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AIGC基础、应用与展望(人工智能通识 微课版)电子书

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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作       者:贾小林 朱勇 李晓黎 主编

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2025-04-01

字       数:23.1万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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AI是近年来炙手可热的前沿技术。随着越来越多的AI应用人们的视野,AI技术也赢得了国内外社会公众、专家、学者和发者的广泛关注。 自2022年ChatGPT横空出世以来,AIGC迅速成为极其火爆的AI发展方向。近年来,各种AIGC大模型层出不穷,AIGC大模型生成的内容也日臻完善,并且已经达到可以落地应用的程度,因此可能创造大量的就业机会。 本书概述了AIGC的基础技术,从机器学习、深度学习的基本概念和基础算法,到生成模型、自然语言处理和计算机视觉的相关技术,即使是没有学过 AI 基础知识的读者,也可以轻松门。本书还从众多AIGC大模型中选择了具有代表性的大模型行解读,使读者能够轻松理解其工作原理,内容涵盖代码生成、图像生成、语音生成和视频生成等诸多应用领域。在此基础上,本书还将带领读者一起试用各种类型的AIGC大模型,使读者能够直观体验AIGC大模型落地应用的效果。 本书既可作为高校人工智能通识课程或AIGC相关课程的教材,也可作为相关领域的从业人员门了解AI的参考用书。<br/>【推荐语】<br/>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。 2.理论深度较浅,适合门学习  AI 模型的核心技术是算法和模型的网络结构。模型的网络结构是算法的具体实现,而理解深度学习模型(特别是 AIGC 大模型)中的算法需要很多数学知识。为了便于初学者理解深度学习模型的工作原理,本书只简要介绍一些基础算法的数学公式,而在介绍深度学习模型时,通常只介绍其网络结构,不涉及算法的数学公式,因为初学者只要理解模型的工作原理即可,不需要掌握设计 AI 模型的理论与技术。 3.紧跟时代发展,融合前沿技术  AIGC 技术在近几年高速发展,涌现出很多新技术和新的 AIGC 大模型。为了让读者能够紧跟 AIGC 技术发展的潮流,本书不但重讲解了经典 AIGC 技术——大语言模型的工作原理和具体应用,还介绍了 AIGC 在代码生成、图像生成、语音生成和视频生成等领域的应用。书中讲解的很多 AIGC 大模型都是近年来推出的新模型,涵盖了 AIGC 技术的最新发展趋势。 4.创新教材形态,助力读者自学  编者结合书中重内容录制了大量微课,为读者展高效自学提供了便捷路径,并提供丰富的教辅资源,以帮助院校老师快速展教学。为了便于初学者理解 AIGC 大模型的具体应用,本书还设计了各种体验任务,可与读者共同体验大语言模型和各种多模态 AIGC 大模型的应用效果,使读者在体验丰富、新奇的 AI 技术的同时,加深对基础理论和 AIGC 大模型工作原理的理解,实现理论性、趣味性与实用性相结合。<br/>【作者】<br/>贾小林:  教授,博士生导师,毕业于西南交通大学,获工学博士学位;现任计算机科学与技术学院副院长,分工负责本专科教育教学与改革、专业建设与评估、教学研究、本科人才培养团队建设等工作,分管教学科研办公室。四川省普通本科高校教学指导委员会委员,国际电子电器工程师学会(IEEE)高级会员,中国计算机学会(CCF)高级会员,CCF优秀传播大使,四川省海外高层次留学人才,绵阳市“4 3”高端成长型产业领军人才,绵阳市优秀教师,西南科技大学十佳岗位青年、优秀共产党员、优秀教师、教学名师等,选西南科技大学70周年校庆特辑《龙山薪火-西南科大人之教师篇》;主要从事射频识别(RFID)技术、物联网(IOT)技术、计算机应用技术等领域的研究和教学工作;主持完成国家自然科学基金面上项目、四川省科技支撑计划重大项目、四川省应用基础研究项目、四川省高校成果转化重大培育项目、制造过程测试技术重实验室重项目等重要研究课题;研究成果荣获四川省科学技术步二等奖1项,四川省高等教育教学成果三等奖2项,西南科技大学优秀教学成果一等奖1项。  李晓黎:  软件发工程师,毕业于吉林大学计算机系;自2006年以来,带领团队一直从事网络管理软件、企业ERP系统和电商平台等的发与建设工作,具有中国投资银行、国家发银行、中信银行等多家银行从业经历,参与银行信息化建设、网银平台发、智能合约设计与发工作多年,在人工智能、AIGC、Java程序设计、系统软件发、团队组织管理和系统架构设计等领域积累了丰富的实战经验,主编图书10余本,并被上百所高校选作教材。<br/>
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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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