1.面向通识教育,构建知识体系 本书从最基础的 AI 概念手,沿着 AI 基础概念、机器学习基础、深度学习基础、AIGC背后的基础技术、AIGC 大模型的学习路线逐层递,读者不需要学习其他基础课程,即可读懂书中的内容。AI 是以计算机科学为基础,涉及计算机、数学、统计学等知识的交叉学科。书中讲到涉及其他学科的知识时,都会提前介绍,比如第 2 章介绍生成模型时涉及较多统计学的知识,因此 2.1.3 小节讲解了生成模型中用到的统计学概念,为读者学习和理解后面的内容奠定基础。
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6.5
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内容提要
前言
第1篇 导论篇
第1章 AI技术概述
AI技术概述
1.1 AI技术基础
1.2 机器学习基础
1.3 深度学习基础
1.4 AIGC的发展历史、应用方向及基础技术
本章小结
习题
课程实践
第2篇 基础篇
第2章 生成模型
生成模型
2.1 生成模型技术基础
2.2 深度生成模型
本章小结
习题
课程实践
第3章 自然语言处理经典模型
自然语言处理经典模型
3.1 NLP技术的发展历程和应用现状
3.2 NLP技术基础
3.3 经典NLP深度学习模型
本章小结
习题
课程实践
第4章 计算机视觉经典模型
计算机视觉经典模型
4.1 CV技术的发展历程和应用现状
4.2 CV技术基础
4.3 经典CV模型
本章小结
习题
课程实践
第3篇 应用篇
第5章 大语言模型
大语言模型
5.1 大语言模型概述
5.2 主流大语言模型简析
5.3 GPT系列模型的工作原理
5.4 体验主流大语言模型
本章小结
习题
课程实践
第6章 代码生成大语言模型
代码生成大语言模型
6.1 代码生成大语言模型概述
6.2 主流代码生成大语言模型选解
6.3 体验CodeWhisperer
6.4 体验CodeGeeX
本章小结
习题
课程实践
第7章 图像生成大模型
图像生成大模型
7.1 图像生成大模型的工作原理
7.2 主流图像生成大模型选解
7.3 体验图像生成大模型
本章小结
习题
课程实践
第8章 语音生成大模型
语音生成大模型
8.1 语音生成大模型的工作原理
8.2 语音生成大模型选解
8.3 体验语音生成大模型
本章小结
习题
课程实践
第9章 视频生成大模型
视频生成大模型
9.1 视频生成大模型的基础技术
9.2 主流视频生成大模型选解
9.3 体验主流视频生成大模型
本章小结
习题
课程实践
第4篇 展望篇
第10章 AIGC时代的机遇、挑战及发展趋势
AIGC时代的机遇、挑战及发展趋势
10.1 AIGC的社会影响
10.2 AIGC时代的机遇和挑战
10.3 AIGC技术所面临的挑战及发展趋势
本章小结
习题
课程实践
附录 大语言模型智能体精选与推荐
F.1 文心智能体平台
F.2 通义智能体
F.3 ChatAI的定制模型
F.4 DeepSeek智能体
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