
会员
用ChatGPT轻松玩转机器学习与深度学习
更新时间:2025-03-27 18:13:44 最新章节:封底
书籍简介
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。
品牌:北大出版社
上架时间:2023-09-01 00:00:00
出版社:北京大学出版社
本书数字版权由北大出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
段小手
最新上架
- 会员本书共分为9章,内容涵盖三个层次:介绍与解读、入门学习、进阶提升。第1-2章介绍与剖析了ChatGPT与提示工程,并从多个学科的角度探讨了提示工程学科。第3-5章演示了ChatGPT的实际运用,教你如何使用ChatGPT解决自然语言处理问题,并为你提供了一套可操作、可重复的提示设计框架,让你能够熟练驾驭ChatGPT。第6-9章讲解了来自学术界的提示工程方法,以及如何围绕ChatGPT进行创新。计算机9.7万字
- 会员本书共分为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。计算机0字
- 会员本书分为23章,从基础的演讲知识入手,到演讲稿的写作技巧,再到指导读者如何有效地利用ChatGPT进行演讲稿写作和演讲练习,最后通过实际的行业案例进行深入的学习和实战应用。使读者不仅可以学习演讲的相关知识,还能对如何利用ChatGPT进行有效的演讲有所理解。计算机19.1万字
- 会员本书共十一章,主要包含四部分:第1章解读ChatGPT的基础原理和提示工程的基本概念;第2至5章介绍提示工程技巧,涵盖有效提示编写、针对复杂任务的提示设计技巧、对话中的提示设计技巧,以及提示的优化与迭代;第6章主要介绍当前ChatGPT推出的进阶功能;第7至11章结合教育领域、市场营销、新媒体运营、软件开发和数据分析实战展示提示工程技巧的应用。计算机12.9万字
- 会员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计算机11万字
- 会员本书从写作与ChatGPT的基础知识讲起,结合创作者的实际写作经历与写作教学经历,介绍了用ChatGPT写作的基础技巧、进阶写作的方法、不同文体的写作方法、写作变现的秘诀,让读者理解写作技巧与变现思路。计算机14.7万字