生成式人工智能 (AIGC)通識教程 (微課版) 孫勇 9787121503689 【台灣高等教育出版社】

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書名：生成式人工智能 (AIGC)通識教程 (微課版)
ISBN：9787121503689
出版社：電子工業
著編譯者：孫勇
頁數：176
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1737111
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內容簡介
本書是一本關於生成式人工智能技術的通識性教材，圍繞技術探索、倫理治理與行業實踐三大維度構建了多層次的知識體系。全書分為理論基礎、核心技術與產業應用三大模塊，深入解析了大模型生成機制、多模態協同、RAG技術及人工智能倫理等核心領域。通過醫療診斷、工業質檢等典型場景案例，結合可複現的Jupyter Notebook代碼，實現了從技術原理到工程實踐的學習閉環。本書以”技術深度+實踐廣度”為特色，拆解了提示工程、跨媒體生成等關鍵技術流程，從VAE模型開發到LangChain智能體部署，完整覆蓋了生成式人工智能的技術鏈教學。同時，同步探討了數據偏見治理、算法透明性等倫理命題，並介紹了主流的人工智能倫理評估框架。通過金融、教育、製造等八大行業場景的解析，建立了領域需求與技術應用的雙向連接，完整展現了生成式人工智能的產業化落地方向。本書兼容學校教學與產業應用需求，既為高校新工科教學提供了系統性課程載體，也為企業的智能化轉型提供了技術實施路徑，助力開發者掌握生成式人工智能的關鍵技術范式與創新應用思維。

作者簡介
孫勇，教授，浙江交通職業技術學院智慧交通學院專業帶頭人，杭州市人工智能學會理事，研究方向為：人工智能、大數據技術。出版教材多部。

目錄

第1章 生成式人工智能簡介 1
1 1 從圖靈測試說起 2
1 1 1 圖靈測試的基本原理與影響 2
1 1 2 圖靈測試的執行與挑戰 3
1 1 3 智能的度量方法 3
1 1 4 人工智能與人類智能之間的關係 4
1 2 從數據到知識 4
1 2 1 DIKW模型 5
1 2 2 知識的表示 6
1 2 3 自然語言處理的發展史 7
1 3 通用人工智能的曙光 9
1 3 1 內容皆可生成 9
1 3 2 文本生成 10
1 3 3 圖片生成 11
1 3 4 視頻生成 12
1 3 5 決策式AI與生成式AI 14
1 4 實驗1：分辨人類創作與AIGC 15
1 4 1 實驗目的 15
1 4 2 實驗步驟 15
第2章 預訓練大模型 16
2 1 什麼是GPT 16
2 1 1 Generative（生成式） 17
2 1 2 Pre-trained（預訓練） 18
2 1 3 Transformer（變換器） 19
2 2 大模型的關鍵技術 20
2 2 1 基於人類反饋的強化學習 20
2 2 2 模型微調 21
2 2 3 基於提示詞的自然交互 22
2 3 大模型的能力評估 23
2 3 1 評估基準指標 23
2 3 2 國內外主流大模型能力評估 24
2 4 規模定律 25
2 4 1 機器是如何學習的 25
2 4 2 規模定律的性質與應用 27
2 4 3 模型性能的湧現 28
2 5 實驗2：寫作比賽 29
2 5 1 實驗目的 29
2 5 2 實驗步驟 29
第3章 負責任的生成式人工智能 30
3 1 什麼是AI倫理 31
3 1 1 AI倫理與科技 31
3 1 2 AI倫理與道德 32
3 1 3 我國AI倫理發展現狀 32
3 2 AIGC引發的風險與挑戰 33
3 2 1 數據隱私和安全性 33
3 2 2 內容的真實性和準確性 35
3 2 3 歧視與偏見 37
3 2 4 對法律法規的挑戰 37
3 3 構建負責任的AIGC的原則與策略 38
3 3 1 構建原則 39
3 3 2 構建策略 42
3 4 實驗3：使用平臺快速搭建自己的AIGC應用 44
3 4 1 實驗目的 44
3 4 2 實驗步驟 44
3 4 3 實驗總結與評估 45
第4章 提示工程 46
4 1 提示詞 47
4 1 1 什麼是token 47
4 1 2 如何設計提示詞 49
4 2 思維鏈 54
4 2 1 思維鏈的應用方法 54
4 2 2 思維鏈的應用案例 55
4 2 3 思維鏈的優勢與挑戰 56
4 3 RAG 57
4 3 1 RAG的工作原理 58
4 3 2 RAG的核心優勢 59
4 3 3 RAG的應用場景 59
4 4 提示工程的最佳實踐 60
4 4 1 理解任務與目標 60
4 4 2 設計具體和清晰的提示詞 61
4 4 3 引導大模型關注關鍵細節 62
4 4 4 迭代優化提示詞 62
4 4 5 確保提示詞的公平性與包容性 63
4 4 6 持續監控並調整提示詞 64
4 5 實驗4：提示工程實戰 64
4 5 1 實驗目的 64
4 5 2 實驗步驟 64
4 5 3 實驗總結與評估 65
第5章 多媒體內容的生成 66
5 1 AIGC的本質 67
5 1 1 多媒體內容的基本構成要素解析 67
5 1 2 多媒體內容的生成原理 69
5 2 兩種生成策略 70
5 2 1 自回歸生成 70
5 2 2 非自回歸生成 71
5 3 AIGC驅動的多媒體內容生成 72
5 3 1 圖像的生成 73
5 3 2 擴散模型 77
5 3 3 音頻的生成 82
5 3 4 視頻的生成 84
5 4 實驗5：AI短視頻製作探索 86
5 4 1 實驗目的 86
5 4 2 實驗步驟 86
5 4 3 實驗總結與評估 86
第6章 RAG與微調 88
6 1 RAG的基本原理與工作流程 89
6 1 1 什麼是RAG 89
6 1 2 為什麼需要RAG 91
6 1 3 RAG的工作流程 95
6 1 4 RAG的適用場景 98
6 2 AI Agent（智能體） 99
6 2 1 Agent特徵分析 100
6 2 2 Agent的四種設計模式 103
6 3 微調 109
6 3 1 什麼是微調 110
6 3 2 主要微調方法 111
6 3 3 微調的流程與最佳實踐 113
6 4 實驗6：設計與本地文檔對話的智能體 116
6 4 1 實驗目的 116
6 4 2 實驗步驟 117
6 4 3 實驗總結與評估 118
第7章 行業賦能 119
7 1 生成式人工智能賦能千行百業 120
7 1 1 經濟價值創造 121
7 1 2 關鍵領域的價值聚焦 121
7 1 3 行業影響 121
7 1 4 工作活動自動化 122
7 1 5 生產力提升 122
7 2 教育創新賦能 122
7 2 1 教學環節 的智能化提升 123
7 2 2 學生學習方式的變革 123
7 2 3 教育管理的智能化 124
7 2 4 教育資源的普及 124
7 2 5 智能教育生態的構建 124
7 2 6 教育行業落地場景 124
7 3 醫療健康賦能 125
7 3 1 藥物研發與新藥發現 126
7 3 2 疾病診斷與早期篩查 126
7 3 3 個性化治療與精準醫療 127
7 3 4 患者管理與健康服務 127
7 3 5 人工智能醫療落地場景 128
7 4 消費零售賦能 130
7 4 1 利用大模型重塑品牌與消費者的連接 131
7 4 2 消費領域落地場景 132
7 5 智能製造賦能 133
7 5 1 通過大模型實現製造業的智能化升級 134
7 5 2 智能製造落地場景 134
7 6 遊戲娛樂賦能 135
7 6 1 大模型助力遊戲創作與設計 136
7 6 2 生成式人工智能推動娛樂體驗的個性化 136
7 6 3 虛擬人物與虛擬世界的創造 136
7 6 4 遊戲內經濟與虛擬物品創造 136
7 6 5 遊戲娛樂落地場景 137
7 7 實驗7：角色扮演類多智能體應用設計體驗 137
7 7 1 實驗目的 137
7 7 2 實驗步驟 138
7 7 3 實驗總結與評估 139
第8章 生成式人工智能應用的構建 140
8 1 LangGraph簡介 141
8 1 1 LangGraph的核心概念 142
8 1 2 LangGraph的優勢與應用場景 142
8 2 任務1：基礎對話系統的設計 143
8 2 1 創建模型 144
8 2 2 定義圖的狀態（MessageState） 146
8 2 3 創建LLM節 點 146
8 2 4 構建圖 147
8 2 5 運行測試 147
8 3 任務2：為系統添加工具調用能力 148
8 3 1 Reducer函數 149
8 3 2 創建工具（乘法器） 149
8 3 3 構建圖 150
8 3 4 運行測試 150
8 4 任務3：為系統添加路由能力 151
8 4 1 構建圖 152
8 4 2 運行測試 153
8 5 任務4：智能體的創建 153
8 5 1 創建工具（四則運算器） 154
8 5 2 使用提示詞引導大模型 155
8 5 3 構建圖 155
8 5 4 運行測試 156
8 6 任務5：具有記憶的智能體的創建 157
8 6 1 MemorySaver檢查點 158
8 6 2 設置線程ID 159
8 7 任務6：Web界面的創建 161
8 7 1 Gradio簡介 162
8 7 2 使用Gradio為”四則計算器”智能體添加Web界面 163

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