以前我们经常打趣说：***，你out了！当然了，玩笑成分居多。

但是如果作为一名技术人员，现在还没有听说过ChatGPT，那么你可能真的“out”了。

比尔·盖茨说，ChatGPT的重要性堪比互联网的发明，甚至它“将改变我们的世界”。

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，美国OpenAI公司推出的一款人工智能聊天机器人。两个月后，ChatGPT的月活用户已经突破1亿，成为有史以来增长速度最快的消费者应用程序。

ChatGPT功能极其强大，它能够通过学习和理解人类的语言进行对话，还能根据上下文进行互动，实现像人类一样的聊天交流。除了聊天，它还可以写作、可以翻译、可以编程……据说，美国89%的大学生都开始用ChatGPT写作业了（截至2023年1月）。而为了防止学术欺诈和剽窃，有些国外大学不得不禁止老师和学生使用ChatGPT。

2023年2月初，以色列总统在一次网络安全会议上发表演讲，其中部分内容是由ChatGPT撰写的，成为首位公开使用ChatGPT的国家级别领导人。

ChatGPT如此强大，那么它的这些功能是如何实现的呢？

在此小编特为你准备了一份相关知识书单，方便你更深入地了解ChatGPT。

聊天机器人的基础——人工智能 之自然语言处理

ChatGPT作为一款先进的聊天机器人，它其实是一款由人工智能技术驱动的自然语言处理（NLP）工具。

本书是一本使用 Python 解释在人工智能领域备受关注的自然语言处理和分析方法的入门书，全书以一线 AI工程师的实际项目经验为后盾，对自然语言处理的知识要点进行了归纳总结，内容涵盖“检索技术”“实体提取”“关系提取”“语素分析”和“评估 / 情感 / 概念分析”等，同时对传统文本分析技术和引入AI的新型文本分析技术进行了比较。另外，本书对使用Python、API、商业服务（IBM Watson）和OSS（MeCab / Elasticsearch / Word2Vec）等进行自然语言处理的实用方法也进行了详细说明，在最后一章，还介绍了 BERT 的相关内容，特别适合想学习自然语言处理的理工科学生和人工智能工程师进行参考和学习。

人工智能的入门教程——人工智能从小白到大神

本书主要从人工智能的发展之路说起，结合丰富的应用与实战实例，详细阐述了 Python 入门、人工智能数学基础、手工打造神经网络、TensorFlow 与 PyTorch、卷积神经网络、目标分类、目标检测、图像语义分割、循环神经网络、自然语言处理、生成对抗网络、强化学习等行业前沿知识。

本书作为人工智能的入门教程，以实践为导向，着重介绍人工智能应用，突破原有对人工智能的晦涩讲解方式，通过微课视频讲解、章节习题以及实验代码，帮助读者简单、快速地获取专业知识，自主动手解决实际问题。适合高校相关专业的教学应用以及对人工智能感兴趣的读者从人工智能“小白”到“大神”的进阶学习。

人工智能的进阶图书——深度学习入门图书

这是专门写给深度学习新手的入门书，书中没有使用TensoFlow、PyTorch 等任何框架，仅使用Python引领初学者从零开始进行深度学习，对深度学习的各种技术进行编程实现，将枯燥复杂的数学公式与简单的Python代码相结合，让读者可以深入理解深度学习技术的本质和各种深度学习应用的底层原理，为后续更深入的学习和工作打下坚实的理论和实践基础。

1、从零基础开始的深度学习，语言通俗易懂，内容循序渐进，初学者可以更容易入门。

2、在不使用TensorFlow和Pytorch等框架的情况下，仅通过最简单的Python语言介绍深度学习的基础知识和实用编程方法，使初学者更容易理解深度学习技术的本质。

3、简单易读的代码实践、大量清晰的图形图示、详细的公式推导，让读者更容易理解知识点。

4、与Jupyter Notebook兼容的交互式编程环境，双色精美印刷的直观体验，使学习过程更轻松。

人工智能的进阶图书——深度学习模型开发实战

本书是一本通过PyTorch深度学习模型开发案例学习深度学习技术应用方法的中、高端图书，是专门为那些有一定机器学习·深度学习技术基础、想通过案例进一步提升深度学习编程能力，积累实战经验的读者编写的。全书对精心设计的9大类深度学习任务构建模型，让读者可以逐步掌握高级且实用的深度学习开发和应用的方法。

案例涵盖面广：以PyTorch为工具，对常见的9种类型的深度学习任务进行了编程实现，让读者对深度学习技术的应用有一个全面了解。

代码解说详细：对各深度学习模型的实现方法及源代码进行了详细解说，将原理与实际操作相结合，便于学生阅读和理解程序的本质。

语言通俗易懂：虽然本书针对的是深度学习中、高级层次的读者，但书中的语言也尽量避免晦涩艰深，做到通俗易懂，让学习过程更高效。

实用针对性强：书中的每章都是为了解决特定任务而设计的主题，实用性和针对性特别强，而且特别注重原理的解说和过程的实现，读者可以从中学习到一些小窍门，举一反三，掌握灵活构建其他深度学习模型的能力。

人工智能的进阶图书——深度学习实战

本书以TensorFlow 2.0人工智能平台的基础架构为切入点，逐步过渡到TensorFlow 2.0项目开发实战和项目部署上线中，并重点介绍了使用TensorFlow 2.0的高级封装Keras搭建神经网络、训练神经网络和进行神经网络模型预测，让读者在项目实战中系统学习人工智能任务的工作流程及使用TensorFlow 2.0框架开发任务的完整过程，帮助读者深入系统地学习人工智能的开发应用。

全书共3篇：

第1篇为基础入门篇，介绍人工智能的基础知识，包括人工智能的发展、人工智能开发环境的部署与使用、TensorFlow 2.0框架与模型、神经网络、图像处理和TensorBoard可视化组件等。

第2篇为项目实战篇，通过实例讲解如何使用TensorFlow 2.0进行实际项目开发、模型评估与优化，包含了神经网络曲线拟合、MNIST手写字体识别、图像风格迁移、车牌识别、智能中文对话机器人等实例应用。

第3篇为部署上线篇，主要讲解TensorFlow Serving 部署模型上线和Flask 部署模型上线，从而实现完全生命周期的人工智能开发过程。

人工智能的进阶图书——深度学习之目标检测

本书首先从人工智能产业的发展史和机器“眼中”的图像世界开始讲述，逐步引导读者进入机器学习的图像处理当中；然后讲解深度学习中实现目标检测的主要算法，和以PyTorch框架为基础构建的神经网络；最后的实战部分详细讲解了如何使用目标检测算法实现具体项目。

全书共10章，涵盖内容包括：人工智能的历史和发展前景、深度学习的基础知识、卷积神经网络基础知识、PyTorch基础、目标检测算法、单阶段目标检测算法、双阶段目标检测算法、神经网络示例、污损遮挡号牌识别实战和地形目标识别实战。

系统--深入浅出讲解目标检测的技术难点，注重理论和实践的结合，内容系统、全面、深入

易懂--结合大量图文讲解，搭配示例代码实操，通俗易懂，知识点由浅入深，逐步引导读者构建自己的知识体系

丰富--PyTorch基础知识+神经网络结构+目标检测算法+实际工程项目开发，全方位系统深入讲解目标检测之应用

实战--污损遮挡号牌识别和地形目标识别两大案例，由浅入深，层层分析，完成目标检测应用的方案设计和PyTorch框架搭建与编程实现

人工智能的进阶图书——智能推荐系统开发实战

本书基于Python 3.7编写，全书围绕推荐模型的开发实践，为读者重点介绍了各种不同类型推荐模型的开发过程及其在多种业务场景下的应用。内容精练、案例丰富，实践性极强，可快速学习并上手实践。

全书分为4篇：

第1篇：简单介绍了推荐系统的发展过程及从事推荐模型研发需要的数学知识；

第2篇：重点介绍了不同类型的推荐算法在多种应用场景下的开发实践，包括协同过滤、矩阵分解、Logistic回归、决策树、集成学习、因子分解机与深度学习模型；

第3篇：介绍了推荐系统的冷启动问题及效果评估方法；

第4篇：通过行业真实案例，如广告点击率预测、金融产品精准营销、音乐推荐、基于客户生命周期的推荐等，深入浅出、循序渐进地介绍了推荐模型开发的全过程。

人工智能的进阶图书——图像识别从基础到案例实战

本书用大量的图形图像，结合Python代码介绍了人工智能领域图像识别的相关知识。全书共3部分，其中第1部分介绍了基础知识及相关工具如Python、Jupyter Nobebook和NumPy、Matplotlib等软件库的使用方法；第2部分主要借助TensorFlow、PyTorch、Keras、Chainer、scikit-learn等工具实现了16个不同层次的图像识别案例，如Iris数据集分类、手写数字识别、人物检测等，助力提升读者实战水平；第3部分介绍了基于Python的面向对象编程知识和如何用Python建立Web服务器。本书浅显易懂，特别适合作为大中专院校相关专业的参考书，也适合想通过Python系统学习机器学习和深度学习、用Python进行图像识别的入门参考书。

人工智能的进阶图书——基于TensorFlow 2.X的计算机视觉开发应用

从环境搭建、理论基础，到案例实战、部署上线，本书包含了计算机视觉领域的图像分类、迁移学习、目标检测、自编码器、生成式对抗网络，以及指纹识别、基于摄像头的指定物体实时预测、模型的部署上线等基于Tensorflow 2.0的全生命周期的计算机视觉任务的开发流程。可让读者系统地学习TensorFlow 2.X 在计算机视觉领域的相关知识和实战应用。

人工智能的进阶图书——TensorFlow与Keras深度学习实战

本书从MLP、CNN 和 RNN 3 种主要神经网络模型开始，先图解，再实现，最后是更多的实战应用案例，循序渐进地进行讲解，不仅可以让读者实际使用 Python实现深度学习，更可以了解各种神经网络的来龙去脉，深入且真正了解神经网络的理论基础，最终让读者能够真正构建出自己的神经网络模型。

●本书采用图解的形式，让你快速理解工作原理，数学不好也没关系。

●大量案例，教你用适当的算法调整模型，提高模型准确率。

●解说各种类型数据的预处理方法，让预测结果更准确。

本书主要知识点及部分案例

●MLP多层感知器——回归与分类问题

进行糖尿病、鸢尾花的多元分类预测、房价的回归预测

● CNN卷积神经网络——计算机视觉

实现手写识别、进行彩色图片的分类、去除图片噪声

●RNN循环神经网络——自然语言处理

使用RNN、LSTM、GRU实现影评的情绪分析、进行股价预测

●构建自己的深度学习模型

数据预处理与数据增强、调整神经网络、模型可视化

人工智能的进阶图书——数据科学与人工智能应用实战

本书以实操的形式探索、实践数据科学和人工智能的观念与理论，从网络爬虫、数据分析、数据清理、数据可视化、数据挖掘到机器学习，涵盖获取数据、探索数据和预测数据的全过程，全面整合基础理论与实战演练，开启你的数据科学和机器学习之路！

本书分4篇共16章，具体内容包括数据科学概论与开发环境建立、Python程序语言、HTML网页结构与JSON、网络爬虫和Open Data—获取数据、数据清理与存储、网络爬虫实战案例、向量与矩阵运算—NumPy包、数据处理与分析—Pandas包、数据可视化—Matplotlib包、概率与统计、估计与检验、探索性数据分析实战案例、人工智能与机器学习概论，以及回归、分类与分群等机器学习算法的实战案例等。

人工智能的进阶图书——网络爬虫与数据可视化

ChatGPT无论如何强大，其根本是网络中的海量数据，ChatGPT通过对网络数据的爬取、汇总、分析、整合，从而得出一个类似人类的回答。所以爬虫技术是必不可少的。本书就详细介绍了数据获取、数据清洗及数据可视化的相关内容。全书共分两篇，第一篇介绍了网络爬虫的基础知识及如何使用 Beautiful Soup、Pandas、Selenium 及 Scrapy 来建立爬虫程序，获取静态、动态类型的网页数据；第 2 篇通过 Matplotlib、Pandas、SeaBorn、Bokeh 等软件包将获取的数据用图形（或图表）抽象化成易于听众或读者吸收的内容（即将数据可视化），从而快速理解数据的模式、趋势和关联性。

人工智能——科学计算、数据处理

详细介绍了数据处理、数据分析及高性能数值计算问题。

Python：目前最火热的人工智能软件之一，可以高效的进行数据处理、数据分析等工作。

NumPy：Python最常用的软件库，用NumPy，为Python插上翅膀，让Python飞起来，实现人工智能时代的高性能数值计算。

Pandas：Python机器学习的基础软件库，数据分析界的“瑞士军刀”。

人工智能——Python算法入门

本书是一本用 Python学习算法基础和思考方法的入门书，用浅显易懂的语言对算法的基本原理及算法复杂度和计算量进行了详细讲解。针对新接触 Python的读者，先介绍了Python编程的基础知识和数据结构，然后通过大量示例代码和流程图 对算法相关的知识进行了详细解释，如算法复杂度、各种查找算法、不同数据排序的方法，以及最短路径问题、贝尔曼-福特算法、戴克斯特拉算法、A*算法、暴力搜索法、Boyer-Moore算法等。特别适合编程零基础读者、计算机相关专业学生、算法基础薄弱的程序员一边写代码，一边学习算法基础知识，并从不变的算法中学习思考方法。

人工智能——深度学习算法实战

本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法，并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书，读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理，以及各种算法的实现方法。学完本书后，读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。

1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。

2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。

3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。

4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。

5、如何让机器使用 CBOW、skip-gram 和 PV-DM 理解单词和文档的语义。

6、各种生成对抗网络GAN的使用方法，如InfoGAN和LSGAN，以及自动编码器，如收缩自动编码器、VAE 等。

人工智能——机器学习·深度学习数学基础

本书通过Python，深入浅出，详细介绍了机器学习和深度学习中必备的数学基础知识，主要内容包括Anaconda环境的安装、Jupyter Notebook的使用方法、Python编程基础、Numpy和matplotlib的应用、数学基础、线性代数、微分、概率·统计相关知识、利用机器学习实践数学模型等。

本书为双色印刷，内容讲解浅显易懂，特别适合那些想从事AI开发但数学基础薄弱的读者学习。

人工智能——机器学习中的数学

数学，作为一门基础学科，是学习和研究现代科学技术必须掌握的基本工具。人工智能是目前计算机科学十分热门的一个领域，而机器学习作为实现人工智能的一种方法，其底层逻辑都是数学。

1、全书结合300余幅插图+100余个示例+50余个公式推导，用讲故事和实例的形式介绍人工智能、机器学习中必备的数学基础知识，趣味性较强。

2、全书以初中阶段数学知识为基础，内容由浅入深，涉及数学计算均列出详细步骤，可让读者快速入门。

3、注重数学的友好性，所述概念和术语均以理解为主，并选择比较简单的案例辅助读者理解，对重点内容反复强调。

4、本书大体上由线性代数、高数、概率三部分组成，每一部分仅对机器学习中常见的数学知识进行介绍。对于繁琐的计算以Python编程的方式实现，让程序员们有归属感。

机器学习是人工智能的核心技术，对于数学基础薄弱的人来说，其台阶是陡峭的，本书力争在陡峭的台阶前搭建一个斜坡，为读者铺平机器学习的数学之路。

有了以上基础，你想不想自己动手打造一款聊天机器人？

本书从零开始介绍了聊天机器人的发展历程及技术原理，并配合项目实战案例，重点介绍了问答系统、对话系统、闲聊系统这三种主要聊天机器人的技术原理及实现细节。让读者可以由浅入深、循序渐进地学习聊天机器人的相关知识，并对聊天机器人有深入的理解。

本书分为 12 章，主要内容有聊天机器人概述、快速开发一个智能语音助手、文本相似度计算方法、基于 BERT 模型的智能客服、基于知识库的问答系统、基于知识图谱的电影知识问答系统、基于知识图谱的医疗诊断问答系统、基于任务导向的聊天机器人、基于Rasa的电影订票助手、基于UNIT的智能出行助手、快速搭建一个“夸夸”闲聊机器人、聊天机器人的发展展望。

全面：全方位介绍当前聊天机器人三大主流系统（问答系统、对话系统及闲聊系统）的技术原理及实现方案。

详细：200多幅图、十余个相关模型细致阐述了聊天机器人系统的功能模块、技术细节和操作步骤。

深入：深入讲解了9套聊天机器人的具体实现方案。

案例：书中附带了70多个实例的可运行代码，让你快速上手、拿来就用。

本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合对聊天机器人技术感兴趣的入门读者和进阶读者阅读。

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