AI大模型-賦能通信產業 曾捷 楊一帆 粟欣等 9787302689744 【台灣高等教育出版社】

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書名：AI大模型-賦能通信產業
ISBN：9787302689744
出版社：清華大學
著編譯者：曾捷 楊一帆 粟欣等
頁數：195
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1732147
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內容簡介

近年來，隨著人工智能技術的發展，以ChatGPT為代表的GPT大模型展現了強大的內容理解和生成能力，引起了各行各業的廣泛關注，也為通信行業帶來了新的機遇和挑戰。本書以GPT發展歷程為基礎，介紹了GPT賦能通信業的具體應用，探討了「GPT+通信」融合發展的未來趨勢及所面臨的問題，最後提出了相應的發展建議。 通過閱讀本書，讀者可以了解GPT大模型的相關知識，並將其應用於通信行業。本書適合信息通信專業的技術人員和管理人員閱讀，也可作為高等院校通信、電子、計算機、自動化、網絡空間安全等專業碩士、博士研究生的參考書。

作者簡介

曾捷，清華大學信息技術研究院的高級工程師，電氣和電子工程師協會(1EEE)、中國通信學會及中國電子學會的高級會員。畢業於清華大學電子工程系，分別於2006年、2009年獲得工學學士和工學碩士學位。研究方向包括新型網絡架構、超密集網絡和新型多址。參与20多項國家、省部級和企業科研項目，並於2015年獲北京市級科技獎，2016年獲三星電子最佳合作獎。已發表70多篇期刊和會議論文，申請50多項中國專利和5項國際專利，參與制訂了1項國家標準和1項通信行業標準，並在多個標準化組織提交30多篇文稿。

目錄

第1章 ChatGPT與GPT的發展
1 1 ChatGPT開啟人工智能新時代
1 1 1 ChatGPT基本概念
1 1 2 ChatGPT技術體系
1 1 3 ChatGPT典型應用
1 2 GPT引領人工智能發展熱潮
1 2 1 GPT：生成式預訓練轉換器
1 2 2 Transformer架構
1 2 3 GPT發展歷程
1 3 大模型
1 3 1 大模型概述
1 3 2 大模型研究現狀
1 3 3 典型的大模型
1 4 本章小結
參考文獻
第2章 GPT催生通信新應用與新變革
2 1 GPT賦能多元化通信新應用
2 2 智能客服
2 2 1 傳統智能客服面臨的挑戰
2 2 2 增強語義理解與情感識別
2 2 3 增強跨渠道整合與統一管理
2 3 自動化模擬
2 3 1 重構實驗流程
2 3 2 模擬參數分析
2 3 3 實現智能編程
2 4 重塑晶元設計領域
2 4 1 優化設計流程
2 4 2 輔助自動設計
2 4 3 提高驗證效率
2 5 增強語義通信
2 5 1 提高SemCom訓練效率
2 5 2 增強語義上下文推理
2 5 3 提升頻譜資源利用率
2 5 4 推動智能通信的廣泛應用
2 6 本章小結
參考文獻
第3章 GPT促進通信網絡智能自治
3 1 通信網絡智能自治
3 2 GPT重塑網絡規劃
3 2 1 無線網絡規劃
3 2 2 基站選址及天線優化
3 2 3 基於意圖的網絡規劃
3 3 GPT增強切片部署
3 3 1 網絡切片技術
3 3 2 未來網絡智能切片
3 4 GPT簡化網絡運維
3 4 1 異常檢測
3 4 2 故障診斷
3 4 3 事件預警
3 4 4 智能決策
3 5 GPT加速網絡優化
3 5 1 網絡流量優化
3 5 2 無線網絡覆蓋優化
3 5 3 網絡信令追蹤
3 6 本章小結
參考文獻
第4章 未來網絡對GPT應用的支撐和優化
4 1 萬物智聯時代GPT的定位
4 2 未來網絡設計的典型思路和方案
4 2 1 雲原生
4 2 2 無線技術新體系
4 3 未來網絡支持GPT能力下沉
4 3 1 自適應切片
4 3 2 分散式學習
4 4 本章小結
參考文獻
第5章 支持GPT應用的邊緣智能
5 1 邊緣智能概述
5 1 1 概念演進
5 1 2 關鍵特徵
5 1 3 研究進展
5 2 GPT在邊緣智能部署的典型應用
5 2 1 智能網聯車
5 2 2 智慧工廠
5 2 3 智慧社區
5 2 4 智慧醫院
5 3 GPT在邊緣部署時對網絡KPI的需求
5 4 本章小結
參考文獻
第6章 GPT與通信協同發展
6 1 GPT與通信松耦合發展
6 1 1 獨立演進
6 1 2 前沿交叉
6 2 GPT與通信緊耦合發展
6 2 1 協同演進
6 2 2 深度耦合
6 3 GPT與通信融合發展
6 3 1 融合演進
6 3 2 緊密結合
6 4 本章小結
參考文獻
第7章 GPT與通信融合發展面臨的問題
7 1 通信高質量訓練數據稀缺，專用模型準確性和泛化性差
7 2 端側算力及硬體資源不足，大模型輕量化部署難
7 3 雲邊端異構網絡高效協同難，大模型性能穩定性差
7 4 伺服器互聯存在帶寬瓶頸，訓練時間長推理效率低
7 5 大模型相關法律法規滯后，安全隱私與道德倫理風險高
7 6 本章小結
參考文獻
第8章 發展建議與未來展望
8 1 發展建議
8 1 1 加快AI算力建設，提供基礎設施支撐
8 1 2 加強校企聯合培養，填補創新人才空缺
8 1 3 加速制定相關政策，建立產業標準體系
8 2 未來展望
8 2 1 核心技術實現突破，關鍵能力顯著增強
8 2 2 體系建設日益完善，數字經濟快速發展
8 2 3 應用場景不斷拓展，循序漸進融合共生
8 3 本章小結
參考文獻
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