- ISBN：9787302642039
- 条形码：9787302642039 ; 978-7-302-64203-9
- 装帧：简裝本
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：
CHATGPT:AIGC新时代 本书特色
本书是一本深入浅出的AI技术指南，通过对AI历史发展过程的阐述，推演了未来的发展趋势和产业前景,重点讲述了ChatGPT对社会各个领域的影响，为读者全面剖析了ChatGPT技术的本质和价值。
本书不仅具有实用性强的特点，而且在具体的价值说明方面也非常详细，为读者提供了一系列实用的技术指南和应用案例。在具体实践方面，本书不仅详细解释了提示语工程的细节，还提供了适用于32个场景的提示语模板，让读者快速掌握，帮助读者更好地运用ChatGPT技术解决自己的问题。
此外，本书还提供了一些典型案例，覆盖了各行各业，让从业者都能应用AIGC的各类软件工具，提高工作效率或解决问题。无论是想要了解AI技术的历史发展，还是想要掌握ChatGPT技术的读者，本书都是不可多得的实用指南。
CHATGPT:AIGC新时代 内容简介
本书专注于ChatGPT相关的AI发展历史、趋势及应用等。在书中，作者首先回顾了AI的历史发展和ChatGPT技术的发展历程，重点讲述影响人工智能的关键人物和核心技术。然后，作者分析了ChatGPT对社会各个领域的影响和技术的本质与价值，并探讨了其对具体职业的影响。为了方便读者拿来即用，本书按场景列出了绝大部分使用ChatGPT的场景和提示语模板，分领域介绍了产品和案例，读者不仅能快速尝试AI产品，也能从AI的成功创新中获得启发。*后，作者还探讨了AI和ChatGPT技术的未来发展趋势和产业前景，包括一些争议和风险分析。
本书适用于以下人群：
企业管理层和决策者，可以通过本书了解ChatGPT技术对不同领域的影响和应用，以便更好地利用AI技术优化业务流程、提高生产效率和提升营销效果等。
教育工作者和学生，可以通过本书了解AI技术的发展趋势和应用场景，从中获取灵感和启示，为未来的学习和职业规划做好准备。
对AI和ChatGPT技术感兴趣的读者，可以通过本书了解AI技术的基本原理和发展历程，以及ChatGPT技术的应用场景和未来发展趋势，从中获取更深入的认知。
CHATGPT:AIGC新时代 目录
目 录
第1章
ChatGPT发展简史
1.1 AI的概念和萌芽 2
1.1.1 什么是AI？ 2
1.1.2 AI的分类 3
1.1.3 图灵测试5
1.1.4 AI的萌芽 7
1.1.5 AI学科成立 7
1.2 符号主义流派的探索 10
1.2.1 符号主义的“推理期”（1956—1965年） 10
1.2.2 符号主义的低谷（1965—1970年） 13
1.2.3 符号主义的“知识期”（1970—1980年） 14
1.2.4 符号主义的“学习期”（1980—1990年） 16
1.3 连接主义流派的探索 17
1.3.1 人工神经元的探索（1943—1967年） 18
1.3.2 第二代神经网络（1982—1995年） 21
1.3.3 统计机器学习（1995—2012年） 28
1.4 预训练大模型时代 39
1.4.1 预训练大模型40
1.4.2 2017年6月，6500万个参数的
Transformer 40
1.4.3 2018年10月，3.36亿个参数的BERT 42
1.4.4 2019年10月，110亿个参数的T5 43
1.4.5 2021年1月，1.6万亿个参数的Switch
Transformer 45
1.4.6 2021年5月，1370亿个参数的 LaMDA 46
1.4.7 2022年4月，5400亿个参数的 PaLM 47
1.4.8 总结48
1.5 ChatGPT简史 49
1.5.1 2015年12月，OpenAI创立 49
1.5.2 2018年6月，1.17亿个参数的GPT-1 51
1.5.3 2019年2月，15亿个参数的GPT-2 53
1.5.4 2019年3月，OpenAI 重组 54
1.5.5 2020年5月，1750亿个参数的GPT-3 56
1.5.6 2021年1月，120亿个参数的
DALLE 60
1.5.7 2021年6月，120 亿个参数的Codex 62
1.5.8 2022年3月，13亿个参数的
InstructGPT 64
1.5.9 2022年11月，约20亿个参数的
ChatGPT 64
1.6 ChatGPT生态系统 66
1.6.1 ChatGPT是AI时代的基础设施 66
1.6.2 微软加大投资发展自己的生态 68
1.6.3 开放 ChatGPT API 69
1.6.4 多模态的GPT-4模型 70
1.6.5 ChatGPT推出插件功能 73
ChatGPT：AIGC新时代
IV
第2章
ChatGPT的本质及影响
2.1 AI 对工作的影响 75
2.1.1 ChatGPT已经开始替代人类的工作 75
2.1.2 AI 影响各行业的淹没效应 76
2.1.3 AI的优秀和局限性 77
2.2 ChatGPT本质和价值 78
2.2.1 ChatGPT的本质到底是什么？ 78
2.2.2 通过ChatGPT来与AI共赢 82
2.3 信息密集且以重复性工作为主的领域 83
2.3.1 电商零售83
2.3.2 金融保险85
2.3.3 物流仓储87
2.3.4 翻译服务89
2.4 需要大量专业知识和较高技能的领域 90
2.4.1 新闻出版90
2.4.2 内容分发94
2.4.3 教育培训95
2.4.4 开发测试98
2.4.5 家居娱乐100
2.4.6 法律服务101
2.4.7 咨询服务103
2.5 需要创造能力和创新能力的领域 105
2.5.1 营销广告106
2.5.2 设计服务108
2.5.3 艺术创作110
2.5.4 科学研究111
2.5.5 医疗保健113
2.6 需要身体能力和道德判断的领域 118
2.6.1 运动健身118
2.6.2 旅游导览120
2.6.3 餐饮服务121
2.6.4 人力资源122
2.6.5 管理领导123
2.6.6 警卫保安125
2.6.7 演员模特127
2.7 对社交、隐私和公平的影响 129
2.7.1 社交129
2.7.2 隐私130
2.7.3 公平130
第3章
ChatGPT使用指南
3.1 ChatGPT的优缺点 134
3.1.1 ChatGPT的优点 134
3.1.2 ChatGPT的缺点 135
3.2 提示语原则和提示语工程 142
3.2.1 什么是提示语？142
3.2.2 为什么叫提示语工程？ 148
3.2.3 基本公式148
3.2.4 提示语的组合技巧157
3.3 场景化的提示语模板 163
3.3.1 创意游戏163
3.3.2 角色扮演164
3.3.3 社交关系167
3.3.4 生活建议169
3.3.5 减肥健身171
3.3.6 营养食谱172
3.3.7 学习知识174
目 录
V
3.3.8 学习外语175
3.3.9 创意写作177
3.3.10 阅读陪伴 179
3.3.11 社交媒体 183
3.3.12 日常办公 186
3.3.13 搜索引擎优化 186
3.3.14 产品设计 188
3.3.15 程序编码 191
3.3.16 艺术设计 194
3.3.17 求职面试 196
3.3.18 旅游参观 200
3.3.19 育儿家教 202
3.3.20 活动组织 204
3.3.21 课题研究 204
3.3.22 演讲辩论 206
3.3.23 顾问智囊 209
3.3.24 医疗咨询 211
3.3.25 法律顾问 212
3.3.26 数据分析 213
3.3.27 电子商务 215
3.3.28 市场营销 216
3.3.29 产品销售 217
3.3.30 客户服务 218
3.3.31 教育工作 219
3.3.32 提示生成 221
3.4 跨平台应用和定制 221
3.4.1 AI绘画 222
3.4.2 视频制作和宣传224
3.4.3 定制ChatGPT 231
3.4.4 开发ChatGPT插件 233
第4章
AI应用案例
4.1 AI 写作和编辑 240
4.1.1 营销型写作241
4.1.2 销售型写作242
4.1.3 剧本型写作243
4.1.4 辅助型写作244
4.1.5 通用型写作244
4.1.6 典型案例245
4.2 AI图像生成和处理 248
4.2.1 通用图像248
4.2.2 人物形象249
4.2.3 平面设计249
4.2.4 产品美化250
4.2.5 建筑装修252
4.2.6 服装设计254
4.2.7 典型案例255
4.3 AI编程 258
4.3.1 AI软件开发 258
4.3.2 AI数据分析 259
4.3.3 典型案例260
4.4 AI音频生成和处理 262
4.4.1 语音识别（ASR） 262
4.4.2 文本转语音（TTS） 263
4.4.3 语音变声263
4.4.4 语音克隆264
4.4.5 AI音乐 264
4.4.6 典型案例265
4.5 AI 视频生成和处理 266
4.5.1 AI剪辑 267
4.5.2 AI特效 268
4.5.3 组合式生成268
ChatGPT：AIGC新时代
4.5.4 衍生式生成269
4.5.5 创造性生成270
4.5.6 典型案例270
4.6 AI 销售自动化 272
4.6.1 自动搜寻潜在客户272
4.6.2 辅助销售决策273
4.6.3 自动化信息整理273
4.6.4 自动化客户联系273
4.6.5 销售团队协作274
4.6.6 自动化客户服务274
4.6.7 典型案例274
4.7 AI 辅助管理和协作 275
4.7.1 工作助理275
4.7.2 团队协作276
4.7.3 知识共享277
4.7.4 典型案例278
4.8 AI生成演示文档 280
4.9 AI虚拟人 282
4.9.1 非互动型虚拟人284
4.9.2 互动型虚拟人285
4.9.3 典型案例286
4.10 AI游戏 287
4.10.1 角色扮演 288
4.10.2 AI游戏 289
4.10.3 典型案例 290
第5章
ChatGPT发展前瞻
5.1 对人工智能的恐惧和争议 292
5.1.1 对超人工智能的恐惧 292
5.1.2 暂停更强人工智能研究的争议 294
5.1.3 什么是*佳策略？296
5.2 AI产业的生态 297
5.2.1 头部AI企业在做自有生态布局 297
5.2.2 AI产业的分层 299
5.2.3 AI产业的发展约束 302
5.2.4 创业的发展方向304
5.2.5 创业切入点、组织和能力 307
5.3 ChatGPT的演化 308
5.3.1 ChatGPT的发展方向 308
5.3.2 ChatGPT会变成强人工智能吗？ 310
5.3.3 ChatGPT未来的信息安全 311
5.4 奇点和意识 312
5.4.1 奇点312
5.4.2 意识314
附录
AI小百科
第1章
ChatGPT发展简史
1.1 AI的概念和萌芽 2
1.1.1 什么是AI？ 2
1.1.2 AI的分类 3
1.1.3 图灵测试5
1.1.4 AI的萌芽 7
1.1.5 AI学科成立 7
1.2 符号主义流派的探索 10
1.2.1 符号主义的“推理期”（1956—1965年） 10
1.2.2 符号主义的低谷（1965—1970年） 13
1.2.3 符号主义的“知识期”（1970—1980年） 14
1.2.4 符号主义的“学习期”（1980—1990年） 16
1.3 连接主义流派的探索 17
1.3.1 人工神经元的探索（1943—1967年） 18
1.3.2 第二代神经网络（1982—1995年） 21
1.3.3 统计机器学习（1995—2012年） 28
1.4 预训练大模型时代 39
1.4.1 预训练大模型40
1.4.2 2017年6月，6500万个参数的
Transformer 40
1.4.3 2018年10月，3.36亿个参数的BERT 42
1.4.4 2019年10月，110亿个参数的T5 43
1.4.5 2021年1月，1.6万亿个参数的Switch
Transformer 45
1.4.6 2021年5月，1370亿个参数的 LaMDA 46
1.4.7 2022年4月，5400亿个参数的 PaLM 47
1.4.8 总结48
1.5 ChatGPT简史 49
1.5.1 2015年12月，OpenAI创立 49
1.5.2 2018年6月，1.17亿个参数的GPT-1 51
1.5.3 2019年2月，15亿个参数的GPT-2 53
1.5.4 2019年3月，OpenAI 重组 54
1.5.5 2020年5月，1750亿个参数的GPT-3 56
1.5.6 2021年1月，120亿个参数的
DALLE 60
1.5.7 2021年6月，120 亿个参数的Codex 62
1.5.8 2022年3月，13亿个参数的
InstructGPT 64
1.5.9 2022年11月，约20亿个参数的
ChatGPT 64
1.6 ChatGPT生态系统 66
1.6.1 ChatGPT是AI时代的基础设施 66
1.6.2 微软加大投资发展自己的生态 68
1.6.3 开放 ChatGPT API 69
1.6.4 多模态的GPT-4模型 70
1.6.5 ChatGPT推出插件功能 73
ChatGPT：AIGC新时代
IV
第2章
ChatGPT的本质及影响
2.1 AI 对工作的影响 75
2.1.1 ChatGPT已经开始替代人类的工作 75
2.1.2 AI 影响各行业的淹没效应 76
2.1.3 AI的优秀和局限性 77
2.2 ChatGPT本质和价值 78
2.2.1 ChatGPT的本质到底是什么？ 78
2.2.2 通过ChatGPT来与AI共赢 82
2.3 信息密集且以重复性工作为主的领域 83
2.3.1 电商零售83
2.3.2 金融保险85
2.3.3 物流仓储87
2.3.4 翻译服务89
2.4 需要大量专业知识和较高技能的领域 90
2.4.1 新闻出版90
2.4.2 内容分发94
2.4.3 教育培训95
2.4.4 开发测试98
2.4.5 家居娱乐100
2.4.6 法律服务101
2.4.7 咨询服务103
2.5 需要创造能力和创新能力的领域 105
2.5.1 营销广告106
2.5.2 设计服务108
2.5.3 艺术创作110
2.5.4 科学研究111
2.5.5 医疗保健113
2.6 需要身体能力和道德判断的领域 118
2.6.1 运动健身118
2.6.2 旅游导览120
2.6.3 餐饮服务121
2.6.4 人力资源122
2.6.5 管理领导123
2.6.6 警卫保安125
2.6.7 演员模特127
2.7 对社交、隐私和公平的影响 129
2.7.1 社交129
2.7.2 隐私130
2.7.3 公平130
第3章
ChatGPT使用指南
3.1 ChatGPT的优缺点 134
3.1.1 ChatGPT的优点 134
3.1.2 ChatGPT的缺点 135
3.2 提示语原则和提示语工程 142
3.2.1 什么是提示语？142
3.2.2 为什么叫提示语工程？ 148
3.2.3 基本公式148
3.2.4 提示语的组合技巧157
3.3 场景化的提示语模板 163
3.3.1 创意游戏163
3.3.2 角色扮演164
3.3.3 社交关系167
3.3.4 生活建议169
3.3.5 减肥健身171
3.3.6 营养食谱172
3.3.7 学习知识174
目 录
V
3.3.8 学习外语175
3.3.9 创意写作177
3.3.10 阅读陪伴 179
3.3.11 社交媒体 183
3.3.12 日常办公 186
3.3.13 搜索引擎优化 186
3.3.14 产品设计 188
3.3.15 程序编码 191
3.3.16 艺术设计 194
3.3.17 求职面试 196
3.3.18 旅游参观 200
3.3.19 育儿家教 202
3.3.20 活动组织 204
3.3.21 课题研究 204
3.3.22 演讲辩论 206
3.3.23 顾问智囊 209
3.3.24 医疗咨询 211
3.3.25 法律顾问 212
3.3.26 数据分析 213
3.3.27 电子商务 215
3.3.28 市场营销 216
3.3.29 产品销售 217
3.3.30 客户服务 218
3.3.31 教育工作 219
3.3.32 提示生成 221
3.4 跨平台应用和定制 221
3.4.1 AI绘画 222
3.4.2 视频制作和宣传224
3.4.3 定制ChatGPT 231
3.4.4 开发ChatGPT插件 233
第4章
AI应用案例
4.1 AI 写作和编辑 240
4.1.1 营销型写作241
4.1.2 销售型写作242
4.1.3 剧本型写作243
4.1.4 辅助型写作244
4.1.5 通用型写作244
4.1.6 典型案例245
4.2 AI图像生成和处理 248
4.2.1 通用图像248
4.2.2 人物形象249
4.2.3 平面设计249
4.2.4 产品美化250
4.2.5 建筑装修252
4.2.6 服装设计254
4.2.7 典型案例255
4.3 AI编程 258
4.3.1 AI软件开发 258
4.3.2 AI数据分析 259
4.3.3 典型案例260
4.4 AI音频生成和处理 262
4.4.1 语音识别（ASR） 262
4.4.2 文本转语音（TTS） 263
4.4.3 语音变声263
4.4.4 语音克隆264
4.4.5 AI音乐 264
4.4.6 典型案例265
4.5 AI 视频生成和处理 266
4.5.1 AI剪辑 267
4.5.2 AI特效 268
4.5.3 组合式生成268
ChatGPT：AIGC新时代
4.5.4 衍生式生成269
4.5.5 创造性生成270
4.5.6 典型案例270
4.6 AI 销售自动化 272
4.6.1 自动搜寻潜在客户272
4.6.2 辅助销售决策273
4.6.3 自动化信息整理273
4.6.4 自动化客户联系273
4.6.5 销售团队协作274
4.6.6 自动化客户服务274
4.6.7 典型案例274
4.7 AI 辅助管理和协作 275
4.7.1 工作助理275
4.7.2 团队协作276
4.7.3 知识共享277
4.7.4 典型案例278
4.8 AI生成演示文档 280
4.9 AI虚拟人 282
4.9.1 非互动型虚拟人284
4.9.2 互动型虚拟人285
4.9.3 典型案例286
4.10 AI游戏 287
4.10.1 角色扮演 288
4.10.2 AI游戏 289
4.10.3 典型案例 290
第5章
ChatGPT发展前瞻
5.1 对人工智能的恐惧和争议 292
5.1.1 对超人工智能的恐惧 292
5.1.2 暂停更强人工智能研究的争议 294
5.1.3 什么是*佳策略？296
5.2 AI产业的生态 297
5.2.1 头部AI企业在做自有生态布局 297
5.2.2 AI产业的分层 299
5.2.3 AI产业的发展约束 302
5.2.4 创业的发展方向304
5.2.5 创业切入点、组织和能力 307
5.3 ChatGPT的演化 308
5.3.1 ChatGPT的发展方向 308
5.3.2 ChatGPT会变成强人工智能吗？ 310
5.3.3 ChatGPT未来的信息安全 311
5.4 奇点和意识 312
5.4.1 奇点312
5.4.2 意识314
附录
AI小百科
展开全部
CHATGPT:AIGC新时代 作者简介
陈世欣先生是ahakid（我思科技）公司联合创始人及CTO（首席技术官），毕业于上海交通大学计算机系，硕士学历，有20多年互联网从业经验。他长期专注于创新创业实践，创建了多个产品和技术社区，还在孵化器中心作为创业导师帮助过数十个创业团队。他擅长把复杂的技术讲的通俗易懂，运营了AIGC和Web3领域的两个微信公众号，撰写了70多篇原创文章来分享技术知识。
陈格非先生目前就读于北京大学图灵班，专攻计算机科学与技术方向。他曾在全国青少年信息学奥林匹克竞赛中获得银牌；在 2020年国际语言学奥林匹克中国区终选中获得团队金奖及个人金奖。目前在北京大学担任学生会的学术部副部长，并在学校里参与多项算法比赛命题。陈格非善于从实践出发，积极研究先进的人工智能相关技术。
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