以前我們經(jīng)常打趣說：***,，你out了,！當然了，玩笑成分居多,。

但是如果作為一名技術人員,，現(xiàn)在還沒有聽說過ChatGPT，那么你可能真的“out”了,。

比爾·蓋茨說,，ChatGPT的重要性堪比互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)明，甚至它“將改變我們的世界”,。

ChatGPT得到科技界大佬的如此推崇,，那么，ChatGPT到底是什么,？

ChatGPT是2022年11月底,，美國OpenAI公司推出的一款人工智能聊天機器人。兩個月后,，ChatGPT的月活用戶已經(jīng)突破1億,，成為有史以來增長速度最快的消費者應用程序。

ChatGPT功能極其強大,，它能夠通過學習和理解人類的語言進行對話,，還能根據(jù)上下文進行互動，實現(xiàn)像人類一樣的聊天交流。除了聊天,，它還可以寫作,、可以翻譯、可以編程……據(jù)說,，美國89%的大學生都開始用ChatGPT寫作業(yè)了（截至2023年1月）,。而為了防止學術欺詐和剽竊，有些國外大學不得不禁止老師和學生使用ChatGPT,。

2023年2月初,，以色列總統(tǒng)在一次網(wǎng)絡安全會議上發(fā)表演講，其中部分內容是由ChatGPT撰寫的,，成為首位公開使用ChatGPT的國家級別領導人,。

ChatGPT如此強大，那么它的這些功能是如何實現(xiàn)的呢,？

在此小編特為你準備了一份相關知識書單,，方便你更深入地了解ChatGPT。

聊天機器人的基礎——人工智能 之自然語言處理

ChatGPT作為一款先進的聊天機器人,，它其實是一款由人工智能技術驅動的自然語言處理（NLP）工具,。

本書是一本使用 Python 解釋在人工智能領域備受關注的自然語言處理和分析方法的入門書，全書以一線 AI工程師的實際項目經(jīng)驗為后盾,，對自然語言處理的知識要點進行了歸納總結,，內容涵蓋“檢索技術”“實體提取”“關系提取”“語素分析”和“評估 / 情感 / 概念分析”等，同時對傳統(tǒng)文本分析技術和引入AI的新型文本分析技術進行了比較,。另外，本書對使用Python,、API,、商業(yè)服務（IBM Watson）和OSS（MeCab / Elasticsearch / Word2Vec）等進行自然語言處理的實用方法也進行了詳細說明，在最后一章,，還介紹了 BERT 的相關內容,，特別適合想學習自然語言處理的理工科學生和人工智能工程師進行參考和學習。

人工智能的入門教程——人工智能從小白到大神

本書主要從人工智能的發(fā)展之路說起,，結合豐富的應用與實戰(zhàn)實例,，詳細闡述了 Python 入門、人工智能數(shù)學基礎,、手工打造神經(jīng)網(wǎng)絡,、TensorFlow 與 PyTorch、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,、目標分類,、目標檢測、圖像語義分割、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡,、自然語言處理,、生成對抗網(wǎng)絡、強化學習等行業(yè)前沿知識,。

本書作為人工智能的入門教程,，以實踐為導向，著重介紹人工智能應用,，突破原有對人工智能的晦澀講解方式,，通過微課視頻講解、章節(jié)習題以及實驗代碼,，幫助讀者簡單,、快速地獲取專業(yè)知識，自主動手解決實際問題,。適合高校相關專業(yè)的教學應用以及對人工智能感興趣的讀者從人工智能“小白”到“大神”的進階學習,。

人工智能的進階圖書——深度學習入門圖書

這是專門寫給深度學習新手的入門書，書中沒有使用TensoFlow,、PyTorch 等任何框架,，僅使用Python引領初學者從零開始進行深度學習，對深度學習的各種技術進行編程實現(xiàn),，將枯燥復雜的數(shù)學公式與簡單的Python代碼相結合,，讓讀者可以深入理解深度學習技術的本質和各種深度學習應用的底層原理，為后續(xù)更深入的學習和工作打下堅實的理論和實踐基礎,。

1,、從零基礎開始的深度學習，語言通俗易懂,，內容循序漸進,，初學者可以更容易入門。

2,、在不使用TensorFlow和Pytorch等框架的情況下,，僅通過最簡單的Python語言介紹深度學習的基礎知識和實用編程方法，使初學者更容易理解深度學習技術的本質,。

3,、簡單易讀的代碼實踐、大量清晰的圖形圖示,、詳細的公式推導,，讓讀者更容易理解知識點。

4,、與Jupyter Notebook兼容的交互式編程環(huán)境,，雙色精美印刷的直觀體驗,，使學習過程更輕松。

人工智能的進階圖書——深度學習模型開發(fā)實戰(zhàn) 

本書是一本通過PyTorch深度學習模型開發(fā)案例學習深度學習技術應用方法的中,、高端圖書,，是專門為那些有一定機器學習·深度學習技術基礎、想通過案例進一步提升深度學習編程能力,，積累實戰(zhàn)經(jīng)驗的讀者編寫的,。全書對精心設計的9大類深度學習任務構建模型，讓讀者可以逐步掌握高級且實用的深度學習開發(fā)和應用的方法,。

案例涵蓋面廣：以PyTorch為工具,，對常見的9種類型的深度學習任務進行了編程實現(xiàn)，讓讀者對深度學習技術的應用有一個全面了解,。

代碼解說詳細：對各深度學習模型的實現(xiàn)方法及源代碼進行了詳細解說,，將原理與實際操作相結合，便于學生閱讀和理解程序的本質,。

語言通俗易懂：雖然本書針對的是深度學習中,、高級層次的讀者，但書中的語言也盡量避免晦澀艱深,，做到通俗易懂,，讓學習過程更高效。

實用針對性強：書中的每章都是為了解決特定任務而設計的主題,，實用性和針對性特別強,，而且特別注重原理的解說和過程的實現(xiàn)，讀者可以從中學習到一些小竅門,，舉一反三,，掌握靈活構建其他深度學習模型的能力。

人工智能的進階圖書——深度學習實戰(zhàn)

本書以TensorFlow 2.0人工智能平臺的基礎架構為切入點,，逐步過渡到TensorFlow 2.0項目開發(fā)實戰(zhàn)和項目部署上線中,，并重點介紹了使用TensorFlow 2.0的高級封裝Keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡、訓練神經(jīng)網(wǎng)絡和進行神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測,，讓讀者在項目實戰(zhàn)中系統(tǒng)學習人工智能任務的工作流程及使用TensorFlow 2.0框架開發(fā)任務的完整過程，幫助讀者深入系統(tǒng)地學習人工智能的開發(fā)應用,。

全書共3篇：

第1篇為基礎入門篇,，介紹人工智能的基礎知識，包括人工智能的發(fā)展,、人工智能開發(fā)環(huán)境的部署與使用,、TensorFlow 2.0框架與模型、神經(jīng)網(wǎng)絡,、圖像處理和TensorBoard可視化組件等,。

第2篇為項目實戰(zhàn)篇,，通過實例講解如何使用TensorFlow 2.0進行實際項目開發(fā)、模型評估與優(yōu)化,，包含了神經(jīng)網(wǎng)絡曲線擬合,、MNIST手寫字體識別、圖像風格遷移,、車牌識別,、智能中文對話機器人等實例應用。

第3篇為部署上線篇,，主要講解TensorFlow Serving 部署模型上線和Flask 部署模型上線,，從而實現(xiàn)完全生命周期的人工智能開發(fā)過程。

人工智能的進階圖書——深度學習之目標檢測

本書首先從人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展史和機器“眼中”的圖像世界開始講述,，逐步引導讀者進入機器學習的圖像處理當中,；然后講解深度學習中實現(xiàn)目標檢測的主要算法，和以PyTorch框架為基礎構建的神經(jīng)網(wǎng)絡,；最后的實戰(zhàn)部分詳細講解了如何使用目標檢測算法實現(xiàn)具體項目,。

全書共10章，涵蓋內容包括：人工智能的歷史和發(fā)展前景,、深度學習的基礎知識,、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡基礎知識、PyTorch基礎,、目標檢測算法,、單階段目標檢測算法、雙階段目標檢測算法,、神經(jīng)網(wǎng)絡示例,、污損遮擋號牌識別實戰(zhàn)和地形目標識別實戰(zhàn)。

系統(tǒng)--深入淺出講解目標檢測的技術難點,，注重理論和實踐的結合,，內容系統(tǒng)、全面,、深入

易懂--結合大量圖文講解,，搭配示例代碼實操，通俗易懂,，知識點由淺入深,，逐步引導讀者構建自己的知識體系

豐富--PyTorch基礎知識+神經(jīng)網(wǎng)絡結構+目標檢測算法+實際工程項目開發(fā)，全方位系統(tǒng)深入講解目標檢測之應用

實戰(zhàn)--污損遮擋號牌識別和地形目標識別兩大案例,，由淺入深,，層層分析，完成目標檢測應用的方案設計和PyTorch框架搭建與編程實現(xiàn)

人工智能的進階圖書——智能推薦系統(tǒng)開發(fā)實戰(zhàn)

本書基于Python 3.7編寫,，全書圍繞推薦模型的開發(fā)實踐,，為讀者重點介紹了各種不同類型推薦模型的開發(fā)過程及其在多種業(yè)務場景下的應用,。內容精練、案例豐富,，實踐性極強,，可快速學習并上手實踐。

全書分為4篇：

第1篇：簡單介紹了推薦系統(tǒng)的發(fā)展過程及從事推薦模型研發(fā)需要的數(shù)學知識,；

第2篇：重點介紹了不同類型的推薦算法在多種應用場景下的開發(fā)實踐,，包括協(xié)同過濾、矩陣分解,、Logistic回歸,、決策樹、集成學習,、因子分解機與深度學習模型,；

第3篇：介紹了推薦系統(tǒng)的冷啟動問題及效果評估方法；

第4篇：通過行業(yè)真實案例,，如廣告點擊率預測,、金融產(chǎn)品精準營銷、音樂推薦,、基于客戶生命周期的推薦等,，深入淺出、循序漸進地介紹了推薦模型開發(fā)的全過程,。

人工智能的進階圖書——圖像識別從基礎到案例實戰(zhàn)

本書用大量的圖形圖像,，結合Python代碼介紹了人工智能領域圖像識別的相關知識。全書共3部分,，其中第1部分介紹了基礎知識及相關工具如Python,、Jupyter Nobebook和NumPy、Matplotlib等軟件庫的使用方法,；第2部分主要借助TensorFlow,、PyTorch、Keras,、Chainer,、scikit-learn等工具實現(xiàn)了16個不同層次的圖像識別案例，如Iris數(shù)據(jù)集分類,、手寫數(shù)字識別,、人物檢測等，助力提升讀者實戰(zhàn)水平,；第3部分介紹了基于Python的面向對象編程知識和如何用Python建立Web服務器。本書淺顯易懂,，特別適合作為大中專院校相關專業(yè)的參考書,，也適合想通過Python系統(tǒng)學習機器學習和深度學習,、用Python進行圖像識別的入門參考書。

人工智能的進階圖書——基于TensorFlow 2.X的計算機視覺開發(fā)應用

從環(huán)境搭建,、理論基礎,，到案例實戰(zhàn)、部署上線,，本書包含了計算機視覺領域的圖像分類,、遷移學習、目標檢測,、自編碼器,、生成式對抗網(wǎng)絡，以及指紋識別,、基于攝像頭的指定物體實時預測,、模型的部署上線等基于Tensorflow 2.0的全生命周期的計算機視覺任務的開發(fā)流程。可讓讀者系統(tǒng)地學習TensorFlow 2.X 在計算機視覺領域的相關知識和實戰(zhàn)應用,。

人工智能的進階圖書——TensorFlow與Keras深度學習實戰(zhàn)

本書從MLP,、CNN 和 RNN 3 種主要神經(jīng)網(wǎng)絡模型開始，先圖解,，再實現(xiàn),，最后是更多的實戰(zhàn)應用案例，循序漸進地進行講解,，不僅可以讓讀者實際使用 Python實現(xiàn)深度學習,，更可以了解各種神經(jīng)網(wǎng)絡的來龍去脈，深入且真正了解神經(jīng)網(wǎng)絡的理論基礎,，最終讓讀者能夠真正構建出自己的神經(jīng)網(wǎng)絡模型,。

●本書采用圖解的形式，讓你快速理解工作原理,，數(shù)學不好也沒關系,。

●大量案例，教你用適當?shù)乃惴ㄕ{整模型,，提高模型準確率,。

●解說各種類型數(shù)據(jù)的預處理方法，讓預測結果更準確,。

本書主要知識點及部分案例

●MLP多層感知器——回歸與分類問題

進行糖尿病,、鳶尾花的多元分類預測、房價的回歸預測

● CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡——計算機視覺

實現(xiàn)手寫識別,、進行彩色圖片的分類,、去除圖片噪聲

●RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡——自然語言處理

使用RNN、LSTM,、GRU實現(xiàn)影評的情緒分析,、進行股價預測

●構建自己的深度學習模型

數(shù)據(jù)預處理與數(shù)據(jù)增強,、調整神經(jīng)網(wǎng)絡、模型可視化

人工智能的進階圖書——數(shù)據(jù)科學與人工智能應用實戰(zhàn)

本書以實操的形式探索,、實踐數(shù)據(jù)科學和人工智能的觀念與理論,，從網(wǎng)絡爬蟲、數(shù)據(jù)分析,、數(shù)據(jù)清理,、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘到機器學習,，涵蓋獲取數(shù)據(jù),、探索數(shù)據(jù)和預測數(shù)據(jù)的全過程，全面整合基礎理論與實戰(zhàn)演練,，開啟你的數(shù)據(jù)科學和機器學習之路,！

本書分4篇共16章，具體內容包括數(shù)據(jù)科學概論與開發(fā)環(huán)境建立,、Python程序語言,、HTML網(wǎng)頁結構與JSON、網(wǎng)絡爬蟲和Open Data—獲取數(shù)據(jù),、數(shù)據(jù)清理與存儲,、網(wǎng)絡爬蟲實戰(zhàn)案例、向量與矩陣運算—NumPy包,、數(shù)據(jù)處理與分析—Pandas包,、數(shù)據(jù)可視化—Matplotlib包、概率與統(tǒng)計,、估計與檢驗,、探索性數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)案例、人工智能與機器學習概論,，以及回歸,、分類與分群等機器學習算法的實戰(zhàn)案例等。

人工智能的進階圖書——網(wǎng)絡爬蟲與數(shù)據(jù)可視化

ChatGPT無論如何強大,，其根本是網(wǎng)絡中的海量數(shù)據(jù),，ChatGPT通過對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的爬取、匯總,、分析,、整合，從而得出一個類似人類的回答,。所以爬蟲技術是必不可少的,。本書就詳細介紹了數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗及數(shù)據(jù)可視化的相關內容。全書共分兩篇,，第一篇介紹了網(wǎng)絡爬蟲的基礎知識及如何使用 Beautiful Soup,、Pandas、Selenium 及 Scrapy 來建立爬蟲程序,，獲取靜態(tài)、動態(tài)類型的網(wǎng)頁數(shù)據(jù),；第 2 篇通過 Matplotlib,、Pandas、SeaBorn,、Bokeh 等軟件包將獲取的數(shù)據(jù)用圖形（或圖表）抽象化成易于聽眾或讀者吸收的內容（即將數(shù)據(jù)可視化）,，從而快速理解數(shù)據(jù)的模式、趨勢和關聯(lián)性,。

人工智能——科學計算,、數(shù)據(jù)處理

詳細介紹了數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析及高性能數(shù)值計算問題,。

Python：目前最火熱的人工智能軟件之一,，可以高效的進行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等工作,。

NumPy：Python最常用的軟件庫,，用NumPy，為Python插上翅膀,，讓Python飛起來,，實現(xiàn)人工智能時代的高性能數(shù)值計算。

Pandas：Python機器學習的基礎軟件庫,，數(shù)據(jù)分析界的“瑞士軍刀”,。

人工智能——Python算法入門 

本書是一本用 Python學習算法基礎和思考方法的入門書，用淺顯易懂的語言對算法的基本原理及算法復雜度和計算量進行了詳細講解,。針對新接觸 Python的讀者,，先介紹了Python編程的基礎知識和數(shù)據(jù)結構，然后通過大量示例代碼和流程圖 對算法相關的知識進行了詳細解釋,，如算法復雜度,、各種查找算法、不同數(shù)據(jù)排序的方法,，以及最短路徑問題,、貝爾曼-福特算法、戴克斯特拉算法,、A*算法,、暴力搜索法、Boyer-Moore算法等。特別適合編程零基礎讀者,、計算機相關專業(yè)學生,、算法基礎薄弱的程序員一邊寫代碼，一邊學習算法基礎知識,，并從不變的算法中學習思考方法,。

人工智能——深度學習算法實戰(zhàn)

本書以實踐的形式詳細介紹了從基礎到高級的一些流行的深度學習算法，并通過TensorFlow對這些算法進行了編程實現(xiàn),。通過本書,，讀者將深入了解每一種算法、算法背后的數(shù)學原理,，以及各種算法的實現(xiàn)方法,。學完本書后，讀者將具備在自己的項目中實現(xiàn)深度學習所需的技能,。

1,、構建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡的方法及TensorFlow的使用方法。

2,、梯度下降算法及變體的應用方法及編程實現(xiàn),，如 NAG、AMSGrad,、Adadelta,、Adam、Nadam 等,。

3,、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN和長短期記憶網(wǎng)絡LSTM的工作原理,。

4,、卷積網(wǎng)絡和膠囊網(wǎng)絡的各種架構、背后的數(shù)學知識及在TensorFlow的編程實現(xiàn),。

5,、如何讓機器使用 CBOW、skip-gram 和 PV-DM 理解單詞和文檔的語義,。

6,、各種生成對抗網(wǎng)絡GAN的使用方法，如InfoGAN和LSGAN,，以及自動編碼器,，如收縮自動編碼器、VAE 等,。

人工智能——機器學習·深度學習數(shù)學基礎

本書通過Python,，深入淺出,，詳細介紹了機器學習和深度學習中必備的數(shù)學基礎知識，主要內容包括Anaconda環(huán)境的安裝,、Jupyter Notebook的使用方法,、Python編程基礎、Numpy和matplotlib的應用,、數(shù)學基礎,、線性代數(shù)、微分,、概率·統(tǒng)計相關知識,、利用機器學習實踐數(shù)學模型等。

本書為雙色印刷,，內容講解淺顯易懂，特別適合那些想從事AI開發(fā)但數(shù)學基礎薄弱的讀者學習,。

人工智能——機器學習中的數(shù)學

數(shù)學,，作為一門基礎學科，是學習和研究現(xiàn)代科學技術必須掌握的基本工具,。人工智能是目前計算機科學十分熱門的一個領域,，而機器學習作為實現(xiàn)人工智能的一種方法，其底層邏輯都是數(shù)學,。

1,、全書結合300余幅插圖+100余個示例+50余個公式推導，用講故事和實例的形式介紹人工智能,、機器學習中必備的數(shù)學基礎知識,，趣味性較強。
2,、全書以初中階段數(shù)學知識為基礎,，內容由淺入深，涉及數(shù)學計算均列出詳細步驟,，可讓讀者快速入門,。
3、注重數(shù)學的友好性,，所述概念和術語均以理解為主,，并選擇比較簡單的案例輔助讀者理解，對重點內容反復強調,。
4,、本書大體上由線性代數(shù)、高數(shù),、概率三部分組成,，每一部分僅對機器學習中常見的數(shù)學知識進行介紹。對于繁瑣的計算以Python編程的方式實現(xiàn)，讓程序員們有歸屬感,。

機器學習是人工智能的核心技術,，對于數(shù)學基礎薄弱的人來說，其臺階是陡峭的,，本書力爭在陡峭的臺階前搭建一個斜坡,，為讀者鋪平機器學習的數(shù)學之路。

有了以上基礎,，你想不想自己動手打造一款聊天機器人,？

本書從零開始介紹了聊天機器人的發(fā)展歷程及技術原理，并配合項目實戰(zhàn)案例,，重點介紹了問答系統(tǒng),、對話系統(tǒng)、閑聊系統(tǒng)這三種主要聊天機器人的技術原理及實現(xiàn)細節(jié),。讓讀者可以由淺入深,、循序漸進地學習聊天機器人的相關知識，并對聊天機器人有深入的理解,。

本書分為 12 章,，主要內容有聊天機器人概述、快速開發(fā)一個智能語音助手,、文本相似度計算方法,、基于 BERT 模型的智能客服、基于知識庫的問答系統(tǒng),、基于知識圖譜的電影知識問答系統(tǒng),、基于知識圖譜的醫(yī)療診斷問答系統(tǒng)、基于任務導向的聊天機器人,、基于Rasa的電影訂票助手,、基于UNIT的智能出行助手、快速搭建一個“夸夸”閑聊機器人,、聊天機器人的發(fā)展展望,。

全面：全方位介紹當前聊天機器人三大主流系統(tǒng)（問答系統(tǒng)、對話系統(tǒng)及閑聊系統(tǒng)）的技術原理及實現(xiàn)方案,。 

詳細：200多幅圖,、十余個相關模型細致闡述了聊天機器人系統(tǒng)的功能模塊、技術細節(jié)和操作步驟,。 

深入：深入講解了9套聊天機器人的具體實現(xiàn)方案,。 

案例：書中附帶了70多個實例的可運行代碼，讓你快速上手,、拿來就用,。

本書內容通俗易懂,，案例豐富，實用性強,，特別適合對聊天機器人技術感興趣的入門讀者和進階讀者閱讀,。

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