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人工智能創(chuàng)造學(xué) 版權(quán)信息
- ISBN：9787563571765
- 條形碼：9787563571765 ; 978-7-5635-7176-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能創(chuàng)造學(xué) 內(nèi)容簡介
人工智能在音樂、美術(shù)、工業(yè)和科學(xué)等領(lǐng)域的創(chuàng)造性過程中發(fā)揮著非常重要的作用，特別是隨著大模型技術(shù)的發(fā)展，AI在藝術(shù)創(chuàng)作、工業(yè)設(shè)計、產(chǎn)品建模等領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用，而虛擬現(xiàn)實、增強(qiáng)現(xiàn)實以及元宇宙等新概念、新模式正在改變著教育、醫(yī)療、購物等生產(chǎn)生活的方式。本書從AI生成模型出發(fā)，深入全面介紹AI創(chuàng)造所涉及的理論方法。而后由淺入深，以應(yīng)用為導(dǎo)向，通過文字、表格、圖片等形式，分章節(jié)闡述AI應(yīng)用于文藝創(chuàng)作、工業(yè)設(shè)計、虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實等具體前沿進(jìn)展。
人工智能創(chuàng)造學(xué) 目錄
第1章 緒論
1.1 人工智能創(chuàng)造與AIGC
1.2 AIGC的發(fā)展
1.3 本書的內(nèi)容
1.4 本章小結(jié)
第2章 深度生成模型
2.1 概率生成模型
2.1.1 常見概率分布
2.1.2 常見概率生成模型
2.1.3 概率生成模型應(yīng)用
2.1.4 小結(jié)
2.1.5 習(xí)題
2.2 玻爾茲曼機(jī)和深度信念網(wǎng)絡(luò)
2.2.1 玻爾茲曼機(jī)
2.2.2 受限玻爾茲曼機(jī)
2.2.3 深度信念網(wǎng)絡(luò)
2.2.4 深度玻爾茲曼機(jī)
2.2.5 小結(jié)
2.2.6 習(xí)題
2.3 自編碼生成模型
2.3.1 自編碼器
2.3.2 含隱變量的生成模型
2.3.3 推斷網(wǎng)絡(luò)
2.3.4 生成網(wǎng)絡(luò)
2.3.5 模型匯總
2.3.6 重參數(shù)化
2.3.7 模型訓(xùn)練
2.3.8 小結(jié)
2.3.9 習(xí)題
2.4 生成對抗網(wǎng)絡(luò)
2.4.1 顯式和隱式密度模型
2.4.2 網(wǎng)絡(luò)分解
2.4.3 模型訓(xùn)練
2.4.4 深度卷積生成對抗網(wǎng)絡(luò)—DCGAN
2.4.5 模型分析
2.4.6 KL散度與模型坍塌
2.4.7 改進(jìn)模型W-GAN
2.4.8 GAN在不同領(lǐng)域的應(yīng)用
2.4.9 小結(jié)
2.4.10 習(xí)題
2.5 基于流的生成模型
2.5.1 歸一化流模型
2.5.2 I-ResNet
2.5.3 NICE
2.5.4 IAF
2.5.5 MAF
2.5.6 PixelRNN
2.5.7 WaveNet
2.5.8 RealNVP
2.5.9 Glow
2.5.10 flow
2.5.11 小結(jié)
2.5.12 習(xí)題
2.6 擴(kuò)散生成模型
2.6.1 擴(kuò)散生成模型介紹
2.6.2 擴(kuò)散生成模型基礎(chǔ)
2.6.3 擴(kuò)散生成模型和其他生成模型的聯(lián)系
2.6.4 擴(kuò)散生成模型的應(yīng)用
2.6.5 小結(jié)
2.6.6 習(xí)題
第3章 AI視覺生成
3.1 圖像生成
3.1.1 常見生成模型
3.1.2 圖像生成的應(yīng)用
3.1.3 小結(jié)
3.1.4 習(xí)題
3.2 視頻生成
3.2.1 生成對抗網(wǎng)絡(luò)
3.2.2 流模型
3.2.3 小結(jié)
3.2.4 習(xí)題
3.33 D生成
3.3.1 傳統(tǒng)的3D生成
3.3.2 基于深度學(xué)習(xí)的3D生成
3.3.3 基于文本的3D生成
3.3.4 小結(jié)
3.3.5 習(xí)題
第4章 AI序列生成
4.1 文本生成
4.1.1 基于語言模型的文本生成
4.1.2 基于編解碼器的文本生成
4.1.3 小結(jié)
4.1.4 習(xí)題
4.2 語音生成
4.2.1 背景和概述
4.2.2 語音信號基礎(chǔ)
4.2.3 文本前端
4.2.4 聲學(xué)模型
4.2.5 聲碼器
4.2.6 語音合成指標(biāo)
4.2.7 小結(jié)
4.2.8 習(xí)題
4.3 對話生成
4.3.1 對話生成與對話系統(tǒng)
4.3.2 對話生成模型
4.3.3 對話生成與藝術(shù)創(chuàng)作
4.3.4 小結(jié)
4.3.5 習(xí)題
第5章 文藝創(chuàng)作中的AI
5.1 AI與文學(xué)
5.1.1 AI與文學(xué)創(chuàng)作
5.1.2 AI與文學(xué)翻譯
5.1.3 AI與內(nèi)容審核
5.1.4 預(yù)訓(xùn)練語言模型之GPT系列模型
5.1.5 習(xí)題
5.2 AI作曲
5.2.1 AI作曲的定義
5.2.2 AI作曲的發(fā)展
5.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)與AI作曲的關(guān)系
5.2.4 AI作曲的模型
5.2.5 AI作曲算法MuseGAN
5.2.6 AI作曲的問題與困境
5.2.7 AI作曲與音樂人的關(guān)系
5.2.8 習(xí)題
5.3 AI繪畫
5.3.1 AI繪畫
5.3.2 基于GAN的繪畫模型
5.3.3 基于DM的繪畫模型
5.3.4 文本引導(dǎo)的AI繪畫
5.3.5 AI繪畫作品
5.3.6 習(xí)題
5.4 AI廣播影視
5.4.1 AI與廣播電視
5.4.2 AI與影視
5.4.3 需要關(guān)注的問題
5.4.4 人工智能技術(shù)在影視傳媒領(lǐng)域的未來發(fā)展趨勢
5.4.5 習(xí)題
第6章 工業(yè)設(shè)計中的AI
6.1 AI廣告設(shè)計
6.1.1 廣告設(shè)計的背景與發(fā)展趨勢
6.1.2 廣告設(shè)計的智能化發(fā)展
6.1.3 AI在廣告設(shè)計中的應(yīng)用
6.1.4 AI對廣告設(shè)計的影響
6.1.5 AI廣告設(shè)計面臨的挑戰(zhàn)
6.1.6 習(xí)題
6.2 AI3D建模
6.2.1 研究背景
6.2.2 相關(guān)理論基礎(chǔ)
6.2.3 基于AI的三維建模技術(shù)
6.2.4 三維建模的應(yīng)用
6.2.5 習(xí)題
6.3 AI人機(jī)交互
6.3.1 AI語音交互
6.3.2 AI視覺交互
6.3.3 多模融合人機(jī)交互
6.3.4 習(xí)題
第7章 虛擬現(xiàn)實與增強(qiáng)現(xiàn)實
7.1 AI虛擬現(xiàn)實
7.1.1 虛擬現(xiàn)實
7.1.2 虛擬現(xiàn)實的發(fā)展
7.1.3 虛擬現(xiàn)實技術(shù)
7.1.4 AI與虛擬現(xiàn)實
7.1.5 AI虛擬現(xiàn)實的應(yīng)用
7.1.6 AI虛擬現(xiàn)實的暢想
7.1.7 習(xí)題
7.2 AI數(shù)字孿生
7.2.1 什么是數(shù)字孿生
7.2.2 AI+數(shù)字孿生具體實現(xiàn)場景
7.2.3 AI+數(shù)字孿生的演進(jìn)
7.2.4 AI+數(shù)字孿生的應(yīng)用
7.2.5 應(yīng)用場景
7.2.6 習(xí)題
7.3 AI增強(qiáng)現(xiàn)實
7.3.1 增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)介紹
7.3.2 增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)原理
7.3.3 深度學(xué)習(xí)在增強(qiáng)現(xiàn)實中的應(yīng)用
7.3.4 增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)應(yīng)用
7.3.5 習(xí)題
7.4 AI混合現(xiàn)實
7.4.1 混合現(xiàn)實的定義
7.4.2 視覺增強(qiáng)技術(shù)
7.4.3 混合現(xiàn)實實現(xiàn)方式
7.4.4 混合現(xiàn)實的應(yīng)用
7.4.5 習(xí)題
第8章 AI與元宇宙
8.1 概念與發(fā)展
8.1.1 AI與元宇宙概念
8.1.2 元宇宙發(fā)展
8.1.3 元宇宙與AI產(chǎn)品
8.1.4 元宇宙特征
8.1.5 面臨的挑戰(zhàn)
8.1.6 展望
8.1.7 習(xí)題
8.2 相關(guān)技術(shù)
8.2.1 元宇宙支撐技術(shù)
8.2.2 人工智能技術(shù)
8.2.3 習(xí)題
8.3 行業(yè)應(yīng)用
8.3.1 辦公
8.3.2 集會
8.3.3 游戲
8.3.4 生產(chǎn)車間
8.3.5 購物
8.3.6 課堂
8.3.7 旅游
8.3.8 演唱會
8.3.9 健身
8.3.10 醫(yī)療
8.3.11 習(xí)題
部分習(xí)題參考答案
參考文獻(xiàn)
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人工智能創(chuàng)造學(xué) 作者簡介
肖立，研究員 ，博士生導(dǎo)師。中國科學(xué)院百人計劃獲得者，北京郵電大學(xué)特聘研究員、博導(dǎo)，長期從事人工智能算法和大數(shù)據(jù)建模仿真研究，提出多尺度建模、多層GCN聚合、多任務(wù)排斥學(xué)習(xí)等新方法， 發(fā)表Science，MedIA，TMI，IJCAI等國際高影響力期刊／會議論文40余篇，主持研發(fā)多個智能計算系統(tǒng)并集成進(jìn)入國際通用應(yīng)用軟件平臺，被數(shù)以萬計機(jī)構(gòu)使用。
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