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214千字
字数
2025-08-01
发行日期
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主编推荐语
AI工具全流程开发与机器学习实战指南。
内容简介
本书展示了如何使用AI工具构建应用程序和机器学习模型，以及自动化重复性任务。
书中第1章～第7章主要聚焦于编程，用AI工具完成从用户界面构建到后端开发的过程。你将使用提示词来创建使用HTML进行构建的应用程序的外观，用CSS来设计样式，并借助JavaScript增加行为，同时处理多个视口。随后，你将使用Python和Flask创建一个Web API，并对代码进行重构以提升可读性。最后，借助GitHub Copilot，优化现有代码的可维护性和性能。
第8章～第19章提供了从数据检查（检查数据、创建分布图和相关矩阵）到构建和优化神经网络的数据科学提示工具包。你将针对各种机器学习模型和用例，使用不同的提示策略进行数据预处理、特征工程、模型选择、训练、超参数优化和模型评估。
第20章和第21章探讨了GitHub Copilot的高阶技术和软件智能体，包括代码生成、调试以及故障排除的技巧。你将了解AI驱动的智能体如何更简单地工作，并发现工具调用的奥秘。
目录
- 版权信息
- 推荐序一 金融行业的AI赋能与数字化转型
- 推荐序二 AI赋能航空运行安全：中导航的创新实践
- 推荐序三 小鱼易连的技术创新与AI实践
- 推荐序四 AI开启智能芯片新时代
- 推荐序五 AI与网络安全，智能时代新纪元
- 推荐序六 AI时代的领航与赋能
- 译者序 拥抱AI，开启数字化转型的新征程
- 前言
- 关于作者
- 关于审校者
- 第1章 欢迎进入AI助手新世界
- 1.1 导论
- 1.2 ChatGPT的发展历程：从自然语言处理到大语言模型
- 1.3 新范式：使用自然语言编程
- 1.4 编程语言的演进
- 第2章 提示策略
- 2.1 导论
- 2.2 你的身份
- 2.3 如何有效提示
- 2.4 针对Web开发领域的提示策略
- 2.5 针对数据科学领域的提示策略
- 2.6 验证结果
- 2.7 总结
- 第3章 行业工具：AI助手介绍
- 3.1 导论
- 3.2 了解Copilot
- 3.3 了解ChatGPT
- 3.4 总结
- 第4章 使用HTML和Copilot构建应用程序的外观
- 4.1 导论
- 4.2 业务问题
- 4.3 页面结构
- 4.4 为页面结构构建添加AI辅助
- 4.5 挑战：改变提示词内容
- 4.6 用例：构建电子商务网站前端
- 4.7 任务
- 4.8 挑战
- 4.9 测验
- 4.10 总结
- 第5章 使用CSS和Copilot为应用程序添加样式
- 5.1 导论
- 5.2 业务问题
- 5.3 问题和数据领域
- 5.4 功能分解
- 5.5 提示策略
- 5.6 CSS
- 5.7 任务
- 5.8 用例：为电子商务应用程序添加样式
- 5.9 挑战
- 5.10 测验
- 5.11 总结
- 第6章 使用JavaScript添加行为
- 6.1 导论
- 6.2 业务问题
- 6.3 问题和数据领域
- 6.4 功能分解
- 6.5 提示策略
- 6.6 添加JavaScript
- 6.7 挑战
- 6.8 用例：添加行为
- 6.9 任务
- 6.10 总结
- 第7章 使用响应式Web布局支持多个视口
- 7.1 导论
- 7.2 业务问题
- 7.3 问题和数据领域
- 7.4 功能分解
- 7.5 提示策略
- 7.6 视口
- 7.7 用例：使产品库具有响应性
- 7.8 任务
- 7.9 挑战
- 7.10 总结
- 第8章 构建具有Web API的后端
- 8.1 导论
- 8.2 业务问题
- 8.3 问题和数据领域
- 8.4 功能分解
- 8.5 提示策略
- 8.6 Web API
- 8.7 使用Python和Flask创建Web API
- 8.8 用例：电子商务网站的Web API
- 8.9 任务
- 8.10 挑战
- 8.11 总结
- 第9章 用AI服务增强Web应用程序
- 9.1 导论
- 9.2 业务问题
- 9.3 问题和数据领域
- 9.4 功能分解
- 9.5 提示策略
- 9.6 创建模型
- 9.7 制订计划
- 9.8 将模型转换为ONNX格式
- 9.9 在JavaScript中加载ONNX模型
- 9.10 任务
- 9.11 测验
- 9.12 总结
- 第10章 维护现有代码库
- 10.1 导论
- 10.2 提示策略
- 10.3 不同的维护类型
- 10.4 维护过程
- 10.5 解决一个漏洞
- 10.6 添加新功能
- 10.7 提高性能
- 10.8 提高可维护性
- 10.9 挑战
- 10.10 更新现有的电子商务网站
- 10.11 任务
- 10.12 测验
- 10.13 总结
- 第11章 使用ChatGPT进行数据探索
- 11.1 导论
- 11.2 业务问题
- 11.3 问题和数据领域
- 11.4 功能分解
- 11.5 提示策略
- 11.6 使用免费版ChatGPT对亚马逊评论数据集进行数据探索
- 11.7 使用ChatGPT-4o对亚马逊评论数据集进行数据探索
- 11.8 任务
- 11.9 挑战
- 11.10 总结
- 第12章 用ChatGPT构建分类模型
- 12.1 导论
- 12.2 业务问题
- 12.3 问题和数据领域
- 12.4 功能分解
- 12.5 提示策略
- 12.6 使用免费版ChatGPT构建情绪分析模型，精准分类亚马逊评论
- 12.7 使用ChatGPT-4或ChatGPT Plus构建情绪分析模型，精准分类亚马逊评论
- 12.8 任务
- 12.9 挑战
- 12.10 总结
- 第13章 使用ChatGPT构建客户消费的回归模型
- 13.1 导论
- 13.2 业务问题
- 13.3 问题和数据领域
- 13.4 功能分解
- 13.5 提示策略
- 13.6 使用免费版ChatGPT构建简单线性回归模型
- 13.7 使用ChatGPT Plus构建简单线性回归模型
- 13.8 任务
- 13.9 挑战
- 13.10 总结
- 第14章 使用ChatGPT为Fashion-MNIST数据集构建MLP模型
- 14.1 导论
- 14.2 业务问题
- 14.3 问题和数据领域
- 14.4 功能分解
- 14.5 提示策略
- 14.6 使用免费版ChatGPT构建可以准确分类Fashion-MNIST图像的MLP模型
- 14.7 任务
- 14.8 挑战
- 14.9 总结
- 第15章 使用ChatGPT为CIFAR-10构建CNN模型
- 15.1 导论
- 15.2 业务问题
- 15.3 问题和数据领域
- 15.4 功能分解
- 15.5 提示策略
- 15.6 使用免费版ChatGPT构建可以准确分类CIFAR-10图像的CNN模型
- 15.7 任务
- 15.8 挑战
- 15.9 总结
- 第16章 无监督学习：聚类和PCA
- 16.1 导论
- 16.2 功能分解
- 16.3 提示策略
- 16.4 电子商务项目的客户细分
- 16.5 电子商务项目的产品聚类
- 16.6 对该用例提示词的反思
- 16.7 任务
- 16.8 总结
- 第17章 使用Copilot进行机器学习
- 17.1 导论
- 17.2 集成开发环境里的Copilot Chat
- 17.3 数据集概述
- 17.4 数据探索步骤
- 17.5 提示策略
- 17.6 初始数据探索提示词
- 17.7 步骤1：数据加载
- 17.8 步骤2：数据检查
- 17.9 步骤3：汇总统计
- 17.10 步骤4：分类分析
- 17.11 步骤5：评分分布可视化
- 17.12 步骤6：时间趋势分析
- 17.13 步骤7：评论文本分析
- 17.14 步骤8：相关性分析
- 17.15 步骤9：其他探索性分析
- 17.16 任务
- 17.17 总结
- 第18章 使用Copilot Chat进行回归分析
- 18.1 导论
- 18.2 回归
- 18.3 数据集概述
- 18.4 提示策略
- 18.5 评估模型
- 18.6 任务
- 18.7 总结
- 第19章 使用Copilot建议进行回归分析
- 19.1 导论
- 19.2 数据集概述
- 19.3 提示策略
- 19.4 在Copilot的帮助下开始编程
- 19.5 任务
- 19.6 总结
- 第20章 利用Copilot提高效率
- 20.1 导论
- 20.2 代码生成和自动化
- 20.3 Copilot命令
- 20.4 调试和排除故障
- 20.5 代码审查和优化技术
- 20.6 工作空间
- 20.7 Visual Studio Code查询
- 20.8 终端
- 20.9 任务
- 20.10 挑战
- 20.11 测验
- 20.12 总结
- 第21章 软件开发中的智能体
- 21.1 导论
- 21.2 什么是智能体
- 21.3 简单智能体与使用AI的智能体
- 21.4 简单智能体
- 21.5 高级对话
- 21.6 自主智能体
- 21.7 任务
- 21.8 挑战
- 21.9 测验
- 21.10 总结
- 21.11 参考文献
- 第22章 结论
- 22.1 本书回顾
- 22.2 主要结论
- 22.3 未来趋势
- 22.4 写在最后
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出版方
机械工业出版社
机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。
