1.技术背景深厚的微软工程师带你探索AIGC的奥秘，作者在人工智能领域有非常大的建树。 2.与目前市场上已有的多侧重于强调生成式人工智能的功能和作用的图书不同，本书详细介绍AIGC的技术原理和企业用例，从理论到实践，搞懂ChatGPT。 3.代码基于Python，采用Ray和Longchain主流框架，基于Azure实现企业级用例，实用且易学。
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内容提要
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体例约定
第一部分 生成式人工智能与GPT模型基础
第 1 章 生成式人工智能概述
1.1 什么是生成式人工智能
1.2 研究历程和新发展
1.3 小结
第 2 章 与OpenAI和ChatGPT面对面
2.1 技术要求
2.2 什么是OpenAI
2.3 OpenAI系列模型概述
2.4 通往ChatGPT之路：模型背后的数学原理
2.5 ChatGPT
2.6 小结
2.7 参考资料
第二部分 ChatGPT应用
第 3 章 熟悉ChatGPT
3.1 设置ChatGPT账户
3.2 熟悉界面
3.3 组织对话
3.4 小结
第 4 章 了解提示设计
4.1 什么是提示，提示为什么重要
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
4.3 定义明确的提示规则，以获得相关和一致结果
4.4 应避免隐性偏见的风险，并在ChatGPT中纳入伦理道德考量
4.5 小结
第 5 章 ChatGPT助力生产力提升
5.1 技术要求
5.2 日常小助手——ChatGPT
5.3 文本生成
5.4 提升写作技能和优化翻译效果
5.5 快速检索信息和竞争情报
5.6 小结
第 6 章 ChatGPT助力软件开发
6.1 为什么开发人员需要ChatGPT？
6.2 生成、优化和调试代码
6.3 生成文档和代码可解释性
6.4 理解机器学习模型可解释性
6.5 不同编程语言之间的转换
6.6 小结
第 7 章 ChatGPT助力营销
7.1 技术要求
7.2 营销人员对ChatGPT的需求
7.3 新品研发和上架策略
7.4 用于营销对比的A/B测试
7.5 促进搜索引擎优化（SEO）
7.6 用于提高质量和提高客户满意度的情绪分析
7.7 小结
第 8 章 ChatGPT助力科学研究
8.1 研究人员对ChatGPT的需求
8.2 收集文献资料
8.3 就实验的设计和研究框架的制订提供支持
8.4 生成和格式化参考文献
8.5 生成演示文稿
8.6 小结
第三部分 企业OpenAI
第 9 章 企业OpenAI和ChatGPT——Azure OpenAI
9.1 技术要求
9.2 OpenAI和微软的合作以及Azure OpenAI服务
9.3 引入公共云的目的
9.4 负责任的AI
9.5 小结
第 10章 企业用例
10.1 技术要求
10.2 企业如何使用Azure OpenAI
10.3 合同分析器和生成器
10.4 了解呼叫中心的分析方法
10.5 探索语义搜索
10.6 小结
第 11章 结语
11.1 回顾前面所学
11.2 这只是开始
11.3 生成技术对行业的影响—— 一种颠覆性的力量
11.4 对生成式人工智能的担忧
11.5 生成式人工智能的伦理影响及为何需要负责任的人工智能
11.6 未来的发展方向
11.7 小结
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