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《生成式人工智能》丁磊【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

ChatGPT一经问世，在全球范围内引起巨大轰动，GPT-4接入未来办公软件更是让人震惊，而且技术正在以前所未有的速度快速迭代。那么，以这些技术为代表的生成式人工智能(AIGC)是否为新一轮的技术革命?它到底能做什么，具有哪些优势和场景应用趋势?面对新技术，未来商业的机会在哪里，对我们个人又有着什么样的影响?这些问题对于我们理解当下，面向未来都十分重要。本书基于作者的专业背景和长期实践，系统介绍生成式人工智能的内在逻辑与应用，并将其与产业发展，理论和实际相结合，帮助读者从本源了解生成式人工智能，结合未来趋势和发展为读者指明方向。

作者简介：

丁磊

美国俄亥俄州立大学人工智能专业博士，美国哥伦比亚大学博士后。

人工智能商业化落地先行者，曾为PayPal创立人工智能平台，历任百度金融首席数据科学家、PayPal全球消费者数据科学部创始负责人等职务，曾在IBM Watson研究院和美国伊利诺伊大学贝克曼研究所从事研究。在IEEE会刊等发表高质量论文20余篇，获授权专利30余项。

帮助企业运用人工智能提升效益，与中国农业银行、中国电信、万科集团、联合利华、亿客行等行业巨头深度合作，推动人工智能落地。领导研发的营销和风控决策系统、精准服务智能机器人平台在多个行业成功应用。2018年被财经评为中国“数据科学50人”。

目  录：

前言

第一章 初识生成式人工智能

纵观 AI 产业版图 003

聚焦 AIGC：内容皆可生成 017

生成式 AI 的核心价值 031

里程碑式的存在——ChatGPT 041

第二章 AIGC 的底层逻辑

生成式模型基础 059

Transformer 和 ChatGPT 模型 073

Diffusion 模型 087

第三章 功能分析：AIGC 能生成什么内容?

生成文字： 新闻、报告、代码都可一键生成? 101

描绘图片： 分辨率、清晰度、真实性与艺术性 111

音频制作：精准还原、实时合成 127

影视创作：海量场景任你选 137

互动娱乐：游戏中的生成式 AI 革命 149

第四章 商业落地：AIGC 的产业应用与前景

研发设计：设计能力样样俱全 163

生产制造： “L4 级别”的智能控制 179

市场营销：营销文案不再发愁 191

供应链管理： 库存计划可自动编程? 201

客户服务：贴心服务打动客户 211

第五章 主动还是被动?决胜 AIGC

展望未来： AIGC 是否是新一轮的技术革命? 225

智能并非：AIGC 的优势与瓶颈 235

我们的工作机会还在吗? 247

后记 259

参考文献

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人工智能   ChatGPT   AI

有需要联系v；hx-hx4
摘要：本文对《生成式人工智能》丁磊【文字版_PDF电子书】_经济管理进行了详细阐述。首先介绍了该书的内容和背景，然后从技术、应用、经济和管理四个方面进行了深入探讨。通过对这四个方面的分析，我们可以更好地理解生成式人工智能的概念、原理和发展趋势。最后，对全文进行了总结和归纳。

1、生成式人工智能的技术

生成式人工智能是一种基于机器学习和深度学习的技术，它可以模仿人类的思维方式和创造力，生成具有独创性的文本、图像和音频等内容。该技术主要包括生成模型、自编码器和生成对抗网络等多种算法和模型。这些技术在自然语言处理、计算机视觉和音频处理等领域有着广泛的应用。

生成式人工智能的技术原理是通过训练模型来学习数据的分布特征，然后根据学习到的知识生成新的内容。生成模型可以通过最大似然估计和变分推断等方法进行训练，从而获得生成新数据的能力。自编码器是一种无监督学习的模型，它可以将输入数据编码成潜在空间表示，并通过解码器将潜在空间的向量转换为原始数据。生成对抗网络则是一种通过对抗训练的方式来生成新数据的模型，它由生成器和判别器两部分组成，通过不断优化两者之间的关系来提高生成效果。

生成式人工智能的技术还存在一些挑战和问题，如模型训练的困难、生成的内容的可解释性和隐私保护等。为了提高生成效果和应对挑战，研究者们正在不断提出新的算法和方法，以及探索生成式人工智能在更多领域的应用。

2、生成式人工智能的应用

生成式人工智能在各个领域都有着广泛的应用。在自然语言处理领域，生成式人工智能可以用于机器翻译、聊天机器人和文本摘要等任务。通过学习大量的语料库和语言规则，生成式人工智能可以生成具有语法正确性和语义连贯性的文本。在计算机视觉领域，生成式人工智能可以用于图像生成、图像修复和图像风格转换等任务。通过学习大量的图像数据和视觉特征，生成式人工智能可以生成逼真的图像和实现图像的各种变换。在音频处理领域，生成式人工智能可以用于语音合成、音乐生成和声音效果增强等任务。通过学习大量的音频数据和声音特征，生成式人工智能可以生成自然流畅的语音和具有创造性的音乐。

生成式人工智能的应用还存在一些挑战和问题，如生成的内容的可信度和真实性等。为了提高应用效果和解决问题，研究者们正在不断改进生成模型和算法，加强对生成结果的监控和评估。

3、生成式人工智能的经济影响

生成式人工智能对经济发展和产业变革具有重要影响。首先，生成式人工智能可以提高生产效率和创新能力，带动经济增长和产业升级。通过自动化生成内容的过程，生成式人工智能可以节省人力资源和时间成本，提高工作效率。同时，生成式人工智能可以帮助企业和个人创造更多的独特和有价值的内容，促进创新和创造力的发展。

其次，生成式人工智能还会改变传统产业和商业模式，推动产业结构调整和转型升级。生成式人工智能可以为传统产业提供新的增长点和商机，帮助企业实现差异化竞争和定制化服务。同时，生成式人工智能也会对劳动力市场和就业结构产生影响，需要政府和企业共同努力来应对这些变化。

最后，生成式人工智能的经济影响还需要关注其对社会公平和道德伦理的挑战。生成式人工智能的应用可能导致信息泛滥和虚假信息的传播，对个人隐私和社会安全带来风险。因此，需要建立相应的法律法规和监管机制，加强对生成式人工智能的管理和监控。

4、生成式人工智能的管理挑战

生成式人工智能的管理挑战主要包括数据管理、算法管理和风险管理三个方面。首先，生成式人工智能需要大量的数据进行模型训练和学习，因此需要建立健全的数据管理和隐私保护机制。其次，生成式人工智能的算法和模型需要不断优化和更新，因此需要建立有效的算法管理和知识产权保护机制。最后，生成式人工智能的应用可能带来一些风险和问题，如不当使用、人员伦理和社会影响等，需要建立完善的风险管理和监控机制。

为了解决这些管理挑战，需要政府、企业和社会各界共同努力。政府应加强对生成式人工智能的监管和政策支持，促进技术创新和产业发展。企业应加强对生成式人工智能的研发和应用，推动技术进步和商业发展。社会各界应关注生成式人工智能的发展和应用，积极参与相关讨论和决策，共同推动生成式人工智能的健康发展。

总结：

生成式人工智能是一种基于机器学习和深度学习的技术，可以模仿人类的思维方式和创造力，生成具有独创性的文本、图像和音频等内容。它在技术、应用、经济和管理等方面都具有重要的意义和影响。通过对生成式人工智能的研究和应用，我们可以更好地理解其技术原理和应用领域，促进经济发展和产业升级。然而，生成式人工智能的发展和应用还面临一些挑战和问题，需要政府、企业和社会各界共同努力来解决。本文对生成式人工智能进行了详细阐述，并对其技术、应用、经济和管理等方面进行了分析和讨论，希望能为读者提供一些有益的参考和思考。

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