会员
AI时代架构师修炼之道：ChatGPT让架构师插上翅膀
更新时间：2025-03-27 18:48:29 最新章节：13.8 本章总结
书籍简介
本书以ChatGPT为核心工具，揭示了人工智能技术对架构师的角色和职责进行颠覆和重塑的关键点。全书通过共计13章的系统内容，探讨AI技术在架构设计中的应用，以及AI对传统架构师工作方式的影响，读者可以了解如何利用ChatGPT这一强大的智能辅助工具，提升架构师的工作效率和创造力。
品牌：北大出版社
上架时间：2023-10-01 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
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需要掌握的全计算机20.6万字
- 会员本书共分为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。计算机10.5万字
- 会员本书共16章，内容包括人工智能、OpenAI、ChatGPT的概述及其操作技巧。生动展示了ChatGPT在教育与学术、商业管理、新媒体、办公、求职等12个领域的实际运用，同时探讨了ChatGPT当前面临的挑战以及大模型的未来发展方向。计算机12万字
- 会员本书结合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。本书计算机18.2万字
- 会员本书聚焦如何高效运用DeepSeek这一前沿AI工具，帮助读者在技术浪潮中把握机遇。全书从DeepSeek发展历程切入，系统解析DeepSeek在信息处理、创意生成与决策辅助中的核心能力，并结合生活管理、职场协作、学习优化、社交互动等场景，通过真实案例讲解其应用方法。同时，针对内容创作、自媒体运营、副业变现等需求，书中提供了可落地的策略与案例，助力读者实现效率提升与价值创造。书中不仅提供技术使用技计算机5.5万字
- 会员DeepSeek是一种基于Transformer架构的生成式AI（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。本书通过深度讲解与实用案例相结合计算机17.1万字
同类书籍最近更新
- 会员本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发，通过一系列生动有趣的具体应用实例，运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法，比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法，引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码，逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点，让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论人工智能15.6万字
- 会员机器学习算法评估力求用科学的指标，对机器学习算法进行完整、可靠的评价。本书详细介绍机器学习算法评估的理论、方法和实践。全书分为3个部分。第1部分包含第1章～第3章，针对分类算法、回归算法和聚类算法分别介绍对应的基础理论和评估方法；第2部分包含第4章～第8章，介绍更复杂的模型（如深度学习模型和集成树模型）的对比与评估，并且针对它们实际应用的业务场景介绍一些特有的评估指标和评估体系；第3部分包含第9人工智能12.3万字