目錄
第1章 人工智慧概述
1.1 人工智慧簡介
1.2 人工智慧研究的主要學派
1.2.1 符號主義
1.2.2 聯結主義
1.2.3 行為主義
1.3 人工智慧的應用場景與發展趨勢
1.3.1 人工智慧的應用場景
1.3.2 人工智慧的發展趨勢
1.4 人工智慧的核心因素
1.4.1 演算法
1.4.2 算力
1.4.3 數據
1.5 深度學習
1.5.1 認識深度學習
1.5.2 深度學習模型
1.6 自然語言處理
1.6.1 認識自然語言處理
1.6.2 自然語言理解
1.7 人工智慧倫理
1.7.1 個人層面的人工智慧倫理問題
1.7.2 社會層面的人工智慧倫理問題
1.8 本章小結
1.9 實訓
習題1
第2章 文本向量化
2.1 文本向量化
2.1.1 文本向量化概述
2.1.2 文本向量化方法
2.1.3 文本向量化實例
2.2 Doc2Vec
2.2.1 PV-DM
2.2.2 PV-DBOW
2.3 文本向量應用
2.4 本章小結
2.5 實訓
習題2
第3章 大語言模型
3.1 大語言模型概述
3.1.1 大語言模型的發展歷程
3.1.2 大語言模型的能力特點
3.1.3 大語言模型技術的風險與挑戰
3.2 大語言模型工作原理
3.2.1 Transformer架構
3.2.2 基於Transformer架構的著名模型
3.2.3 大語言模型架構
3.2.4 大語言模型關鍵技術
3.2.5 GPT系列模型的演變
3.2.6 大語言模型實現創意寫作
3.3 大語言模型的可解釋性
3.3.1 大語言模型的可解釋性
3.3.2 大語言模型的可解釋性的技術
3.4 大語言模型的應用
3.5 大語言模型提供的服務
3.6 本章小結
3.7 實訓
習題3
第4章 AIGC基礎
4.1 AIGC概述
4.2 國內常見的AIGC平台（大語言模型）
4.2.1 文心一言
4.2.2 訊飛星火
4.2.3 通義千問
4.2.4 昆崙天工
4.2.5 ChatGLM
4.2.6 騰訊混元
4.3 國外常見的AIGC平台（大語言模型）
4.3.1 Claude系列模型
4.3.2 PaLM模型
4.3.3 Bard模型
4.4 AIGC應用實例
4.4.1 AI文本生成
4.4.2 圖像生成
4.4.3 AI代碼生成與優化
4.5 本章小結
4.6 實訓
習題4
第5章 提示詞與提示工程
5.1 提示詞
5.1.1 認識提示詞
5.1.2 提示詞設計實例
5.2 提示工程
5.2.1 提示工程概述
5.2.2 提示工程技巧與應用
5.2.3 提示工程實例
5.3 本章小結
5.4 實訓
習題5
第6章 AI繪畫提示詞
6.1 認識AI繪畫提示詞
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