- 大语言模型与AIGC(AI时代高等学校通识教育系列教材)
- - 作者：编者:黄源//涂旭东//张莉|责编:贾斌
  - 出版社：清华大学
  - ISBN：9787302695196
  - 出版日期：2025/08/01
  - 页数：223
- 售价：19.6

内容大纲
    本书编写目的是向读者介绍大语言模型与AIGC的基本概念和相应的技术应用。本书共7章，分别介绍人工智能概述、文本向量化、大语言模型、AIGC基础、提示词与提示工程、AI绘画提示词、AIGC挑战与未来。
    本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据分析相关技术，并对书中重要的知识点增加大量的练习，以达到熟练应用的目的。
    本书可作为本科院校和职业院校计算机相关专业的教材，也可作为信息技术领域的专业技术人才的参考书。
作者介绍
目录
第1章  人工智能概述
  1.1  人工智能简介
  1.2  人工智能研究的主要学派
    1.2.1  符号主义
    1.2.2  联结主义
    1.2.3  行为主义
  1.3  人工智能的应用场景与发展趋势
    1.3.1  人工智能的应用场景
    1.3.2  人工智能的发展趋势
  1.4  人工智能的核心因素
    1.4.1  算法
    1.4.2  算力
    1.4.3  数据
  1.5  深度学习
    1.5.1  认识深度学习
    1.5.2  深度学习模型
  1.6  自然语言处理
    1.6.1  认识自然语言处理
    1.6.2  自然语言理解
  1.7  人工智能伦理
    1.7.1  个人层面的人工智能伦理问题
    1.7.2  社会层面的人工智能伦理问题
  1.8  本章小结
  1.9  实训
  习题1
第2章  文本向量化
  2.1  文本向量化
    2.1.1  文本向量化概述
    2.1.2  文本向量化方法
    2.1.3  文本向量化实例
  2.2  Doc2Vec
    2.2.1  PV-DM
    2.2.2  PV-DBOW
  2.3  文本向量应用
  2.4  本章小结
  2.5  实训
  习题2
第3章  大语言模型
  3.1  大语言模型概述
    3.1.1  大语言模型的发展历程
    3.1.2  大语言模型的能力特点
    3.1.3  大语言模型技术的风险与挑战
  3.2  大语言模型工作原理
    3.2.1  Transformer架构
    3.2.2  基于Transformer架构的著名模型
    3.2.3  大语言模型架构
    3.2.4  大语言模型关键技术
    3.2.5  GPT系列模型的演变
    3.2.6  大语言模型实现创意写作
  3.3  大语言模型的可解释性

    3.3.1  大语言模型的可解释性
    3.3.2  大语言模型的可解释性的技术
  3.4  大语言模型的应用
  3.5  大语言模型提供的服务
  3.6  本章小结
  3.7  实训
  习题3
第4章  AIGC基础
  4.1  AIGC概述
  4.2  国内常见的AIGC平台（大语言模型）
    4.2.1  文心一言
    4.2.2  讯飞星火
    4.2.3  通义千问
    4.2.4  昆仑天工
    4.2.5  ChatGLM
    4.2.6  腾讯混元
  4.3  国外常见的AIGC平台（大语言模型）
    4.3.1  Claude系列模型
    4.3.2  PaLM模型
    4.3.3  Bard模型
  4.4  AIGC应用实例
    4.4.1  AI文本生成
    4.4.2  图像生成
    4.4.3  AI代码生成与优化
  4.5  本章小结
  4.6  实训
  习题4
第5章  提示词与提示工程
  5.1  提示词
    5.1.1  认识提示词
    5.1.2  提示词设计实例
  5.2  提示工程
    5.2.1  提示工程概述
    5.2.2  提示工程技巧与应用
    5.2.3  提示工程实例
  5.3  本章小结
  5.4  实训
  习题5
第6章  AI绘画提示词
  6.1  认识AI绘画提示词
    6.1.1  理解AI绘画提示词
    6.1.2  AI绘画提示工程
  6.2  AI视频生成提示词
    6.2.1  AI视频生成提示词简介
    6.2.2  AI视频生成实例
  6.3  本章小结
  6.4  实训
  习题6
第7章  AIGC挑战与未来
  7.1  AIGC面临的挑战

    7.1.1  AIGC发展概述
    7.1.2  AIGC面临的风险
    7.1.3  AIGC面临的问题
  7.2  AIGC的未来
    7.2.1  个性化内容生成
    7.2.2  多模态内容生成
  7.3  本章小结
  习题7
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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