拥抱AIGC 应用ChatGPT和OpenAI API

第 一部分 生成式人工智能与GPT模型基础 001 第 1章 生成式人工智能概述 002 1.1 什么是生成式人工智能 002 1.2 研究历程和新发展 008 1.3 小结 011 第 2章 与OpenAI和ChatGPT面对面 012 2.1 技术要求 012 2.2 什么是OpenAI 012 2.3 OpenAI系列模型概述 015 2.4 通往ChatGPT之路：模型背后的数学原理 024 2.5 ChatGPT 033 2.6 小结 035 2.7 参考资料 035 第二部分 ChatGPT应用 037 第3章 熟悉ChatGPT 038 3.1 设置ChatGPT账户 038 3.2 熟悉界面 040 3.3 组织对话 044 3.4 小结 046 第4章 了解提示设计 047 4.1 什么是提示，提示为什么重要 047 4.2 零样本学习/一次样本学习/少样本学习—Transformer模型的典型功能 049 4.3 定义明确的提示规则，以获得相关和一致结果 054 4.4 应避免隐性偏见的风险，并在ChatGPT中纳入伦理道德考量 059 4.5 小结 061 第5章 ChatGPT助力生产力提升 062 5.1 技术要求 062 5.2 日常小助手—ChatGPT 062 5.3 文本生成 068 5.4 提升写作技能和优化翻译效果 072 5.5 快速检索信息和竞争情报 080 5.6 小结 084 第6章 ChatGPT助力软件开发 085 6.1 为什么开发人员需要ChatGPT？ 085 6.2 生成、优化和调试代码 086 6.3 生成文档和代码可解释性 095 6.4 理解机器学习模型可解释性 100 6.5 不同编程语言之间的转换 103 6.6 小结 109 第7章 ChatGPT助力营销 110 7.1 技术要求 110 7.2 营销人员对ChatGPT的需求 110 7.3 新品研发和上架策略 111 7.4 用于营销对比的A/B测试 118 7.5 促进搜索引擎优化（SEO） 123 7.6 用于提高质量和提高客户满意度的情绪分析 126 7.7 小结 130 第8章 ChatGPT助力科学研究 131 8.1 研究人员对ChatGPT的需求 131 8.2 收集文献资料 131 8.3 就实验的设计和研究框架的制订提供