ChatGPT：AIGC新時代

本書專註於ChatGPT相關的AI發展歷史、趨勢及應用等。
在書中，作者首先回顧了AI的歷史發展和ChatGPT技術的發展歷程，重點講述影響人工智能的關鍵人物和核心技術。
然後，作者分析了ChatGPT對社會各個領域的影響和技術的本質與價值，並探討了其對具體職業的影響。
為了方便讀者拿來即用，本書按場景列出了絕大部分使用ChatGPT的場景和提示語模板，
分領域介紹了產品和案例，讀者不僅能快速嘗試AI產品，也能從AI的成功創新中獲得啟發。
最後，作者還探討了AI和ChatGPT技術的未來發展趨勢和產業前景，包括一些爭議和風險分析。
本書適用於以下人群： 企業管理層和決策者，可以通過本書瞭解ChatGPT技術對不同領域的影響和應用，
以便更好地利用AI技術優化業務流程、提高生產效率和提升營銷效果等。
教育工作者和學生，可以通過本書瞭解AI技術的發展趨勢和應用場景，
從中獲取靈感和啟示，為未來的學習和職業規劃做好準備。
對AI和ChatGPT技術感興趣的讀者，可以通過本書瞭解AI技術的基本原理和發展歷程，
以及ChatGPT技術的應用場景和未來發展趨勢，從中獲取更深入的認知。

第1章ChatGPT發展簡史
1.1 AI的概念和萌芽
1.1.1 什麼是AI？
1.1.2 AI的分類
1.1.3 圖靈測試
1.1.4 AI的萌芽
1.1.5 AI學科成立
1.2 符號主義流派的探索
1.2.1 符號主義的“推理期”（1956-1965年）
1.2.2 符號主義的低谷（1965-1970年）
1.2.3 符號主義的“知識期”（1970-1980年）
1.2.4 符號主義的“學習期”（1980-1990年）
1.3 連接主義流派的探索
1.3.1人工神經元的探索（1943-1967年）
1.3.2 第二代神經網絡（1982-1995年）
1.3.3 統計機器學習（1995-2012年）
1.4 預訓練大模型時代
1.4.1 預訓練大模型
1.4.2 2017年6月，6500萬個參數的Transformer
1.4.3 2018年10月，3.36億個參數的BERT
1.4.4 2019年10月，110億個參數的T5
1.4.5 2021年1月，1.6萬億個參數的SwitchTransformer
1.4.6 2021年5月，1370億個參數的LaMDA
1.4.7 2022年4月，5400億個參數的PaLM
1.4.8 總結
1.5 ChatGPT簡史
1.5.1 2015年12月，OpenAI創立
1.5.2 2018年6月，1.17億個參數的GPT
1.5.3 2019年2月，15億個參數的GPT
1.5.4 2019年3月，OpenAI重組
1.5 .5 2020年5月，1750億個參數的GPT
1.5.6 2021年1月，120億個參數的DALL
1.5.7 2021年6月，120億個參數的Codex
1.5.8 2022年3月，13億個參數的InstructGPT
1.5.9 2022年11月，約20億個參數的ChatGPT
1.6 ChatGPT生態系統
1.6.1 ChatGPT是AI時代的基礎設施
1.6.2 微軟加大投資發展自己的生態
1.6.3 開放ChatGPT API
1.6.4 多模態的GPT-4模型
1.6.5 ChatGPT推出插件功能
第2章ChatGPT的本質及影響
第3章ChatGPT使用指南
第4章AI應用案例
第5章ChatGPT發展前瞻
附錄AI小百科