《你最后一本需要的AI书籍。我们保证!》
AI技术发展如此迅速,这本书可能已经过时了!但别担心——《生成性AI完全过时指南》依然是任何想将生成性AI从玩具变成工具的人必读的书籍。无论未来如何变化,它都能教你如何充分利用AI。你将学会使用常见的自动化和脚本工具将AI提升到一个新的水平,并通过API访问原始(且强大的)GPT模型。
在《生成性AI完全过时指南》中,你将发现:
- 关于AI的背景知识! 什么是AI模型及其工作原理
- 如何为你的组织创建文本、代码和图像
- 在本地数据存储或互联网上训练AI模型
- AI在商业智能和分析中的应用
- 构建你自己的定制AI模型
- 展望生成性AI的未来
从哪里开始?何不从创建令人兴奋的图像、视频甚至音频开始。如果还不够?学会利用AI加快日常工作任务,包括编写样板代码、创建专业文档和分析自己的数据。超越简单的ChatGPT**提示!发现如何将你的生产力提高一倍,并承担你从未想过可能完成的项目!AI——以及这本书——将向你展示如何做到这一切。
购买印刷书籍还包括Manning Publications提供的免费PDF和ePub格式电子书。
关于技术
你所学的关于生成性AI工具(如Chat-GPT、Copilot和Claude)的知识几乎立即变得过时。那么,你如何决定在哪里花费你的时间和公司的钱?这本有趣且极其实用的书将向你展示你现在可以(并且应该)用AI做什么,以及如何随着变化而应对。
关于本书
《生成性AI完全过时指南》是一本轻松介绍生成性AI的书,适合技术专业人士和有动力的AI爱好者。在书中,你将快速浏览AI技术在创建代码、文本、图像和演示文稿、处理数据等方面的应用。通过探索实践练习,你将建立对生成性AI如何改变你日常工作和沟通的直觉——甚至可能学会如何与新的机器人统治者和谐共处。
内容包括
- 生成性AI工具和技术的全貌
- 创建有用的文本、代码和图像
- 编写有效的提示
- AI驱动的数据分析
关于读者
为开发人员、管理员和其他IT专业人士撰写。部分示例使用简单的Python代码。
关于作者
David Clinton是一位AWS解决方案架构师、Linux服务器管理员以及全球知名的过时问题专家。
本书的技术编辑是Maris Sekar。
目录
- 理解生成性AI基础
- 管理生成性AI
- 创建文本和代码
- 使用媒体资源进行创作
- 将数据输入生成性AI模型
- 提示工程:优化你的体验
- 超越传统的研究和学习工具
- 更好地理解事物
- 构建和运行你自己的大型语言模型
- 如何学会停止担忧并爱上混乱
- 专家对AI应用的看法 A. 重要定义和简要历史 B. 生成性AI资源 C. 安装Python
关于作者
David Clinton是一位AWS解决方案架构师和Linux服务器管理员。他为Manning撰写了两本书(以及为其他出版商撰写的书籍和视频课程),这是他迄今为止最杰出的作品。
如何系统的去学习大模型LLM ?
大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业
?”“谁的饭碗又将不保了?
”等问题热议不断。
事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为
等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人
」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!
但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们,我帮大家系统梳理大模型学习脉络,将这份 LLM大模型资料
分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程
等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
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一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1:AI大模型时代的基础理解
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目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容:
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2:AI大模型API应用开发工程
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目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
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内容:
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3:AI大模型应用架构实践
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目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
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内容:
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4:AI大模型私有化部署
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目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
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内容:
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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