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人工智能编程实践:Python编程5级

高凯主编
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计算机网络人工智能3.9万字

更新时间:2025-02-07 18:06:52 最新章节:你收获了什么?

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书籍简介

青少年人工智能编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖曳程序模块到程序编写、从数学建模到算法设计等多学科知识,能够对学生的多学科知识综合运用能力做出评价;能够通过设计的具体解决方案,对学生的计算思维、创造性思维等能力做出评价;在具体的解决方案中,能够通过设计算法模型和实现算法,对学生掌握和运用编程的能力做出评价。本书将生活中的一些案例和程序算法相结合,深入浅出地为学生讲解不同进制之间的转换、函数的作用域、字符串和列表的基本概念、排序算法等内容,引导学生对Python语言进行思考和实践,帮助学生从编程意识、编程思维、编程学习与创新等层面进行学习,掌握Python编程语言。本书内容丰富、层次清晰、图文并茂,适合作为青少年人工智能编程水平测试5级(Python)的辅导材料,也可作为校内、校外编程与人工智能兴趣班的参考书(适合两学期教学)。
品牌:人邮图书
上架时间:2022-03-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行

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    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。
    夏禹计算机12.9万字
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    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。
    陈颢鹏 李子菡计算机9.7万字
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    本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用
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    AI的本质是什么?自然语言和人工语言的区别在哪里?ChatGPT究竟是人工智能发展道路上的里程碑,还是某种误入歧途的“假AI”?我们不许诺美丽空洞的AI前景,而是告诉读者,未来的AI之路到底有多少激流险滩——对于统计学工具与硬件升级的片面崇拜,对于智能科学基本原理的蔑视,是目前AI研究的大危机。在我们看来,万众期待的ChatGPT,只是新时代的“牛顿炼金术”。
    徐英瑾计算机17.8万字
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    本书共分为10章,从ChatGPT的基本知识、技术原理和应用场景出发,探讨了如何运用ChatGPT提升职场竞争力。
    朱宁计算机11.4万字
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    本书从空间信息处理角度出发,将人工智能领域的理论研究与专业实践相结合,完整介绍人工智能方法及其在空间信息处理中的应用,不仅涵盖人工智能领域的基础概念与基本方法,而且探讨知识图谱、计算智能、新兴机器学习、深度学习等前沿技术,同时介绍人工智能在地理文本大数据、遥感影像、激光点云等空间信息处理中的应用实例,具有较强的代表性和启发性。本书可以作为高等院校空间信息与数字技术、遥感科学与技术等专业高年级本科生
    罗欣 侯卫民 许文波编著计算机23.8万字
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    本书通过对10款人工智能应用的介绍及调试,帮助读者快速掌握人工智能辅助文案变现的方式。本书共10章,分别讲解AI智能创作,AI爆款文案写作工具,人工智能辅助泛流量文案、泛商业文案、私域文案创作,利用人工智能实现文案变现的底层逻辑,以及在今日头条、百家号、小红书、知乎等平台及不同展示形式下进行文案创作的实战案例等。
    刘丙润计算机12.2万字
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    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。
    刘萌雪 赵建涛 屈高翔计算机19.1万字
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    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
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