因果推断：基于图模型分析

本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体，包括其主要组件以及它们之间的连接方式，然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节，会在开始时讨论需求，接着介绍设计原则和示例服务/代码，并评估开源解决方案。通过阅读本书，读者将能够了解深度学习系统的工作原理，以及如何开发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一

随着ChatGPT等人工智能和语言模型不断进步，了解这些技术的含义和潜在陷阱比以往任何时候都更加重要。作为享誉全球的跨技术和设计学科思想家，前田约翰利用他的丰富经验，为企业、产品设计师和决策者提供了可行的指导。通过深思熟虑和偶尔异想天开的例子，他构造了一个可以描述任何机器学习系统的关键功能的框架，并展望了可以如何使用它们来创造富有包容性和改变世界的产品。对任何想要深入了解机器如何“思考”以及未来可

本书共九章，分别介绍AI写作工具、AI优化简历、职场入门AI写作、AI项目策划、AI项目复盘、AI高效办公、AI高效沟通、让职场更轻松的软件和AI职场视频剪辑等内容。

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。

（1）AI与AIGC基础知识：从基础入手，深入讲解AI技术的基本概念和原理。通过通俗易懂的讲解和示例，帮助读者建立坚实的理论基础，为后续章节的深入学习打下良好基础。（2）智能设备上的AIGC系统设计：详细介绍AIGC技术在实际应用过程中的各种功能设计和实现方法。内容涵盖算法选择、模型训练、系统集成等各个环节，通过丰富的技术细节和设计策略，帮助读者全面掌握AIGC技术的应用要点。（3）AIGC关键工

本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习；第二部分包含6章应用专题，通过综合题的形式对知识点进行多角度考查，包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络

本书内容从技能线和工具线展开介绍。其中，技能线介绍了虚拟数字人的技术原理、商业价值、创建工具等基础内容，以及AI文案、AI绘画、虚拟数字人及其直播、AI视频博主、AI带货主播、AI培训讲师等实操案例。工具线介绍了ChatGPT、StableDiffusion、腾讯智影、剪映等工具的使用方法，并通过实例介绍了使用这些工具制作数字人的技巧。

本书共分为8章，分别讲解了常见的人工智能以及人工智能影响下的广告流量变现、商业合作变现、直播变现、私域变现和IP变现等。此外，还对未来的人工智能与新媒体变现做了趋势分析。