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開源技術與人工智慧應用(新一代人工智慧通識系列教材)

  • 作者：編者:許華虎|責編:范耀華|總主編:顧春華
  • 出版社：華東師大
  • ISBN：9787576069228
  • 出版日期：2026/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：277
人民幣：RMB 54 元      售價：元
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內容大鋼
    全書共分八章，內容涵蓋：開源發展概論（第1章）、開源社區與治理模式（第2章）、開源數據集與數據標注（第3章）、人工智慧演算法的開源實踐（第4章）、開源大語言模型（第5章）、開源多模態大模型技術（第6章）、開源智能體框架與自主系統（第7章）、開源與閉源的未來趨勢（第8章）。每一章均配有精心設計的實驗教學內容，旨在幫助讀者在「學中做、做中學」的過程中，真正掌握開源技術與人工智慧應用的核心能力。各章實驗均基於上海大學自強算力平台和千學百科AI平台設計，既保證實驗環境的統一性與可復現性，又降低了讀者的入門門檻。
作者介紹
編者:許華虎|責編:范耀華|總主編:顧春華
目錄
第1章 開源發展概論
  1.1 開源運動的起源與發展
  1.2 開源許可證類型對比
  1.3 開源與閉源的典型案例
  1.4 開源與閉源融合的未來發展模式
  1.5 案例分析：Linux系統如何重塑軟體產業
  本章小結
  本章習題
第2章 開源社區與治理模式
  2.1 開源社區概述
  2.2 開源社區典範
  2.3 開源社區治理模式概述
  2.4 典型社區案例剖析：三種模式的真實運作
  2.5 開源協作的標準流程
  本章小結
  本章習題
第3章 開源數據集與數據標注
  3.1 開源數據集
  3.2 開源數據集的應用
  3.3 數據標注及開源工具
  本章小結
  本章習題
第4章 人工智慧演算法的開源實踐
  4.1 人工智慧核心演算法的開源實現
  4.2 開源工具鏈
  4.3 人工神經網路基礎
  4.4 深度學習核心模型
  本章小結
  本章習題
第5章 開源大語言模型
  5.1 從獨立研發到開源協同的大模型演進
  5.2 開源大模型的技術生態圖譜
  5.3 大模型訓練的開源技術棧
  5.4 模型微調方法論：從全參數到參數高效
  5.5 開源與閉源大模型的對比分析
  5.6 DeepSeek 的開源戰略
  本章小結
  本章習題
第6章 開源多模態大模型技術
  6.1 多模態融合的理論基礎與技術演進
  6.2 開源多模態生成式應用實踐
  6.3 案例分析：AI驅動的開源內容創作工作流
  本章小結
  本章習題
第7章 開源智能體框架與自主系統
  7.1 智能體(Agent)的崛起：從自動化到自主性
  7.2 開源與閉源智能體生態對比
  7.3 開源Agent架構理論：從鏈式到圖式結構的演進
  7.4 智能體開發平台
  7.5 下一代LLM應用開發平台：Dify的架構設計與工程實踐

  7.6 案例分析：構建企業級智能市場分析Agent
  7.7 本地智能與開源AI智能體
  本章小結
  本章習題
第8章 開源與閉源的未來趨勢
  8.1 人工智慧領域的開源、閉源現狀與競爭態勢
  8.2 中國開源生態發展態勢
  8.3 未來開源與閉源發展趨勢展望
  本章小結
  本章習題
附錄1 Linux系統常用命令
附錄2 Python基礎
附錄3 Python進階
附錄4 綜合大模型實踐

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