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深度學習
AIGC:讓生成式AI成為自己的外腦 版權信息
- ISBN：9787302645665
- 條形碼：9787302645665 ; 978-7-302-64566-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
AIGC:讓生成式AI成為自己的外腦 本書特色
在產業界，許多公司和組織積極應用AIGC技術，以提高業務效率和產品質量。例如，新聞媒體、廣告公司、內容創作平臺等，都在使用AIGC技術生成各種類型的內容，以滿足不同用戶的需求。一些大型科技公司也在積極布局AIGC領域，推出各種與AIGC相關的工具和平臺，以支持AIGC應用的開發和部署。
AIGC的發展還面臨許多挑戰和問題，例如算法可解釋性、數據隱私保護等。因此，我們需要持續關注和研究AIGC，以便更好地挖掘它的潛力，同時避免其潛在的風險和影響。
本書理論結合實踐，旨在幫助讀者全面掌握AIGC的基礎知識，為應對未來的技術挑戰做好準備。讓我們一起探索這個迅速發展的領域，發現其中的無限可能性!
AIGC:讓生成式AI成為自己的外腦 內容簡介
《AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦》針對近期較為火熱的AIGC技術及其相關話題，介紹AIGC的技術原理、專業知識和應用。 全書共分為九章。**章介紹AIGC技術的基本概念和發展歷程；第二、三章介紹AIGC的基礎技術棧和拓展技術棧；第四、五章分別討論了AIGC技術在文本生成和圖像生成兩個領域的現狀和前景；第六章列舉了目前較為熱門的AIGC技術應用；第七章描述了AIGC的上、中、下游產業鏈及未來前景；第八章主要關注AIGC在法律和道德上可能存在的爭議與問題；第九章對AIGC技術進行了總結與展望。全書運用可視化的表達方式，對較為復雜的概念進行了生動易懂的闡述。 AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦適合AIGC從業人員、相關技術人員以及相關專業的學生參考和學習。
AIGC:讓生成式AI成為自己的外腦 目錄
**章 AIGC：智造時代來臨
**節 從UGC、 PGC到AIGC
一、 UGC 首秀登場
二、 PGC 持續發力
三、 AIGC 引爆熱點
第二節 AIGC 的分類
一、根據生成內容分類
二、根據生成技術分類
三、根據生成目的分類
四、根據生成方式分類
第三節 AIGC 的發展歷史
一、早期探索階段
二、數據和硬件的提升階段
三、 GAN 技術的引入階段
四、語言生成模型的興起階段
第二章 AIGC 的基礎技術棧
**節 識別的技術
一、識別的關鍵
二、計算機視覺模型
第二節 理解與輸出
一、算法如何理解文本
二、算法如何理解音頻
三、算法如何輸出文本
四、算法如何輸出音頻
第三節 從輸出到可視
一、數據可視化技術
二、數據可視化的建議
三、數據可視化技術與元宇宙
第四節 從可視到創作
一、跳出傳統的 AI 藝術
二、 AI 藝術：從理論走向實踐
三、藝術的產生到增強
第三章 AIGC 的拓展技術棧
**節 模塊化設計
一、模塊化設計的應用
二、模塊化設計的優缺點
第二節 Seq2Seq 模型
一、 Seq2Seq 模型的基本原理
二、 Seq2Seq 模型的應用
第三節 多模態模型
一、多模態模型的發展歷史
二、多模態模型的應用
三、多模態模型的案例
第四節 一切的一切： ChatGPT
一、 ChatGPT 中的 Seq2Seq 思想
二、 GPT-4 支持多模態
第四章 AIGC 與文本生成
**節 AI 文本生成與發展
一、 ChatGPT 的出圈
二、國外 AI 文本生成的火熱
三、國內 AI 文本生成的發展
第二節 AI 文本生成的垂直應用
一、專業客服
二、智能搜索
三、智能創作
四、圖像也可以用文本表示
五、 AI 也是學霸
六、扮演評委不在話下
第三節 關于 AI 文本生成的一些討論
一、更好或是更壞
二、監管何去何從
三、隱私愈發重要
第五章 AIGC 與圖像生成
**節 AI 繪畫的興起
一、圖像編輯器的魔力
二、神奇的圖像生成工具
三、萬能的形象生成工具
四、語言處理的奧秘
第二節 AI 輔助美術設計
一、神通廣大的圖像處理
二、線條繪制的藝術
三、神奇的風格遷移技術
四、布局設計的底層邏輯
第三節 AI 輔助海報設計
一、如何使用AI輔助設計海報
二、 AI 輔助海報設計的優點與缺點
三、 AI 輔助海報設計的未來
第四節 AI 輔助專業圖像生成
一、神奇的算法模型
二、強大的數據集
三、逼真的應用場景
四、未來發展趨勢
第六章 AIGC 的應用升級
**節 內容生成賦能數字化轉型
一、用AI 工具打造視聽生態
二、多模態交互下的內容創作
三、多模態交互的應用
第二節 代碼生成掀起科技浪潮
一、人人皆可編程
二、 AI 生成引發新的內卷
第三節 策略生成引領游戲革新
一、虛擬形象的生成
二、游戲的開發制作
第七章 AIGC 的生態構建
**節 上游產業的發展
一、硬件的突破
二、軟件的帶動
三、數據的支持
四、人才的培養
第二節 中游產業的帶動
一、云計算：算力的提供者
二、大數據：訓練的基礎
三、機器學習：多線程學習的探索
第三節 下游產業的繁榮
一、終端產品的打造
二、智能生態的構建
第八章 AIGC 的挑戰與監管
**節 AIGC 的阿喀琉斯之踵
一、當前的不足
二、未來的發展
第二節 法律監管與問題
一、誰是版權所有者
二、技術的 B 面：道德與濫用
三、數據隱私問題
第三節 產業影響與人員轉型
一、 AIGC的產業落地
二、 AIGC對人力資源市場的沖擊
三、普通員工應如何應對AIGC帶來的職業危機
第九章 AIGC引領未來的變革
**節 探索無限可能性
一、揭示 AIGC 改變世界的力量
二、 AIGC 的冒險之旅
第二節 人與 AI 智慧共生
一、探索 AI 全球治理的未來
二、掀起商業與社會變革的力量
第三節 探索下一代數字世界的無限潛力
一、元宇宙開發的領軍者
二、革命性的搭檔： Web 3.0
三、一場機遇與爭議并存的革命
參考文獻
**節 從UGC、 PGC到AIGC
一、 UGC 首秀登場
二、 PGC 持續發力
三、 AIGC 引爆熱點
第二節 AIGC 的分類
一、根據生成內容分類
二、根據生成技術分類
三、根據生成目的分類
四、根據生成方式分類
第三節 AIGC 的發展歷史
一、早期探索階段
二、數據和硬件的提升階段
三、 GAN 技術的引入階段
四、語言生成模型的興起階段
第二章 AIGC 的基礎技術棧
**節 識別的技術
一、識別的關鍵
二、計算機視覺模型
第二節 理解與輸出
一、算法如何理解文本
二、算法如何理解音頻
三、算法如何輸出文本
四、算法如何輸出音頻
第三節 從輸出到可視
一、數據可視化技術
二、數據可視化的建議
三、數據可視化技術與元宇宙
第四節 從可視到創作
一、跳出傳統的 AI 藝術
二、 AI 藝術：從理論走向實踐
三、藝術的產生到增強
第三章 AIGC 的拓展技術棧
**節 模塊化設計
一、模塊化設計的應用
二、模塊化設計的優缺點
第二節 Seq2Seq 模型
一、 Seq2Seq 模型的基本原理
二、 Seq2Seq 模型的應用
第三節 多模態模型
一、多模態模型的發展歷史
二、多模態模型的應用
三、多模態模型的案例
第四節 一切的一切： ChatGPT
一、 ChatGPT 中的 Seq2Seq 思想
二、 GPT-4 支持多模態
第四章 AIGC 與文本生成
**節 AI 文本生成與發展
一、 ChatGPT 的出圈
二、國外 AI 文本生成的火熱
三、國內 AI 文本生成的發展
第二節 AI 文本生成的垂直應用
一、專業客服
二、智能搜索
三、智能創作
四、圖像也可以用文本表示
五、 AI 也是學霸
六、扮演評委不在話下
第三節 關于 AI 文本生成的一些討論
一、更好或是更壞
二、監管何去何從
三、隱私愈發重要
第五章 AIGC 與圖像生成
**節 AI 繪畫的興起
一、圖像編輯器的魔力
二、神奇的圖像生成工具
三、萬能的形象生成工具
四、語言處理的奧秘
第二節 AI 輔助美術設計
一、神通廣大的圖像處理
二、線條繪制的藝術
三、神奇的風格遷移技術
四、布局設計的底層邏輯
第三節 AI 輔助海報設計
一、如何使用AI輔助設計海報
二、 AI 輔助海報設計的優點與缺點
三、 AI 輔助海報設計的未來
第四節 AI 輔助專業圖像生成
一、神奇的算法模型
二、強大的數據集
三、逼真的應用場景
四、未來發展趨勢
第六章 AIGC 的應用升級
**節 內容生成賦能數字化轉型
一、用AI 工具打造視聽生態
二、多模態交互下的內容創作
三、多模態交互的應用
第二節 代碼生成掀起科技浪潮
一、人人皆可編程
二、 AI 生成引發新的內卷
第三節 策略生成引領游戲革新
一、虛擬形象的生成
二、游戲的開發制作
第七章 AIGC 的生態構建
**節 上游產業的發展
一、硬件的突破
二、軟件的帶動
三、數據的支持
四、人才的培養
第二節 中游產業的帶動
一、云計算：算力的提供者
二、大數據：訓練的基礎
三、機器學習：多線程學習的探索
第三節 下游產業的繁榮
一、終端產品的打造
二、智能生態的構建
第八章 AIGC 的挑戰與監管
**節 AIGC 的阿喀琉斯之踵
一、當前的不足
二、未來的發展
第二節 法律監管與問題
一、誰是版權所有者
二、技術的 B 面：道德與濫用
三、數據隱私問題
第三節 產業影響與人員轉型
一、 AIGC的產業落地
二、 AIGC對人力資源市場的沖擊
三、普通員工應如何應對AIGC帶來的職業危機
第九章 AIGC引領未來的變革
**節 探索無限可能性
一、揭示 AIGC 改變世界的力量
二、 AIGC 的冒險之旅
第二節 人與 AI 智慧共生
一、探索 AI 全球治理的未來
二、掀起商業與社會變革的力量
第三節 探索下一代數字世界的無限潛力
一、元宇宙開發的領軍者
二、革命性的搭檔： Web 3.0
三、一場機遇與爭議并存的革命
參考文獻
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AIGC:讓生成式AI成為自己的外腦 作者簡介
成生輝博士現任西湖大學西湖學者，智能可視化實驗室負責人。他于紐約州立大學石溪分校獲得計算機科學博士學位，并在美國布魯克海文國家實驗室、哈佛醫學院進行研究，曾任世界銀行（總部）數字經濟組顧問。他的主要研究對象為元宇宙、可視化、可視分析等。他曾任大數據高峰論壇執行主席，國際可視化年會、太平洋可視化大會、中國可視化大會等項目委員會委員。發表論文30多篇，專著6部，包括《元宇宙：概念、技術及生態》等，入選深圳和杭州市海外高層次人才，浙江省高校領軍人才培養計劃。
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