一本书读懂ChatGPT、AIGC和元宇宙

本书向数据科学家、数据工程师、架构师和业务分析师展示了如何使用领先的图数据库模型TigerGraph，目标是向读者介绍图数据结构、图分析和图机器学习的概念、技术和工具。三位作者介绍了涵盖多种当代业务需求的真实使用案例。读者将探索从互联数据中获取价值的三阶段方法：连接、分析和学习。几乎每章的开头都列出了对应的三个方面的目标：学习图分析和机器学习的概念；用图分析解决特定问题；了解如何使用GSQL查询语

AIGC（人工智能生成内容）的兴起使大量低成本的构思、设计的实现和精美的演示文稿、图片、视频、动画的制作成为可能。现在互联网上出现了不少由AIGC技术生成的高质量内容，如生活、哲理、心理、知识、技能类短视频，得到了观众的高度认可。本书是为致力于创作高质量内容的读者而精心编写的，以系统化、结构化的思维，将策划和制作高质量内容的知识、技能和工具有组织、有条理地编写出来，供读者学习。本书适合想要创作高质

内容简介这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作，又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地进行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看，本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛，又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧，帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心

个性化推荐作为一种重要的信息过滤技术，广泛应用于电子商务、社交服务以及基于位置的服务等领域，随着数据量的爆炸式增长，原有的推荐算法存在执行效率低和数据稀疏性等问题。为了解决原有推荐算法存在的问题，本书提出了3种新的算法，分别是基于三维项集矩阵和向量的频繁项集挖掘算法、融合惩罚因子和时间权重的协同过滤算法以及基于用户属性和项目评分的协同过滤算法，并介绍了一个个性化图书推荐原型系统的构建方案。本书结构

本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。本书总计9章，深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础，从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门，介绍了必要的数学概念和必备工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络，从最简单的多层感知机开始，讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法，以及三大典型模型（基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神

这是一个“算法世界”：建立在数据之上的算法指导社会的运行、决定我们能在网上看到什么；它更是自动驾驶、智能管家、未来医疗以至智慧城市的基石。如果我们不了解算法如何使用数据，就无法知道人工智能将如何改变我们的生活。通过采访谷歌和剑桥分析公司的数据专家、亲自模拟高科技巨头的算法模型，萨普特带我们直击智能产品背后的秘密、思考数字科技给社会带来的风险。我们对科技和互联网的日益依赖，使数据研究者能够收集与我们

本书是一本全面介绍人工智能概念和新发展、新兴技术、产业应用和安全伦理思考的通识类图书，分为认知篇、前沿篇、行业篇、思考篇四部分，从人工智能的发展历程、模型等基础知识讲起，通过智能机器人、自动驾驶、大模型、AI生成等热门应用让读者对人工智能技术有直观的认识和理解，并从多个领域对人工智能存在问题进行了深度分析。本书内容既有人工智能技术的深度，也有行业应用的广度，对人工智能技术进行全面剖析。本书适合对人

本书从信息流个性化推荐算法从业者的角度，阐述在资讯内容类App中，如何搭建健壮、完善的个性化推荐算法体系，如何融合产品运营的专家模型和端到端的深度学习，如何平衡短期的商业化目标和长期的用户体验，以及我们在多个行业头部平台实践的过程中遇到的典型业务问题和解决方案，对比理论推导为主的机器学习书籍，本身更偏向基于行业问题的深度思考及落地实践。

本书详尽地覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战，提供了丰富的微调技术细节和实际案例，适合对多模态大模型有兴趣的技术人员深入学习及应用。本书分为两篇：算法原理篇：详细介绍了先进的深度学习模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，从基本架构、训练方法到特定应用，包括但不限于Seq2Seq结构、位置编码、注意力机制、残差连接、变分自编码器、GAN、ViT、CLIP、StableDi