玩轉 AI 新視界｜文案、繪圖、簡報、社群自動化經營全能實戰

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新世代AI範式：多模態+大模型實作精解 (1版)

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【簡介】 　　★OpenAI公司祕辛大公開 　　☆AI皇冠上明珠 - NLP的發展歷程 　　★ChatGPT的核心技術，Transformer詳解，GPT1-4是怎麼進化躍進的 　　☆LLM和多模態如何融合在一起 　　★多模態大型語言模型的核心技術、GAN、VAE 　　☆知名多模態大型模型對比，中小企業大型模型的建構 　　★LoRA、QLoRA、AdaLoRAR、DeepSpeed的ZeRO-3 　　☆量化技術、剪枝技術、微調實戰、壓縮技術 　　★大型模型的主要應用場景及佈署 　　☆多模態大型模型的AI助理實戰實例 　　★多模態大型模型在情緒、軟體開發領域使用 　　大型模型研發更像一場遍佈全球的科技「軍備競賽」，模型的效果如果「差之毫釐」，面臨的結局可能就是「失之千里」。從技術發展的角度來看，我們認為，單模態大型模型只是過渡型技術，多模態大型模型將成為通用人工智慧賦能各行各業的重要技術底座。大型模型的核心特徵是「大量資料、大算力和大參數量」，這幾個「大」字無疑極大地提高了人工智慧大型模型的研發、訓練、部署和應用門檻。中小公司有點玩不起人工智慧大型模型了，這是中小公司面臨的難題。 　　本書不但是詳細介紹多模態大型模型的發展歷史、技術要點和應用方面的書籍，更是詳細介紹了中小公司的大型模型建構之路，闡述了如何透過微調、量化壓縮等技術建構垂直領域的輕量級大型模型。本書還詳細介紹了中小公司的大型模型建構之路，闡述了如何透過微調、量化壓縮等技術建構垂直領域的輕量級大型模型。 【目錄】 第1章 OpenAI一鳴驚人帶來的啟示 1.1 OpenAI的成長並非一帆風順 1.2 OpenAI成功的因素 1.3 OpenAI特殊的股權設計帶來的啟示 1.4 思考 第2章 自然語言處理的發展歷程 2.1 自然語言處理的里程牌 2.2 從BERT模型到ChatGPT 2.3 BERT模型到底解決了哪些問題 2.4 BERT模型誕生之後行業持續摸索 2.5 ChatGPT的誕生 2.6 思考 第3章 讀懂ChatGPT的核心技術 3.1 基於Transformer的預訓練語言模型 3.2 提示學習與指令微調 3.3 基於人工回饋的強化學習 3.4 思維鏈方法 3.5 整合學習 3.6 思考 第4章 看清GPT的進化史和創新點 4.1 GPT技術的發展歷程 4.2 GPT的創新點總結 4.3 思考 第5章 大型語言模型+多模態產生的「化學反應」 5.1 多模態模型的發展歷史 5.2 單模態學習、多模態學習和跨模態學習的區別 5.3 多模態大型語言模型發展的重大里程碑 5.4 大型語言模型+多模態的3種實現方法 5.5 多模態大型語言模型的效果評估 5.6 思考 第6章 多模態大型語言模型的核心技術 6.1 文字多模態技術 6.2 影像多模態技術 6.3 語音多模態技術 6.4 視訊多模態技術 6.5 跨模態多重組合技術 6.6 多模態大型語言模型高效的訓練方法 6.7 GPT-4多模態大型語言模型核心技術介紹 6.8 多模態技術的發展趨勢 第7章 多模態大型語言模型對比 7.1 中文模態大型語言模型介紹 7.2 多模態大型語言模型介紹 7.3 多模態大型語言模型評測資料集 7.4 多模態大型語言模型的評測標準 7.5 多模態大型語言模型對比 7.6 思考 第8章 中小公司的大型語言模型建構之路 8.1 微調技術介紹 8.2 模型壓縮技術介紹 8.3 微調實戰 8.4 模型壓縮實戰 8.5 思考 第9章 從0到1部署多模態大型語言模型 9.1 部署環境準備 9.2 部署流程 9.3 使用Flask框架進行API開發 9.4 使用Gradio框架進行Web頁面開發 9.5 其他部署方法介紹 9.6 部署過程中常見的問題總結 第10章 多模態大型語言模型的主要應用場景 10.1 多模態大型語言模型的應用圖譜 10.2 多模態大型語言模型在金融領域中的應用 10.3 多模態大型語言模型在出行與物流領域中的應用 10.4 多模態大型語言模型在電子商務領域中的應用 10.5 多模態大型語言模型在工業設計與生產領域中的應用 10.6 多模態大型語言模型在醫療健康領域中的應用 10.7 多模態大型語言模型在教育培訓領域的應用 10.8 思考 第11章 用多模態大型語言模型打造AI助理實戰 11.1 應用背景 11.2 方法論介紹 11.3 工具和演算法框架介紹 11.4 最佳化邏輯介紹 11.5 多模態大型語言模型的部署 11.6 多模態大型語言模型的性能評估 11.7 思考 第12章 多模態大型語言模型在情緒辨識領域的應用 12.1 應用背景和待解決的問題 12.2 方法論介紹 12.3 工具和演算法框架介紹 12.4 最佳化邏輯介紹 12.5 部署流程 12.6 效果評測 12.7 思考 第13章 大型語言模型在軟體研發領域的實戰案例與前端探索 13.1 LLM在軟體研發過程中的單點提效 13.2 程式大語言模型為軟體研發帶來的機遇與挑戰 13.3 在LLM時代，對軟體研發的更多思考 13.4 思考

計算機概論－擁抱AI，掌握新趨勢(第十一版) (11版)

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【簡介】 本書乃針對資訊科學基礎教育所設計，內容涵蓋計算機概論的諸多領域，諸如：資訊科技與智慧科技、人工智慧與機器人、數字及資料表示法、軟體與硬體基礎知識、網路與行動通訊、物聯網、雲端運算、區塊鏈與金融科技、電子商務與網路行銷、資料庫、大數據、資訊系統、資訊安全與社會議題、資訊素養與倫理等。 各章節除了以豐富的圖文與清楚的圖表來呈現資訊科學的理論基礎，更適當穿插與主題相關的熱門應用，納入時事與生活相關的最新科技發展趨勢，讓讀者一手掌握核心知識與資訊脈動。 【目錄】 CH01 資訊科技新未來 1-1 資訊科技的影響 1-2 智慧工廠 1-3 量子科技 1-4 數位學習 1-5 未來移動趨勢—ACES 1-6 VR/AR/MR/XR 1-7 元宇宙 1-8 企業永續發展—ESG與SDGs AI聊天機器人——Claude CH02 人工智慧與機器人 2-1人工智慧的發展 2-2 機器學習 2-3 深度學習 2-4 生成式人工智慧 2-5 人工智慧的應用 2-6 機器人 2-7 人工智慧的發展與衝擊 AI音樂創作——Suno CH03 數字系統與資料表示法 3-1 數字系統 3-2 數字系統間的轉換 3-3 數值資料表示法 3-4 文字資料 3-5 影像資料 3-6 聲音資料 3-7 視訊資料 AI繪圖——Leonardo.Ai CH04 電腦硬體與軟體 4-1 電腦基本架構 4-2 中央處理器 4-3 記憶單元 4-4 輸入與輸出設備 4-5 電腦軟體概論 4-6 作業系統 4-7 應用軟體 AI簡報——Gamma CH05 程式語言 5-1 程式語言基本概念 5-2 常見的程式語言 5-3 App 5-4 整合開發環境 5-5 程式語言發展趨勢 AI搜尋引擎——Perplexity CH06 網路與行動通訊 6-1 電腦網路 6-2 網路傳輸媒介與設備 6-3 網路參考模型與通訊協定 6-4 無線網路 6-5 無線射頻辨識 6-6 行動通訊 6-7 低軌衛星通訊 6-8 綠色通訊 AI多媒體創作——Runway CH07 網際網路與物聯網 7-1 網際網路 7-2 全球資訊網 7-3 物聯網 7-4 物聯網的架構 7-5 AIoT智慧聯網 AI設計——Adobe Firefly CH08 雲端運算與雲端工具 8-1 雲端運算 8-2 雲端服務與應用 8-3 邊緣運算 8-4 霧運算 8-5 雲端工具軟體 AI助理——Copilot CH09 區塊鏈與金融科技 9-1 區塊鏈 9-2 區塊鏈的應用 9-3 金融科技 9-4 金融科技的應用 9-5 綠色金融 AI夥伴——Gemini CH10 電子商務與網路行銷 10-1 電子商務的基本概念 10-2 電子商務的架構與模式 10-3 電子商務付款機制 10-4 行動商務 10-5 社群商務 10-6 網路行銷 AI寫作——HIX Writer CH11 資料庫系統與大數據 11-1 認識資料庫 11-2 資料庫模型 11-3 資料庫管理系統 11-4 大數據 11-5 大數據的分析技術與工具 11-6 大數據的應用案例 AI助手——Grok CH12 資訊系統 12-1 認識資訊系統 12-2 資訊系統的架構與分類 12-3 作業層級的資訊系統 12-4 管理層級資訊系統 12-5 策略層級資訊系統 12-6 企業應用系統 12-7 資訊系統的建置 AI摘要——Elmo Chat CH13 資訊安全與社會議題 13-1 資訊安全基本概念 13-2 惡意程式的威脅與防範 13-3 駭客的威脅與防範 13-4 網路交易安全 13-5 網路帶來的影響與衝擊 AI視覺化圖表——Napkin AI CH14 資訊素養與倫理 14-1 資訊素養與倫理 14-2 資訊倫理與PAPA理論 14-3 個人資料的保護 14-4 著作權議題 AI代理——Manus 附錄A 索引表 附錄B 學後評量