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前言 第1章 初識生成式人工智慧 1-1 縱觀AI產業版圖 判別式AI和生成式AI、從大數據到大模型、生成式AI市場格局 1-2 聚焦AIGC:內容皆可生成 文本生成、圖片生成、影片生成 1-3 生成式AI的核心價值 生成式AI聚焦於認知的邏輯層面、生成式AI的優勢、生成式AI的價值 1-4 重要發展里程碑──ChatGPT橫空出世 ChatGPT發展歷程、各大科技巨擘爭相布局、ChatGPT的應用 第2章 AIGC的底層邏輯 2-1 生成式模型基礎 深度學習的前世今生、深度學習的經典模型、可自主學習的GAN 2-2 Transformer和ChatGPT模型 序列到序列(seq2seq)、注意力機制、Transformer模型、GPT系列模型 2-3 Diffusion模型 什麼是Diffusion?文本到圖像、Stable Diffusion 第3章 功能分析:AIGC能生成什麼內容? 3-1 生成文字:新聞、報告、程式都可一鍵生成 新聞生成、報告生成、程式生成 3-2 描繪圖像:解析度、清晰度、真實性與藝術性 圖像生成的突破、生成藝術風格圖像、其他頂尖平台 3-3 語音製作:精準還原、即時合成 音樂生成、語音複製、跨模態生成 3-4 影視創作:大量場景任你選 劇本創作、角色和場景創作、剪接後製 3-5 互動娛樂:遊戲中的生成式AI革命 遊戲內容生成、提高NPC互動性、創新型AI遊戲 第4章 商業模式:AIGC的產業應用與前景 4-1 研發設計:設計能力樣樣俱全 外觀設計、結構設計、藥物研發 4-2 生產製造:L4 級別的智慧控制 機器人控制、多機器人協作、工業品檢 4-3 供應鏈管理:庫存計畫自動程式設計 供應鏈領域的AI應用、需求預測、庫存管理 4-4 市場行銷:行銷文案不再發愁 行銷方案、行銷文案和圖片、行銷溝通 4-5 客戶服務:貼心服務打動客戶 更有效的溝通、知識庫管理、客服品質監控 第5章 主動還是被動?決勝AIGC 5-1 展望未來:AIGC帶來新技術革命? AGI未來發展、從AIGC走向AGI、新一輪內容革命的起點 5-2 AI並非萬能:AIGC的優勢與瓶頸 AIGC的優勢、AIGC顛覆業務流程、AIGC的瓶頸 5-3 我們的工作機會還在嗎? AIGC能否取代內容創作者?人工智慧會取代誰?我們該怎麼辦? 後記 參考資料
作者簡介 丁磊 美國俄亥俄州立大學人工智慧專業博士,美國哥倫比亞大學博士後(Post Doctorate)。 人工智慧商業化的先行者,曾為PayPal創立人工智慧平台,歷任百度金融首席資料科學家、PayPal全球消費者資料科學部創辦負責人等職務,曾在IBM Watson研究院和美國伊利諾大學貝克曼研究所從事研究,在IEEE期刊等發表高品質論文20餘篇,獲授權專利30餘項。 幫助企業運用人工智慧提升效益,與中國農業銀行、中國電信、萬科集團、聯合利華、億客行等行業巨頭深度合作,推動人工智慧落地。領導研發的行銷和風控決策系統、精准服務智慧型機器人平台在多個行業成功應用。2018年被財經評為中國「資料科學50人」。
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