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AIGC通識(shí)課 版權(quán)信息
- ISBN：9787111775157
- 條形碼：9787111775157 ; 978-7-111-77515-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
AIGC通識(shí)課 本書特色
面向本科院校、職業(yè)院校的人工智能通識(shí)教育需求。
系統(tǒng)全面介紹AIGC技術(shù)與應(yīng)用的基本知識(shí)和技能。
有利于從宏觀角度把握AIGC技術(shù)與應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)。
針對(duì)性地安排了課后習(xí)題和研究性學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)。
配套提供電子課件、微課視頻、習(xí)題集與答案、教學(xué)大綱、教案、教學(xué)計(jì)劃、實(shí)踐與思考。
AIGC通識(shí)課 內(nèi)容簡介
AIGC的應(yīng)用非常廣泛，能夠生成文本、圖像、音頻、視頻等多種類型的內(nèi)容，顯著提高了內(nèi)容生產(chǎn)的效率和多樣性。學(xué)習(xí)AIGC變得日益重要，它不僅能夠幫助個(gè)人和組織在人工智能時(shí)代保持競(jìng)爭力，還能激發(fā)創(chuàng)造力，探索技術(shù)與藝術(shù)、商業(yè)無限融合的可能性。 本書針對(duì)本科院校、職業(yè)院校各專業(yè)學(xué)生的人工智能通識(shí)教育需求，系統(tǒng)、全面地介紹了關(guān)于AIGC技術(shù)與應(yīng)用的基本知識(shí)和技能，主要包括人工智能基礎(chǔ)、大語言模型（LLM）、人工智能生成內(nèi)容（AIGC）、智能體、提示工程與技巧、AIGC高效工作、AIGC助力學(xué)習(xí)、AIGC拓展設(shè)計(jì)、AIGC成就藝術(shù)、AIGC安全問題、AIGC倫理與限制、邁向通用人工智能（AGI）等內(nèi)容，具有較強(qiáng)的系統(tǒng)性、可讀性和實(shí)用性。
AIGC通識(shí)課AIGC通識(shí)課 前言
AIGC，即人工智能生成內(nèi)容（Artificial Intelligence Generated Content），代表了人工智能從1.0時(shí)代向2.0時(shí)代的重大轉(zhuǎn)變。AIGC涉及一系列先 進(jìn)技術(shù)的累積與融合，包括但不限于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）、CLIP模型、Transformer架構(gòu)、擴(kuò)散模型、預(yù)訓(xùn)練模型以及多模態(tài)技術(shù)等，這些技術(shù)共同推動(dòng)了人工智能創(chuàng)造內(nèi)容的能力爆發(fā)式增長。
AIGC的核心在于算法的持續(xù)迭代與創(chuàng)新，尤其是預(yù)訓(xùn)練模型的發(fā)展，為內(nèi)容生成帶來了質(zhì)的飛躍。它使得人工智能系統(tǒng)能夠通過單一大規(guī)模數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)，掌握跨領(lǐng)域的知識(shí)，并且只需少量調(diào)整即可應(yīng)用于多種實(shí)際場(chǎng)景。這代表著從計(jì)算智能、感知智能到認(rèn)知智能的演進(jìn)，為開啟認(rèn)知智能的新紀(jì)元奠定了基礎(chǔ)。
AIGC的應(yīng)用非常廣泛，能夠生成文本、圖像、音頻、視頻等多種類型的內(nèi)容，顯著提高了內(nèi)容生產(chǎn)的效率和多樣性。它具有以下意義。
（1）改變生產(chǎn)力工具：短期內(nèi)，AIGC成為基礎(chǔ)生產(chǎn)力工具，加速了內(nèi)容創(chuàng)作的過程。
（2）重塑生產(chǎn)關(guān)系：中期看，它將會(huì)改變內(nèi)容創(chuàng)作和分發(fā)的社會(huì)生產(chǎn)關(guān)系，比如版權(quán)、創(chuàng)作者角色等。
（3）推動(dòng)生產(chǎn)力變革：長期而言，AIGC可能加速社會(huì)生產(chǎn)力結(jié)構(gòu)的變化，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)等的深入發(fā)展。
AIGC通識(shí)課 目錄
前言
課程教學(xué)進(jìn)度表
第1章 人工智能基礎(chǔ) 1
1.1 計(jì)算的淵源 1
1.1.1 為戰(zhàn)爭而發(fā)展的計(jì)算機(jī)器 1
1.1.2 通用計(jì)算機(jī) 2
1.1.3 計(jì)算思維 3
1.2 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ) 4
1.2.1 信息爆炸的社會(huì) 4
1.2.2 大數(shù)據(jù)的定義 5
1.2.3 大數(shù)據(jù)的3V特征 5
1.3 人工智能時(shí)代 6
1.3.1 圖靈測(cè)試及其發(fā)展 7
1.3.2 人工智能定義 7
1.3.3 強(qiáng)人工智能與弱人工智能 8
1.3.4 大數(shù)據(jù)與人工智能 10
1.4 從LLM、AIGC到AGI 11
【作業(yè)】 12
【研究性學(xué)習(xí)】進(jìn)入人工智能新時(shí)代 14
第2章 大語言模型（LLM） 16
2.1 Blockhead思維實(shí)驗(yàn) 16
2.2 從NLP起步 17
2.2.1 NLP研究內(nèi)容 17
2.2.2 深度學(xué)習(xí)革命 18
2.3 LLM定義 18
2.4 LLM工作原理 19
2.4.1 詞元及其標(biāo)記化 19
2.4.2 基礎(chǔ)模型 20
2.4.3 詞嵌入及其含義 21
2.4.4 基于Transformer模型 21
2.4.5 注意力機(jī)制 22
2.4.6 生成和理解 23
2.4.7 預(yù)訓(xùn)練過程與微調(diào) 23
【作業(yè)】 24
【研究性學(xué)習(xí)】騰訊元寶：3D角色夢(mèng)工廠 25
第3章 人工智能生成內(nèi)容（AIGC） 29
3.1 生成式人工智能（GAI） 29
3.1.1 定義GAI 29
3.1.2 GAI與AIGC的關(guān)系 30
3.2 定義AIGC 30
3.2.1 內(nèi)容孿生 31
3.2.2 內(nèi)容編輯和生成 31
3.2.3 內(nèi)容理解 32
3.3 AIGC多模態(tài)生成技術(shù) 32
3.4 AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景 34
3.4.1 典型應(yīng)用場(chǎng)景 34
3.4.2 Web 3.0 35
3.4.3 元宇宙 37
3.5 AIGC常用工具（平臺(tái)） 38
3.6 AIGC使用方法 39
3.7 案例：國內(nèi)10個(gè)LLM測(cè)評(píng) 40
3.7.1 模型選擇 40
3.7.2 分析規(guī)則 40
3.7.3 調(diào)研維度 41
3.7.4 測(cè)評(píng)分析 41
【作業(yè)】 42
【研究性學(xué)習(xí)】熟悉國內(nèi)主流LLM 44
第4章 智能體 45
4.1 什么是智能體 45
4.1.1 智能體的定義 46
4.1.2 性能度量 46
4.1.3 智能體的理性 46
4.1.4 AIGC與智能體的聯(lián)系 47
4.2 環(huán)境的本質(zhì) 48
4.2.1 指定任務(wù)環(huán)境 48
4.2.2 任務(wù)環(huán)境的屬性 49
4.3 智能體的結(jié)構(gòu) 51
4.3.1 智能體程序 51
4.3.2 學(xué)習(xí)型智能體 52
4.3.3 智能體組件的工作 53
4.4 構(gòu)建LLM智能體 54
4.5 智能體驅(qū)動(dòng)的商業(yè)模式 55
4.5.1 軟件即服務(wù) 56
4.5.2 智能體即服務(wù) 57
4.5.3 LLM即服務(wù) 57
4.5.4 機(jī)器人即服務(wù) 58
4.5.5 智能體商店 58
4.5.6 消費(fèi)者服務(wù) 59
4.5.7 企業(yè)解決方案 60
4.5.8 按需平臺(tái) 60
4.5.9 數(shù)據(jù)和分析 61
4.5.10 技術(shù)許可 61
4.5.11 眾包和協(xié)作 62
【作業(yè)】 62
【研究性學(xué)習(xí)】人形機(jī)器人創(chuàng)業(yè)獨(dú)角獸Figure AI 64
第5章 提示工程與技巧 67
5.1 提示工程的定義 67
5.2 提示的原理 68
5.2.1 提示詞的分類 69
5.2.2 提示構(gòu)成 70
5.2.3 提示調(diào)優(yōu) 70
5.3 提示工程技術(shù) 71
5.3.1 鏈?zhǔn)剿伎继崾?71
5.3.2 生成知識(shí)提示 72
5.3.3 少樣本提示 72
5.3.4 自一致提示 73
5.3.5 思維樹提示 73
5.4 提示學(xué)習(xí)和語境學(xué)習(xí) 74
5.4.1 提示學(xué)習(xí) 75
5.4.2 語境學(xué)習(xí) 76
5.5 提示詞寫作技巧 77
5.5.1 提示詞框架推薦 77
5.5.2 提示詞實(shí)踐技巧 79
【作業(yè)】 80
【研究性學(xué)習(xí)】練習(xí)撰寫提示詞 82
第6章 AIGC高效工作 85
6.1 AIGC促進(jìn)OA流程 85
6.1.1 機(jī)器人流程自動(dòng)化 85
6.1.2 AIGC與RPA結(jié)合 85
6.2 重新定義個(gè)人助理 86
6.3 AIGC賦能個(gè)人工作 87
6.3.1 彌補(bǔ)非專業(yè)知識(shí) 87
6.3.2 創(chuàng)作省時(shí)或驗(yàn)證 88
6.3.3 構(gòu)思拒絕平庸 88
6.3.4 物料制作“*后一公里” 88
6.4 案例：AIGC助力Excel圖形化技巧 89
6.4.1 構(gòu)建圖形化思維與目標(biāo) 90
6.4.2 聚焦業(yè)務(wù)價(jià)值與主題聚焦 91
6.4.3 Excel餅圖可視化 91
6.4.4 Excel帕累托圖可視化 92
6.5 案例：AIGC打造電商文案 94
6.5.1 新品牌的建立 94
6.5.2 品牌心智概念設(shè)定 95
6.5.3 品牌心智刻入 96
【作業(yè)】 98
【研究性學(xué)習(xí)】熟悉訊飛公文寫作工具—訊飛繪文 100
第7章 AIGC助力學(xué)習(xí) 102
7.1 AIGC助力學(xué)習(xí)進(jìn)步 102
7.2 人工智能教育工具（平臺(tái)） 103
7.2.1 QuillBot 103
7.2.2 Owlift 104
7.2.3 Grammarly 105
7.2.4 Gradescope 105
7.2.5 Fireflies.ai 106
7.2.6 Otter.ai 106
7.2.7 Google Scholar 107
7.2.8 Copy.ai 108
7.2.9 Google Bard 109
7.3 輸入法加持人工智能 109
7.4 智能程序代碼生成工具 110
7.4.1 GitHub Copilot 111
7.4.2 通義靈碼 111
7.4.3 代碼小浣熊 112
7.4.4 CodeWhisperer 112
7.4.5 MarsCode 113
7.4.6 CodeGeeX 113
7.4.7 Cody 114
7.4.8 CodeFuse 114
7.4.9 Project IDX 114
7.4.10 Codeium 115
7.4.11 CodiumAI 115
7.4.12 AskCodi 116
7.5 案例：AIGC生成程序代碼 116
【作業(yè)】 117
【研究性學(xué)習(xí)】熟悉阿里云大模型—通義千問 119
第8章 AIGC拓展設(shè)計(jì) 123
8.1 AIGC與設(shè)計(jì)師的協(xié)同模式 123
8.1.1 嵌入模式 124
8.1.2 助手模式 124
8.1.3 代理模式 125
8.2 AIGC加速藥物發(fā)現(xiàn) 126
8.2.1 AIGC在藥物發(fā)現(xiàn)中的作用 126
8.2.2 為流程各個(gè)階段增加價(jià)值 126
8.2.3 人工智能藥物開發(fā)案例研究 127
8.2.4 藥物開發(fā)的未來 127
8.3 AIGC與搜索技術(shù) 127
8.4 案例：用AI
展開全部
AIGC通識(shí)課 作者簡介
周蘇，1958年出生，蘇州人。浙江大學(xué)城市學(xué)院教授，清華大學(xué)訪問學(xué)者，科技部相關(guān)機(jī)構(gòu)認(rèn)證創(chuàng)新工程師（二級(jí)），清華大學(xué)《計(jì)算機(jī)教育》雜志“周蘇專欄”作者。周蘇教授的主要教學(xué)和研究方向?yàn)檐浖こ獭⒉僮飨到y(tǒng)和多媒體技術(shù)等，僅從自1999年參加獨(dú)立學(xué)院工作以來，潛心體驗(yàn)大眾化教育背景下的教學(xué)活動(dòng)并探索其規(guī)律，認(rèn)真踏實(shí)地進(jìn)行教改研究，在教材研究與建設(shè)，教學(xué)方法改革與創(chuàng)新等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。
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