Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI. Podnie - Helion

MIEJSCE 43 na liście TOP 20

Autor: Valentina Alto
Tytuł oryginału: Modern Generative AI with ChatGPT and OpenAI Models: Leverage the capabilities of OpenAI's LLM for productivity and innovation with GPT3 and GPT4
ISBN: 978-83-289-0768-3
okładka: mi
Księgarnia: Helion

Książka będzie dostępna od stycznia 2024

Zobacz także »

Zobacz także:

Biologika Sukcesji Pokoleniowej. Sezon 2. Za 127,27 zł, (14,00 zł -89%)
Biologika Sukcesji Pokoleniowej. Sezon I. 127,27 zł, (14,00 zł -89%)
Windows Media Center. Domowe centrum rozrywki 66,67 zł, (8,00 zł -88%)
Podręcznik startupu. Budowa wielkiej firmy krok po kroku 93,33 zł, (14,00 zł -85%)
Ruby on Rails. Ćwiczenia 18,75 zł, (3,00 zł -84%)

Spis treści

Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI. Podnieś swoją produktywność i innowacyjność za pomocą GPT3 i GPT4 -- spis treści

O autorce

O korektorce merytorycznej

Wstęp

Część 1. Podstawy modeli generatywnej sztucznej inteligencji i GPT

Rozdział 1. Wprowadzenie do generatywnej sztucznej inteligencji
- Wprowadzenie do generatywnej sztucznej inteligencji
  - Dziedziny generatywnej sztucznej inteligencji
  - Generowanie tekstu
  - Generowanie obrazów
  - Generowanie muzyki
  - Generowanie wideo
- Historia i obecny stan badań
- Podsumowanie
- Źródła
Rozdział 2. OpenAI i ChatGPT - co się kryje za rynkowym szumem
- Wymagania techniczne
- Czym jest OpenAI?
- Przegląd rodzin modeli OpenAI
- Droga do ChatGPT: rozwiązania matematyczne
  - Struktura sieci RNN
  - Główne ograniczenia sieci RNN
  - Usuwanie ograniczeń - wprowadzenie transformerów
  - GPT-3
- ChatGPT: aktualny stan
- Podsumowanie
- Źródła

Część 2. ChatGPT w akcji

Rozdział 3. Wprowadzenie do ChatGPT
- Tworzenie konta ChatGPT
- Interfejs użytkownika
- Organizowanie czatów
- Podsumowanie
- Źródła
Rozdział 4. Projektowanie promptów
- Uczenie bez danych, z jedną i z kilkoma informacjami - typowe dla modeli transformerów
- Zasady odpowiedniego konstruowania promptów w celu uzyskania poprawnych i spójnych wyników
- Unikanie ryzyka ukrytej stronniczości i uwzględnianie kwestii etycznych w ChatGPT
- Podsumowanie
- Źródła
Rozdział 5. Poprawa produktywności z ChatGPT
- Wymagania techniczne
- ChatGPT jako osobisty asystent
- Generowanie tekstu
- Tłumaczenie i poprawa umiejętności pisania
- Szybkie pozyskiwanie informacji i wywiad konkurencyjny
- Podsumowanie
Rozdział 6. Przyszłość z ChatGPT
- Po co deweloperom ChatGPT?
- Generowanie, optymalizowanie i debugowanie kodu
- Generowanie dokumentacji i wyjaśnianie kodu
- Interpretowanie działania modeli ML
- Tłumaczenie kodu na inne języki programowania
- Podsumowanie
Rozdział 7. Marketing z ChatGPT
- Wymagania techniczne
- Dlaczego marketingowcy potrzebują ChatGPT?
- Tworzenie nowych produktów i strategii wejścia na rynek
- Testy A/B dla porównania działań marketingowych
- Wzmocnienie optymalizacji pod kątem wyszukiwarek (SEO)
- Analiza wydźwięku wypowiedzi w celu poprawy jakości i zwiększenia zadowolenia klienta
- Podsumowanie
Rozdział 8. Badania z ChatGPT
- Dlaczego naukowcy potrzebują ChatGPT?
- Wybór literatury przedmiotu
- Pomoc przy projektowaniu eksperymentu
- Generowanie i formatowanie bibliografii
- Generowanie prezentacji na temat badania
- Podsumowanie
- Źródła

Część 3. OpenAI dla przedsiębiorstw

Rozdział 9. OpenAI i ChatGPT dla przedsiębiorstw - wprowadzenie do Azure OpenAI
- Wymagania techniczne
- OpenAI i Microsoft, czyli sztuczna inteligencja dla przedsiębiorstw - wprowadzenie do Azure OpenAI
  - Starsze rozwiązania Microsoftu w zakresie AI
  - Usługi Azure OpenAI Service
  - Odkrywanie usługi Playground
- Po co wprowadzać publiczną chmurę?
- Czym jest odpowiedzialna AI?
  - Droga Microsoftu w kierunku odpowiedzialnej AI
  - Azure OpenAI a odpowiedzialna AI
- Podsumowanie
- Źródła
Rozdział 10. Ważne przypadki użycia dla korporacji
- Wymagania techniczne
- Jak Azure OpenAI jest wykorzystywany w przedsiębiorstwach?
- Analizator i generator umów
  - Identyfikacja kluczowych postanowień
  - Analiza języka
  - Zaznaczanie potencjalnych problemów
  - Tworzenie szablonów umów
  - Frontend ze Streamlitem
- Analiza działania call center
  - Wyodrębnianie parametrów
  - Analiza wydźwięku rozmowy
  - Klasyfikacja żądań klientów
  - Implementacja frontendu za pomocą Streamlita
- Wyszukiwanie semantyczne
  - Osadzanie dokumentów za pomocą modułów LangChain
  - Tworzenie frontendu w Streamlicie
- Podsumowanie
- Źródła
Rozdział 11. Epilog i ostatnie przemyślenia
- Podsumowanie zagadnień omówionych w poprzednich rozdziałach
- To dopiero początek
  - Powstanie multimodalnych dużych modeli językowych
  - Bing i Copilot
- Wpływ technologii generatywnych na przemysł
- Obawy związane z generatywną AI
  - Elon Musk wzywa do zatrzymania rozwoju
  - ChatGPT został zakazany we Włoszech przez Garante della Privacy
- Etyczne implikacje generatywnej AI i dlaczego potrzebujemy odpowiedzialnej AI
- Czego można się spodziewać w najbliższej przyszłości?
- Podsumowanie
- Źródła