幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

AI傳媒學(大模型助力傳媒行業應用與創新)

  • 作者：劉志紅|責編:馬文哲
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121506192
  • 出版日期：2025/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：340
人民幣：RMB 98 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本書深入探索了人工智慧（AI）技術，特別是大模型在傳媒行業中的應用與創新，詳細闡述了AI技術的基本原理、發展歷程以及在大模型方面的最新進展。通過具體案例和深入分析，本書展示了AI技術如何助力傳媒行業實現內容創作自動化、個性化傳媒服務、智能審校與排版、多渠道發行等創新應用。同時，也探討了AI技術帶來的挑戰與應對策略，包括技術瓶頸、數據安全風險、倫理道德與法律規範等問題。本書不僅為傳媒行業從業者提供了實用的指導和啟示，也為對AI技術在傳媒領域應用感興趣的讀者提供了寶貴的參考和借鑒。
作者介紹
劉志紅|責編:馬文哲
    劉志紅，華北工學院（現中北大學）電子工程學、工商管理雙學士，北京大學新聞傳播學碩士，現任電子工業出版社首席策劃編輯、副編審。中國人工智慧學會智慧能源專業委員會高級會員、機械工程學會高級會員、中國移動通信聯合會產業互聯網智庫專家、工業和信息化部教育與考試中心專家庫專家。在 「2021年度中國產業研究青年學者百強」 評選中，經過專家提名、大數據分析、同行評議、社會投票獲得中國產業研究發展突出貢獻獎。     策劃出版的「中國模具工程大典」（9卷）榮獲第二屆中華優秀出版物（圖書）獎；策劃出版的「先進位造新技術叢書」榮獲「十一五」國家重點圖書出版規劃項目；策劃出版的《應用密碼學》等列選為普通高等教育「十一五」國家級規劃教材；策劃出版的《SolidWorks2006完全學習手冊》獲得河南省自然科學優秀學術著作二等獎；策劃出版的「工業智能與工業大數據系列」「物聯十年·創新中國系列」「深入淺出5G技術系列」等被納入中國工信出版集團中長期規劃，多本圖書獲得工信學術出版基金資助。出版的《5G革命：新流量時代的商業革命》《FPGA的人工智慧之路》《元宇宙：新時代新商業新場景》等成功輸出版權，與施普林格·自然集團（SpringerNature）合作出版《慣性基導航智能信息處理技術》等書，出版的《物聯網追溯系統及數據處理》《製造自動化：金屬切削力學、機床振動和CNC設計》等入選中國工信傳媒出版集團專業特色出版優秀讀物。
目錄
第1章  緒論
  1.1  AI技術發展概述
    1.1.1  人工智慧的起源與發展脈絡
    1.1.2  當前AI技術的主要流派與特點
  1.2  傳媒領域對AI的關注與研究現狀
    1.2.1  傳媒行業在AI時代的挑戰與機遇
    1.2.2  國內外相關研究的重要成果與趨勢
  1.3  傳媒行業的地位與變革需求
    1.3.1  傳媒行業在文化傳播中的作用
    1.3.2  數字化時代傳媒行業面臨的困境與轉型壓力
  1.4  延伸閱讀推薦
    1.4.1  關鍵論文
    1.4.2  技術白皮書
    1.4.3  傳媒創新案例庫
    1.4.4  延伸閱讀推薦
第2章  AI大模型基礎理論與技術
  2.1  大模型的原理與架構
    2.1.1  原理闡述
    2.1.2  架構闡述
  2.2  大模型的分類及應用領域
    2.2.1  大模型的分類
    2.2.2  大模型的應用領域
  2.3  數據預處理與標注
    2.3.1  數據預處理的重要性
    2.3.2  常見的數據預處理方法
    2.3.3  數據預處理案例：解析和處理Word和PDF文檔
    2.3.4  數據標注的方法和意義
  2.4  模型訓練與優化
    2.4.1  模型訓練的過程
    2.4.2  常見的訓練演算法
    2.4.3  模型優化的策略
    2.4.4  模型訓練的核心邏輯
    2.4.5  訓練策略
    2.4.6  優化技術：精度與效率的平衡術
    2.4.7  傳媒專屬優化技巧：從技術到價值
    2.4.8  實戰案例：從訓練到上線的完整鏈路
  2.5  AI大模型與AIGC
    2.5.1  什麼是生成式人工智慧
    2.5.2  當前主流的AIGC產品
    2.5.3  AICG的主要應用場景
  2.6  大模型技術在傳媒行業的創新應用
  2.7  AI大模型與AIGC的優勢和挑戰
  延伸閱讀推薦
第3章  AI大模型在傳媒內容創作中的應用
  3.1  內容創作主體的演進：從UGC/PGC到AIGC的範式躍遷
    3.1.1  UGC/PGC的傳統分野：用戶自發內容vs專業機構內容的利弊與邊界
    3.1.2  AIGC的技術突破
    3.1.3  大模型作為AIGC引擎：從語言模型到多模態生成的技術躍遷
    3.1.4  未來五階段展望：AIGC的進化與文明共融
  3.2  常用大模型工具及提示詞工程

  3.3  文本生成技術—從新聞創作到文案創作
    3.3.1  文本生成技術原理
    3.3.2  案例：與DeepSeek進行對話
    3.3.3  案例：與百度文心一言進行對話
  3.4  一鍵PPT生成技術—智能辦公工具
    3.4.1  案例：使用訊飛智文生成PPT
    3.4.2  案例：使用DeepSeek+Kimi一鍵生成PPT
  3.5  新聞報道的自動生成—體育、財經等不同類型新聞模板的構建與實例分析
  3.6  文學作品創作輔助—情節構思、人物塑造、文筆潤色等方面的應用案例
  3.7  學術論文寫作支持：文獻綜述整理、研究思路啟發、論文結構優化等功能展示
  3.8  圖像與多媒體內容創作
    3.8.1  圖片類AIGC應用實踐
    3.8.2  語音類AIGC應用實踐
    3.8.3  視頻類AIGC應用實踐
  3.9  AIGC技術在輔助編程中的應用
  3.10  AI搜索
  3.11  AI智能辦公
第4章  智能體與知識中樞：大模型本地化部署及傳媒知識庫構建
  4.1  智能體的定義與構成
    4.1.1  什麼是AIAgent
    4.1.2  智能體的爆發
    4.1.3  企業投資社交媒體管理的AI代理開發
  4.2  智能體技術基礎與傳媒應用賦能
    4.2.1  智能體概念解析：從自動化腳本到自主決策系統
    4.2.2  智能體在傳媒場景中的核心價值（內容生成/用戶交互/流程優化）
    4.2.3  智能體與大模型的協同機制（如Agent+LLM的分層架構）
    4.2.4  大模型本地化部署的技術路徑與實踐
    4.2.5  傳媒行業技術實現路徑及部署實踐
    4.2.6  傳媒專屬模型的訓練與微調
    4.2.7  傳媒知識庫的構建邏輯與技術實現
    4.2.8  知識抽取與融合技術：傳媒行業的「數據煉金術」
    4.2.9  動態更新機制：實時熱點整合與歷史數據維護
  4.3  智能體-大模型-知識庫的傳媒實戰閉環
    4.3.1  如何快捷構建自己的知識庫
    4.3.2  如何部署基於大模型的智能體
  4.4  未來趨勢：智能體集群與超大規模知識庫的進化方向
    4.4.1  智能體集群：從單一模型到協同生態
    4.4.2  超大規模知識庫：從靜態存儲到動態演化
    4.4.3  智能體與知識庫的共生進化
    4.4.4  挑戰與未來展望
第5章  AI賦能傳媒全流程智能化轉型
  5.1  選題策劃與內容生產
    5.1.1  選題策劃：從經驗驅動到數據智能
    5.1.2  內容生產：人機協作的效率革命
  5.2  編輯加工與營銷發行
    5.2.1  AI在編輯加工環節的應用與變革
    5.2.2  AI大模型技術在營銷發行環節的創新應用
    5.2.3  AI賦能下編輯加工與營銷發行的協同發展
  5.3  風險控制與組織變革
  5.4  未來展望

第6章  AI大模型驅動的傳媒行業創新商業模式
  6.1  個性化定製傳媒服務：從「千人一面」到「一人千面」
    6.1.1  用戶閱讀偏好分析與畫像構建
    6.1.2  基於個人偏好的圖書、雜誌定製流程與案例
    6.1.3  定製化傳媒的盈利模式與市場前景
  6.2  知識付費與在線教育融合
    6.2.1  AI輔助課程設計與教材編寫
    6.2.2  在線學習平台的智能輔導與答疑功能
    6.2.3  知識付費產品的創新形式與營銷策略
  6.3  傳媒產業生態合作新形態
    6.3.1  與科技公司、電商平台的合作模式探索
    6.3.2  版權貿易與國際合作中的新機遇與挑戰
    6.3.3  產業聯盟與協同創新機制的構建與實踐
第7章  AI大模型應用於傳媒行業的挑戰與應對策略
  7.1  技術瓶頸與數據安全風險
    7.1.1  大模型訓練的算力限制與模型更新難題
    7.1.2  數據隱私保護法規與合規性要求
    7.1.3  數據泄露、惡意攻擊等安全威脅及防範措施
  7.2  倫理道德與法律規範問題
    7.2.1  AI生成內容的版權歸屬爭議
    7.2.2  虛假信息傳播、不良內容過濾的責任界定
    7.2.3  相關法律法規的完善與監管政策建議
  7.3  人才短缺與教育培養體系構建
    7.3.1  跨學科複合型人才的需求現狀
    7.3.2  高校與企業的人才培養模式創新
    7.3.3  在職人員的繼續教育與技能提升路徑規劃
第8章  案例分析與實踐探索
  8.1  國內外知名傳媒機構的成功案例剖析
    8.1.1  新華社在大模型應用方面的戰略布局與實踐成果展示
    8.1.2  從內容創作到業務流程變革的全面解讀
    8.1.3  經驗借鑒與啟示
  8.2  新興科技企業進軍傳媒行業的創新實踐
    8.2.1  科技巨頭旗下的數字傳媒項目案例分析
    8.2.2  初創公司在傳媒細分領域的創新突破與商業探索
    8.2.3  對傳統傳媒行業競爭格局的影響與思考
第9章  未來展望與趨勢預測
  9.1  AI大模型技術的持續演進方向
    9.1.1  更大規模、更高效率的模型發展趨勢
    9.1.2  多模態融合、跨語言理解等技術突破的預期
  9.2  傳媒行業在AI賦能下的長遠變革趨勢
    9.2.1  傳媒業態的深度融合與創新發展模式預測
    9.2.2  閱讀體驗的革命性變化與全新文化生態構建設想
  9.3  社會文化層面的影響與責任擔當
    9.3.1  AI驅動的傳媒內容對文化多樣性、社會價值觀的影響探討
    9.3.2  科技企業在社會責任履行方面的角色與使命
附錄A  AI智能辦公集錦
附件B  DeepSeek使用渠道匯總
附件C  DeepSeek十六個王炸組合彩蛋知識
附錄D  頂級數據科學工具和技能
附錄E  10分鐘搞懂大模型！20個核心概念

參考文獻

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032