目录

第1章人工智能概述

1.1人工智能简介

1.2人工智能研究的主要学派

1.2.1符号主义

1.2.2联结主义

1.2.3行为主义

1.3人工智能的应用场景与发展趋势

1.3.1人工智能的应用场景

1.3.2人工智能的发展趋势

1.4人工智能的核心因素

1.4.1算法

1.4.2算力

1.4.3数据

1.5深度学习

1.5.1认识深度学习

1.5.2深度学习模型

1.6自然语言处理

1.6.1认识自然语言处理

1.6.2自然语言理解

1.7人工智能伦理

1.7.1个人层面的人工智能伦理问题

1.7.2社会层面的人工智能伦理问题

1.8本章小结

1.9实训

习题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文本向量化实例

2.2Doc2Vec

2.2.1PVDM 

2.2.2PVDBOW 

2.3文本向量应用

2.4本章小结

2.5实训

习题2

第3章大语言模型

3.1大语言模型概述

3.1.1大语言模型的发展历程

3.1.2大语言模型的能力特点

3.1.3大语言模型技术的风险与挑战

3.2大语言模型工作原理

3.2.1Transformer 架构

3.2.2基于Transformer架构的著名模型

3.2.3大语言模型架构

3.2.4大语言模型关键技术

3.2.5GPT系列模型的演变

3.2.6大语言模型实现创意写作

3.3大语言模型的可解释性

3.3.1大语言模型的可解释性

3.3.2大语言模型的可解释性的技术

3.4大语言模型的应用

3.5大语言模型提供的服务

3.6本章小结

3.7实训

习题3

第4章AIGC基础

4.1AIGC概述

4.2国内常见的AIGC平台（大语言模型）

4.2.1文心一言

4.2.2讯飞星火

4.2.3通义千问

4.2.4昆仑天工

4.2.5ChatGLM 

4.2.6腾讯混元

4.3国外常见的AIGC平台（大语言模型）

4.3.1Claude系列模型

4.3.2PaLM模型 

4.3.3Bard模型

4.4AIGC应用实例

4.4.1AI文本生成

4.4.2图像生成

4.4.3AI代码生成与优化

4.5本章小结

4.6实训

习题4

第5章提示词与提示工程

5.1提示词

5.1.1认识提示词

5.1.2提示词设计实例

5.2提示工程

5.2.1提示工程概述

5.2.2提示工程技巧与应用

5.2.3提示工程实例

5.3本章小结

5.4实训

习题5

第6章AI绘画提示词

6.1认识AI绘画提示词

6.1.1理解AI绘画提示词

6.1.2AI绘画提示工程

6.2AI视频生成提示词

6.2.1AI视频生成提示词简介

6.2.2AI视频生成实例

6.3本章小结

6.4实训

习题6

第7章AIGC挑战与未来

7.1AIGC面临的挑战

7.1.1AIGC发展概述

7.1.2AIGC面临的风险

7.1.3AIGC面临的问题

7.2AIGC的未来

7.2.1个性化内容生成

7.2.2多模态内容生成

7.3本章小结

习题7

参考文献