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AIGC:智能创作时代(一本书读懂全球火爆的ChatGPT)
作者:杜雨、张孜铭
出版社:中译出版社

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书籍信息目录(共36章)

【推荐语】一本书读懂全球火爆的ChatGPT!

【简介】在人工智能发展的漫长历程中,如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的天堑,“创造力”也因此被视为人类与机器最本质的区别之一。然而,人类的创造力也终将赋予机器创造力,把世界送入智能创作的新时代。人工智能绘画作品的夺冠、超级聊天机器人ChatGPT的出现,无疑拉开了智能创作时代的序幕。从机器学习到智能创造,从PGC、UGC到AIGC,我们即将见证一场深刻的生产力变革,而这份变革也会影响我们工作与生活的方方面面。本书将结合生动的比喻和有趣的案例,向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府部门科普AIGC的商业落地场景和行业应用案例。让我们一起迎接全新的智能创作时代。

随感
  • 杨清峰
    这本书通过生动的比喻和丰富的案例,深入浅出地介绍了AIGC的概念、技术背景、商业落地场景以及未来展望,为读者提供了一个系统性的视角来理解这一新兴领域。 书中还分析了AIGC在不同行业的应用,包括金融、医疗、教育、电商等领域。例如,在金融行业,AIGC可以用于风控、预问诊和用药提醒;在医疗行业,它能够改善患者体验;在教育领域,它可以帮助生成教学内容。此外,AIGC还与元宇宙、Web3.0等新兴技术结合,催生出全新的产业体系和商业模式。 它通过通俗易懂的语言和丰富的案例,帮助读者快速了解AIGC的前世今生及其未来趋势。这本书对于从事科技、经济、文化等相关领域的人士具有很高的参考价值,同时也为普通读者提供了一个了解人工智能如何改变世界的窗口。
  • 石慧
    创造能力是人类与机器之间最本质的区别之一。随着人工智能的发展,人类的创造力也将赋予机器创造力,把世界送入智能创作的新时代。从简单的机器学习到复杂的智能创造,让我们感受到了一场深刻的生产力变革,而这种变革也影响我们工作与生活的方方面面。
  • 张王莹
    面对庐山雄壮的瀑布时,李白写出“飞流直下三千尺,疑是银河落九天”的千古绝句,感慨眼前的壮丽美景;偶遇北宋繁荣热闹的街景时,张择端绘制出《清明上河图》这样的传世名画,记录下当时的市井风光与淳朴民风;邂逅汉阳江口的知音时,伯牙谱写出《高山流水》,拉近了秋夜里两位知己彼此的心灵。我们写诗,我们作画,我们谱曲,我们尽情发挥着创造力去描绘我们的所见所闻,我们因此成为人类的一分子,这既是智能的意义,也是我们生活的意义。
  • 张宁
    互联网时代的慕课模式曾通过将部分内容数字化并公开分发的方式,助力资源的流转。而在图像/语音识别和自然语言处理等技术走向成熟的今天,由AI辅助甚至主导的学习资料整理、制作将会极大降低成本,提高效率,将资源的丰富度和易得性提高到新的层次。AI在学习资源生成领域的应用也使得覆盖长尾成为可能,AIGC技术在一些特殊的领域可以辅助生成优质的教学内容,例如儿童绘本等,加速该领域知识的生产效率并让它更快地进入共享网络,最终被最需要它的学习者所捕获,丰富他们的学习资源。
  • 张宁
    在生产的每一个环节中,动漫工作者都面临着许多重复性工作和等待,降低了生产的效率,而优酷推出的“妙叹”工具箱,就能够凭借AI在上述的全流程实现生产力的解放。以动漫的重中之重——渲染为例,过去主流的解决方案是离线渲染,在长时间的渲染完成前无法直接看到结果,以至于动漫工作者不得不常常停下来等待,甚至是完全返工。而妙叹则能实现实时渲染,帮助从业者实时把握产出效果,并有针对性地进行修改,节省了大量时间和精力。在建模、剪辑、素材管理等重复性工作较多的环节中,妙叹则能够将其整合,利用AI实现“一键解决”,或者提供预设模板、素材,进一步降低动漫从业者的负担。
  • 刘洋
    信息爆炸时代,各类新闻资讯无处不在,不可或缺。同时,这些资讯也具备标准化程度高、需求量大、时效性强等特点,因此是人工智能施展拳脚的理想舞台。
  • 张宁
    除了优化现有代码之外,人工智能根据不同种类的用户设备生成新的代码也是一个潜在的应用场景。尽管这个场景目前还没有出现被广泛使用的应用,但是对企业而言也意味着巨大的生产力提升。例如,许多互联网企业在开发一个新的程序时往往要对同一个应用进行数次开发,由完全不同的团队输出完全不同的代码以确保用户可以在不同设备上使用,仅仅移动端中需要考虑的环境就包括移动网页端、安卓、苹果、小程序等。与手动编写和迁移代码相比,人工智能的应用可以为开发人员节省大量的时间和精力。
  • 谢永涛
    Al服务逐渐成熟,而教育者则是这条道路上不可或缺的引路人。
  • 孙迎春
    对于投资人来说,如果希望从技术角度进行投资,与其说是押注公司,不如说是押注细分赛道,这种投资逻辑会更考验投资人对于细分赛道研究的基本功。
  • 张宁
    到的感知器算法就是典型的监督学习的案例,它是人工神经网络的基础。为了方便读者理解后续与人工神经网络相关的内容,这里将刨除复杂的数学公式,对感知器算法的工作原理进行一个简单的介绍。首先,让我们想象一个具体的分类任务场景。
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