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      新書推薦 | 人工智能導論——深度學習大模型基礎

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      來源:高校人工智能與大數據創新聯盟


      人工智能導論——深度學習大模型基礎

      ISBN:9787302707721

      作者:趙衛東

      價格:69元

      全國高等學校計算機教育研究會“十四五”規劃教材

      主要內容

      人工智能尤其是深度學習和大模型技術正推動各行業變革。本書聚焦深度學習和大模型前沿,細分機器視覺(目標檢測、圖像分類)、語音處理(自動語音識別、語音合成)、自然語言處理(文本生成、情感分析)、多模態應用(圖文生成、視覺問答)和科學計算(蛋白質結構預測)等關鍵領域,通過大量實例說明這些領域的主流應用。

      本書特色

      內容前沿:全景覆蓋深度學習與大模型核心技術,囊括計算機視覺、自然語言處理、語音處理和多模態融合等主流領域。

      實踐導向:依托低代碼平臺與云端算力,通過豐富產業案例實現從理論到實戰的無縫銜接,降低學習門檻。

      體系新穎:獨創“基礎-領域-融合”知識架構,系統構建從深度學習基礎到大模型應用的完整認知圖譜。

      資源配套:提供免費的GPU云端實驗室與魔搭社區資源,打造沉浸式學習環境,助力理論快速驗證與實踐創新。

      讀者對象

      本書內容系統、新穎,案例豐富,適合作為各類專業的大學生的人工智能導論教材,也適合社會人士了解AI技術的入門書籍,為深入探索人工智能打下基礎。

      目錄

      第1章人工智能概述 1

      1.1人工智能的發展過程 1

      1.1.1早期探索階段 1

      1.1.2知識工程階段 3

      1.1.3機器學習階段 3

      1.1.4深度學習階段 3

      1.1.5大模型與多模態融合階段 6

      1.2深度學習與人工智能的關系 8

      1.2.1深度學習是人工智能的重要組成 8

      1.2.2深度學習是實現人工智能的主要手段 9

      1.2.3深度學習推動了人工智能的發展 9

      1.3深度學習基礎 9

      1.3.1深度學習的發展史 9

      1.3.2深度學習的核心技術 11

      1.3.3深度學習的主要應用領域 12

      1.3.4深度學習的發展趨勢 13

      1.4大模型技術基礎 14

      1.4.1大模型技術的起源 14

      1.4.2大模型的發展 14

      1.4.3大模型的核心技術 15

      1.4.4大模型的主要應用領域 17

      1.4.5大模型技術的未來發展趨勢 19

      1.5深度學習與大模型技術的關系 20

      1.6人工智能的發展前景 21

      思考題 22

      第2章計算機視覺 23

      2.1通用分類 26

      2.2動物識別 29

      2.3萬物識別 31

      2.4動作識別 33

      2.5短視頻內容識別 36

      2.6直播視頻內容識別 38

      2.7圖像填充 40

      2.8圖像上色 43

      2.9天空替換 45

      2.10圖像示例替換 48

      2.11視頻上色 51

      2.12視頻編輯 53

      2.13視頻插幀 55

      2.14視頻穩像 58

      2.15視頻修復 60

      2.16通用目標檢測 62

      2.17垂類目標檢測 64

      2.18卡證檢測矯正 66

      2.19動作檢測 67

      2.20圖像少樣本目標檢測 69

      2.213D目標檢測 71

      2.22視頻目標檢測 73

      2.23視頻單目標跟蹤 76

      2.24視頻多目標跟蹤 78

      2.25文字檢測 80

      2.26車牌檢測 83

      2.27表格結構識別 84

      2.28無線表格結構識別 87

      2.29人臉活體檢測 89

      2.30人臉檢測 91

      2.31人臉識別 93

      2.32人臉生成 95

      2.33人臉2D關鍵點 97

      2.34人臉表情識別 99

      2.35人臉情緒識別 101

      2.36人臉屬性識別 103

      2.37人臉質量評估 105

      2.38人體檢測 106

      2.39人體2D關鍵點檢測 109

      2.40人體3D關鍵點檢測 111

      2.41全身關鍵點檢測 113

      2.42頭部檢測 116

      2.43手部檢測 117

      2.44手部2D關鍵點檢測 119

      2.45手勢2D語義識別 121

      2.46人臉人體人手三合一檢測 122

      2.47人群密度估計 124

      思考題 126

      第3章自然語言處理 128

      3.1文本分類 128

      3.2文本生成 130

      3.3分詞 133

      3.4命名實體識別 135

      3.5翻譯 137

      3.6文本摘要 139

      3.7句子相似度 141

      3.8預訓練模型 144

      3.9自然語言推理 145

      3.10文本糾錯 147

      3.11文本向量 149

      3.12特征抽取 152

      3.13情感分析 153

      3.14關系抽取 156

      3.15零樣本分類 157

      3.16表格問答 160

      3.17問答 163

      3.18詞性標注 164

      3.19實體分類 166

      3.20序列標注 167

      3.21任務型對話 169

      3.22語義相關性 172

      3.23常見問題解答 175

      3.24文本分割 177

      3.25端到端文本生成 180

      3.26抽取式摘要 182

      3.27翻譯質量評估 185

      3.28通用信息抽取 187

      3.29聊天機器人 189

      3.30孿生通用信息抽取 191

      思考題 193

      第4章語音處理 194

      4.1語音識別基礎 194

      4.2語音合成 197

      4.3語音喚醒 200

      4.4語音降噪 202

      4.5回聲消除 204

      4.6語音分離 207

      4.7音頻分類 210

      4.8說話人確定 213

      4.9說話人日志 216

      4.10標點預測 219

      4.11時間戳預測 221

      4.12語音端點預測 224

      4.13困惑度計算 227

      4.14語音語種識別 230

      4.15音頻量化編碼 232

      4.16音視頻語音識別 235

      4.17情緒識別 238

      4.18逆文本正則化 241

      思考題 243

      第5章大模型應用 245

      5.1文本理解和問答 247

      5.2文本翻譯 250

      5.3代碼生成與理解 252

      5.4語法修正和校對 254

      5.5文本補全 255

      5.6語義搜索 256

      5.7智能客服 258

      5.8新聞寫作 260

      5.9視頻生成 261

      5.10智能推薦 263

      5.11情感分析 264

      思考題 266

      第6章多模態應用 267

      6.1圖像描述 267

      6.2視頻描述 269

      6.3視覺定位 271

      6.4文本生成圖片 272

      6.5文本生成視頻 275

      6.6多模態表征 277

      6.7視覺問答 279

      6.8視頻問答 281

      6.9圖文檢索 283

      6.10視覺蘊含 285

      6.11文生代碼大模型 286

      6.12數字人生成大模型 287

      6.13生成式多模態表征 288

      6.14多模態相似度 290

      6.15文檔理解 292

      6.16視頻時序定位 293

      6.17多模態對話 295

      6.18生成模型調優 297

      6.19圖片生成視頻 299

      6.20視覺多模態理解 300

      6.21蛋白質結構生成 303

      6.22蛋白質功能預測 304

      思考題 306

      附錄A阿里低代碼開發ModelScope平臺注冊 307

      附錄BModelScope平臺使用方法 311

      附錄C常用大模型 317

      配套資源

      為便于教與學,本書配有教學大綱、教學課件、模擬資料、習題答案和視頻講解。

      全國高校人工智能與大數據創新聯盟

      全國高校人工智能與大數據創新聯盟(簡稱:高校聯盟)是由清華大學、浙江大學、中南大學、東北大學、上海工程技術大學、重慶郵電大學、東北林業大學、佛山科學技術學院、曲阜師范大學、黑龍江大學、海豚大數據科技等全國54家高校、企業共同發起,于2018年5月26日在北京中國科技會堂正式成立。迄今為止,聯盟發展會員300多家, 覆蓋全國20多個省市。聯盟由一批積極投身于“人工智能、大數據、區塊鏈”教育事業的高校、科研機構、企事業單位和個人自愿組成的公益性、全國性學術交流服務平臺。中國工程院原常務副院長、中國工程院院士潘云鶴、中國科學院院士陳國良、中國工程院院士李伯虎擔任聯盟名譽理事長,中國工程院院士譚建榮擔任聯盟理事長。聯盟工作接受工信部、國家網信辦等政府部門行政管理和業務指導。聯盟主要工作是推進產教融合、校企合作、協同育人。(加盟微信13651193492)

      華算人工智能研究院

      華算人工智能研究院全稱是“山西省華算人工智能研究院有限公司”,是經山西轉型綜合改革示范區管理委員會批準,于2023年10月在太原成立的第一批專業研究人工智能、賦能數字經濟產業發展的獨立法人組織。華算人工智能研究院依托全國高校人工智能與大數據創新聯盟專家委員會及理事會資源,按照山西省委省政府、山西轉型綜合改革示范區管理委員會發展人工智能、數字經濟的系列文件精神和工作計劃,將研究院打造成為山西省發展人工智能、數字經濟的示范應用推廣平臺,同時面向全國開展人工智能業務。華算人工智能研究院名譽院長由中國工程院院士李伯虎擔任。研究院內設AI產業學院共建中心、實訓實習就業中心、實驗室建設中心、專家智庫等6個職能部門。歡迎加入華算人工智能研究院專家智庫,共同賦能高校AI人才培養及產教融合事業發展。

      高校區塊鏈專委會

      全國高校人工智能與大數據創新聯盟區塊鏈專委會(簡稱:高校區塊鏈專委會),是由北京大學、浙江大學、武漢大學、西南財經大學、北京交通大學、鄭州大學、貴州大學、桂林電子科技大學、山西農業大學、佛山科學技術學院、陜西師范大學、中國網安、海豚大數據科技等全國40多家高校、企業和機構共同發起,于2019年12月7日在廣東省佛山市正式成立。目前發展高校及企業會員70多家。中國工程院院士、浙江大學教授陳純擔任高校區塊鏈專委會名譽顧問;福州大學教授蔡維德、中國計算機學會區塊鏈專委會主任斯雪明教授、中國人民銀行數字貨幣研究所副所長狄剛擔任高校區塊鏈專委會名譽主任;北京大學信息科學技術學院區塊鏈中心主任陳鐘教授擔任高校區塊鏈專委會主任。高校區塊鏈專委會主要工作是促進高校區塊鏈教育,為高校區塊鏈專業建設及學科發展提供專家咨詢服務。

      高校元宇宙專委會

      全國高校人工智能與大數據創新聯盟元宇宙專業委員會(簡稱:高校元宇宙專委會),是由清華大學、湖南大學、浙江大學、四川大學、汕頭大學、河北金融學院、保定市元宇宙協會、英偉達中國、海爾衣聯網研究院、海豚大數據科技(天津)有限公司等全國20多所高校、企業和機構共同發起,于2022年11月5日在北京正式成立。中國工程院院士、計算機軟件與虛擬現實領域專家趙沁平擔任高校元宇宙專委會名譽顧問;中國工程院院士、北京航空航天大學電氣與自動化學院名譽院長、中國航天科工集團有限公司科技委高級顧問李伯虎擔任高校元宇宙專委會名譽主任;清華大學信息國研中心可信軟件和大數據部常務副主任邢春曉擔任高校元宇宙專委會主任委員。目前已發展高校及企業會員30多家。高校元宇宙專委會主要工作是促進高校元宇宙教育、加強校企合作、推動元宇宙專業建設及學科發展,為元宇宙教育教學提供專家咨詢服務。

      高校數字經濟專委會

      全國高校人工智能與大數據創新聯盟數字經濟專業委員會(簡稱:高校數字經濟專委會),是由華算人工智能研究院、清華大學、北京大學、中國人民大學、中國社會科學院信息化研究中心、四川大學、北京外國語大學、北京科技大學、北京工業大學、北京語言大學、北京化工大學、北京聯合大學、北京物資學院、北京印刷學院、西藏民族大學、河北金融學院、重慶財經學院、蘇州城市學院、北京中關村軟件園、百度、海豚大數據科技等全國60多家高校、企業和機構共同發起,于2024年1月12日在北京正式成立。清華大學經濟管理學院教授姜旭平、北京大學信息管理系教授賴茂生、中國社會科學院信息化研究中心主任姜奇平、中國科學院大學經濟與管理學院教授呂本富擔任高校數字經濟專委會主任委員。高校數字經濟專委會主要工作是促進高校數字經濟專業建設及學科發展,推動產學研合作,為高校數字經濟專業教育教學提供專家咨詢服務。

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