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| 編輯推薦： |
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??·案例引领，直观易懂：?? 每章以真实案例开场，将AI原理与发展通俗讲解。??·覆盖核心，紧贴前沿：?? 系统讲解Transformer、GPT、BERT等核心技术及其在智慧城市、医疗等领域的赋能应用。??·动手实践，即刻产出：?? 手把手教你运用??文心一言、讯飞星火? 等工具进行??文本、图像、视频??生成与??数字人??创作，掌握核心应用技能。
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| 內容簡介： |
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本书采用”理论?+?应用?+?操作实践”相结合的方式，深入浅出地介绍生成式人工智能及大模型的基础知识。书中精选典型案例，展示大模型在各行业的应用，并通过Transformer架构，详细解析生成式人工智能及大模型的核心原理与技术演进。此外，本书还通过文本生成、图像生成、视频生成等应用场景，指导读者学习AI工具的使用。 本书体系完整，通俗易懂。内容分为8章，包括生成式人工智能概述、大模型基础、大模型行业赋能、Transformer模型、大语言模型、文本生成、图像生成和视频生成。 本书可作为高等职业院校的人工智能通识课程教材，也可作为工程技术人员的人工智能入门参考书。
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| 關於作者： |
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高祖彦，恩施职业技术学院副教授。精品课程负责人，教学专业委员会秘书、恩施州大数据中心专家、恩施州应急管理专家。曾获青年教师技能大赛一等奖、教学能力大赛一等奖、教学成果二等奖、优质课二等奖、学生思想政治教育二等奖、优秀班主任、“天天向上 廉洁有为”先进典型、优秀共产党员、全省优秀考务工作者等荣誉。
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| 目錄：
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前言二维码资源清单第1章 生成式人工智能概述案例导入 ChatGPT震撼来袭1.1 认识人工智能1.1.1 人工智能的定义1.1.2 人工智能的分类1.1.3 人工智能的起源1.1.4 人工智能发展历程1.1.5 人工智能的主要流派1.2 生成式人工智能1.2.1 认识生成式人工智能1.2.2 AIGC与内容生产方式变革1.2.3 AIGC的发展历程1.3 机器学习与深度学习1.3.1 机器学习1.3.2 监督学习与强化学习1.3.3 人工神经网络1.3.4 深度学习1.4 AIGC的应用与风险挑战1.4.1 AIGC的应用1.4.2 AIGC的发展方向1.4.3 AIGC风险挑战1.4.4 AIGC监管政策拓展阅读 几位人工智能的奠基人1.5 习题第2章 大模型基础案例导入 2024年诺贝尔物理学奖揭晓2.1 认识大模型2.1.1 大模型的定义2.1.2 大模型的分类2.1.3 大模型的涌现能力2.2 大模型的发展2.2.1 大模型的发展历程2.2.2 我国大模型的发展2.3 大模型核心技术2.3.1 Transformer架构2.3.2 模型微调2.3.3 基于人类反馈的强化学习2.3.4 模型压缩技术2.3.5 安全与隐私保护技术2.4 大模型的三要素2.4.1 算力2.4.2 算法2.4.3 数据2.5 大模型的发展方向2.5.1 多模态大模型的跨越式突破2.5.2 AI智能体2.5.3 具身智能2.5.4 生物智能2.5.5 大世界模型2.6 大模型的构建过程拓展阅读 一代宗师杰弗里 辛顿2.7 习题第3章 大模型行业赋能案例导入 盘古大模型解决行业难题3.1 大模型 + 智慧城市3.1.1 智慧政务 华为盘古政务大模型3.1.2 智慧交通 TransGPT交通大模型3.1.3 智慧环境 三监联动大模型3.1.4 智慧安防 依图科技天问大模型3.2 大模型 + 智慧医疗3.2.1 智能诊断和决策支持 华佗GPT3.2.2 药物研发 盘古药物设计平台3.2.3 医学影像分析 龙影大模型3.2.4 健康管理系统 大医大语言模型3.2.5 大模型与机器人手术 AI脑部手术机器人3.3 大模型 + 智能制造3.3.1 大模型赋能智能制造 海尔卡奥斯工业大模型3.3.2 大模型赋能工业机器人 通义千问伙伴计划3.3.3 大模型赋能人形机器人 宇树科技的人形机器人3.4 大模型 + 智慧金融3.4.1 投研助手 浦发银行投研助手3.4.2 风控合规 度小满轩辕风控大模型3.4.3 理赔助手 众安科技智能保险系统3.4.4 智能营销 言犀大模型拓展阅读 我国生成式人工智能服务数量突破300款3.5 习题第4章 Transformer模型案例导入 2024年诺贝尔化学奖再次花落人工智能4.1 自然语言处理基础4.1.1 自然语言处理的概念4.1.2 自然语言处理任务4.1.3 语言输入的预处理4.2 传统语言模型4.2.1 语言模型的发展历程4.2.2 统计语言模型4.2.3 神经网络语言模型4.3 序列到序列模型4.3.1 序列到序列结构4.3.2 注意力机制4.4 Transformer模型解析4.4.1 Transformer模型结构4.4.2 嵌入和向量化4.4.3 位置编码4.4.4 掩码多头自注意力4.4.5 残差连接和归一化4.4.6 线性层和softmax层4.4.7 多层叠加拓展阅读 混合专家模型MoE4.5 习题第5章 大语言模型案例导入 Nature连发3篇文章，惊呼DeepSeek震惊世界！5.1 大语言模型技术路线5.2 GPT系列模型5.2.1 GPT-15.2.2 GPT-25.2.3 GPT-35.2.4 GPT-3.55.2.5 ChatGPT5.2.6 GPT-45.3 BERT模型5.3.1 BERT模型结构5.3.2 输入形式5.3.3 模型预训练与微调5.4 T5模型5.4.1 T5模型架构5.4.2 模型预训练策略5.4.3 预训练流程5.5 DeepSeek模型5.5.1 DeepSeek模型发展历程5.5.2 DeepSeek-V35.5.3 DeepSeek-R1拓展阅读 DeepSeek颠覆了什么5.6 习题第6章 文本生成案例导入 见证DeepSeek的能力6.1 AI文本生成的应用6.2 常用文本生成大模型6.2.1 文心一言6.2.2 讯飞星火6.2.3 智谱清言6.2.4 通义千问6.3 提示词6.3.1 提示词的概念6.3.2 提示词的组成要素6.3.3 提示词的技巧6.4 操作实践 使用文心一言生成文本6.4.1 文心一言的使用6.4.2 文学创作6.4.3 制定学习计划6.4.4 旅游攻略拓展阅读 ”快笔小新”：新华社第一位机器人记者6.5 习题第7章 图像生成案例导入 AI画作《太空歌剧院》获艺术类比赛一等奖7.1 AI图像生成技术路线及其应用7.1.1 AI图像生成的技术路线7.1.2 AI图像生成的应用7.2 AI图像生成大模型7.2.1 Stable Diffusion7.2.2 DALL E 27.2.3 Midjourney7.2.4 文心一格7.3 操作实践 使用文心一格生成图像7.3.1 文心一格的使用7.3.2 自定义模式7.3.3 文生图7.3.4 图生图拓展阅读 全球首次AI山水画作成功拍卖，落槌价110 万元7.4 习题第8章 视频生成案例导入 中国文生视频AI动画片《千秋诗颂》首播8.1 AI视频生成的方式及应用8.1.1 AI视频生成的方式8.1.2 AI视频生成的应用8.2 视频生成大模型8.2.1 Sora8.2.2 智谱清影8.3 操作实践 使用智谱清影生成视频8.3.1 智谱清影的使用8.3.2 文生视频8.3.3 图生视频8.4 虚拟数字人8.4.1 虚拟数字人介绍8.4.2 虚拟数字人生成工具8.5 操作实践 使用腾讯智影创建数字人拓展阅读 腾讯智影数字人直播8.6 习题参考文献
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当前，生成式人工智能正以空前的速度重塑全球科技与产业格局。其应用范围从文本生成扩展至多模态内容创作，从科研辅助延伸至产业升级，已广泛渗透至人类社会的各个领域。2017年，我国发布了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能提升至国家战略层面，明确提出：人工智能产业应成为新的重要经济增长点，并在2030年力争成为世界主要的人工智能创新中心，为我国跻身创新型国家前列和经济强国奠定坚实基础。2018年，印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，将人工智能纳入大学计算机基础教学内容，并构建了涵盖人工智能专业教育、职业教育和大学基础教育的高校教育体系。2024年，我国提出开展”人工智能?+”行动，彰显了国家推动人工智能与实体经济深度融合、加速形成新质生产力的坚定决心。 本书在总结人工智能通识课程实践经验的基础上，依据通识课程的要求，采用”理论?+?应用?+?实践操作”相结合的方式，系统、全面地介绍了生成式人工智能及大模型的知识及应用，具体特色如下。 1） 案例引领。每章均以典型案例导入，帮助学生理解生成式人工智能技术及大模型的概念、原理和应用，激发学生对课程的学习兴趣。 2）融入思政元素。本书编写注重融入思政元素，从多角度介绍人工智能的发展历史及该领域杰出科学家的成功故事；选取我国人工智能战略及在人工智能领域的先进成果，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。通过典型案例及拓展阅读材料，进行科学伦理教育，帮助学生树立正确的世界观、人生观和价值观。 3）易读易学。本书编写力求使用通俗易懂的语言，深入浅出地介绍生成式人工智能及大模型的理论及应用，帮助学生了解相关技术的演变，确保学生在课堂上能够”听得懂、学得会”。 4）突出实践应用。本书围绕文本生成、图像生成、视频生成等应用场景，介绍DeepSeek、文心一言、智谱清影、腾讯智影等AI工具的使用方法，培养学生的实践应用能力。 5）体系完整且先进。本书涵盖生成式人工智能及大模型的基础知识，选用典型案例介绍大模型的行业应用，通过Transformer架构，解析生成式人工智能及大模型的核心原理及技术演进，并结合相关应用场景学习AI工具的使用。书中还对我国当前备受关注的DeepSeek模型进行了介绍。 课程教学建议：运用书中提供的案例，采用讲授、讨论、调研等多样化教学方法，创设教学情境，挖掘课程思政元素，在传授人工智能知识的同时，潜移默化地进行育人教育。本书由高祖彦、张力、陶慧担任主编，王磊、谭再峰、张梦帆、丁茜茜担任副主编，牛百齐、刘煜、李蕊、周丹丹、陈庆惠担任参编。在编写过程中，本书参考并引用了大量同行专家的文献及网络资料，在此向所有著作者致以诚挚的谢意！ 鉴于本书涵盖多学科知识，且编者水平有限，书中难免存在疏漏之处，恳请广大读者批评指正。
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