AI训练师手册：算法与模型训练从入门到精通

本书结合AI原生应用落地的大量实践，系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用，涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板，而是帮助读者深入理解和应用提示设计技巧，以找到决定大语言模型输出的关键因子，进而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。本书

本书以第一人称视角，讲述AI的来龙去脉，表达AI的技术原理。从历史到未来，跨越百年时空；从理论到实践，解读AI大爆炸；从技术到哲学，穿越多个维度；从语言到绘画，落地实战演练。ChatGPT的诞生，引发了奇点降临，点亮了AGI（通用人工智能），并涉及大模型、深度神经网络、Transformer、AIGC、涌现效应等一系列技术前沿。

本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理，首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法以及图像超分辨率重建方法进行了介绍。本书系统讲解了在日常生活和工作中常见的几项计算机视觉任务，并着重介绍了在当今深度学习时代，这些计算机视觉任务是如何工作的，可使读者快

这是一本全方位讲解如何利用AI工具为HR赋能的著作，是AI时代HR提升职场竞争力的实战指南。作者基于深厚的HR管理经验和AI实战经验，通过科学的方法、高效的提示词、丰富的案例、清晰的步骤，细致地讲解了如何利用AI工具提高工作效率、优化管理流程、提升人才管理水平。从AIGC的基础知识到AI工具的使用，从AI在人力资源全生命周期所有场景中的应用到使用AI的风险防控，本书全面系统地讲解了HR需要掌握的全

机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识，还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外，本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容

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。

本书共分为10章。第1章介绍短视频文案与AIGC；第2章为AIGC工具助力文案选题策划；第3章为短视频标题撰写与优化；第4章为短视频脚本与情节设计；第5章为短视频带货文案写作；第6章为评论区互动文案写作；第7章为段子文案写作；第8章为短视频内容标签化；第9章为短视频营销文案写作；第10章为短视频与AI的有机结合。

本书共分为8章，涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析，以及深度学习和大数据分析等全面的内容。