ChatGPT 作为⼀种强⼤的⾃然语⾔处理模型，已经成为⼈⼯智能领域的重要研究⽅向之⼀。在不断的发展和创新中，ChatGPT 已经具备了很强的⾃然语⾔处理能⼒，其可以实现⾃然语⾔的⽣成、理解和交互，为⼈类的⽣产和⽣活带来了巨⼤的便利和创新。 本书从⼊ 到精通，介绍了 ChatGPT 的基础知识、实现⽅法、进阶应⽤以及最新进展等多个⽅⾯。同时，本书的全部内容均是由 ChatGPT 完成，展现了 ChatGPT 强⼤的能⼒和⼴阔的应⽤前景。通过学习本书，读者可以深⼊了解 ChatGPT 的相关知识和应⽤，掌握 ChatGPT 的实现⽅法，同时也可以了解 ChatGPT 在⼈⼯智能领域的最新进展和未来发展趋势。 随着技术的不断发展和应⽤场景的不断拓展，⼈⼯智能已经成为了当前最具有发展潜⼒的领域之⼀。⼈⼯智能不仅可以为⼈类的⽣产和⽣活带来便利和创新，还可以帮助我们解决⼀些关键性的问题，⽐如环境保护、医疗卫⽣等⽅⾯。同时，⼈⼯智能也带来了⼀些新的挑战和 险， 如数据隐私、伦理问题等 。因此，在推动 智能的发展和应⽤的过程中，我们需要权衡其利弊，并采取相应的措施来规范和引导其发展。

优点: 1.类人对话体验较为真实，无论是问题的回复和答案的梳理均和真人保持类似，即使在追问阶段也可以直接用代词去指代上一个问题中的主语，无需二次输入;2.对于归纳总结类的问题已经展现独特的能力，本质上是在汇总多个搜索结果的内容，大大减少搜索时间; 3.对于不熟悉的领域可以迅速给出简明的梳理，帮助快速熟悉;4.持续的追问可以实现类人的互动，沉浸感大大增强; 5.在结合上下文语境中，可以进一步给出更为准确的回答，比如一词多义，结合上下文，可以分行业解读。 缺点: 1.数据库内容只到2021年，对于涉及到2022年，或者在2022年有变动的问题无能为力; 2.专业较强的领域无法保证正确率，即使在鸡兔同笼此类初级问题中仍然存在错误，并且英文回答和中文回答存在明显差异化; ⒉.核心问题在于对于自己不熟悉的问题中会强行给出一定的答案，即使答案明显错误，依然会坚持下去，直到明确戳破其掩饰的内容，会立马道歉，但本质上会在不熟悉的领域造成误导。 实际体验从四类问题出发，并对此进行追问 1）对于某名词的直接询问，包含公司、热词、明星、电影等;2）对于某事件或政策的梳理; 3）对于不同行业的对比; 4）专业

作为AI技术最广为人知的应用，作为背景还是很值得了解一下的。不仅可以快速了解一个算法的构架，而且还有助于我们理解所谓机器识别的本质。

通过有趣的沙鼠走迷宫游戏，让大家掌握Q-学习算法的实质理论，并且帮助学院去动手写一个让机器思考的程序，理解机器学习。

Machine Learning and Graphical Models 王立威 北京大学 信息科学技术学院 Machine Learning Graphical Models Classical Machine Learning Algorithms

模式识别（4th）配套matlab用书，同时有配套源码

Python Pandas官方最新的开发文档，权威资料，用得放心。

人工智能课程设计报告 班级 191134 学号 20131000479 学生姓名 陈聪儿 指导老师 赵曼 日期 2015年 11月 目录 第 1 章1 罗马利亚度假问题1 1.1 题目内容1 1.2 需求分析1 1.3 设计1 1.3.1 设计思想1 1.3.2 设计表示10 1.4 调试分析10 1.4.1 调试结果与比较10 1.4.2 算法比较与总结11 1.4.3 调试中遇到的问题11

本项目实现了一套快速有效的语音中英翻译系统，该系统可实现高精度的语音识别、高效双语翻译以及精准的语音合成，可应用于实时翻译场景。系统预先要求用户设置翻译模式，当用户说话时系统进行自动识别及实时翻译，最终，输出语音翻译结果。 该系统提供实时翻译，便于携带。在得到准确高效翻译的同时也节省了人工翻译的成本，无需文字写入读取语音即 可翻译，实现了市场翻译软件的低成本，同时为用户提供多样性的体验模式 本项目调用了百度翻译接口，实现高精度 的语音识别、高效双语翻译以及精准的语音合成。 功能 1.中文→英文实时语音文字翻译 2.英文→中文实时语音文字翻译

提示工程是一门相对较新的学科，用于开发和优化提示，以有效地将语言模型(LM)用于各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLM)的能力和局限性。 研究人员使用prompt engineering来提高LLM在广泛的常见和复杂任务上的能力，如问答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLM和其他工具交互的健壮和有效的提示技术。 提示工程不仅仅是设计和开发提示。它包含了对与LLM交互和开发有用的广泛技能和技术。这是接口、构建和理解llm功能的一项重要技能。您可以使用prompt engineering来提高llm的安全性并构建新的功能，例如用领域知识和外部工具增强LLM。