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181千字 字数
2025-10-01 发行日期
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主编推荐语

探索AI与传媒的深度融合，解锁行业创新密码。

内容简介

本书深入探索了人工智能（AI）技术，特别是大模型在传媒行业中的应用与创新，详细阐述了AI技术的基本原理、发展历程以及在大模型方面的最新进展。

通过具体案例和深入分析，本书展示了AI技术如何助力传媒行业实现内容创作自动化、个性化传媒服务、智能审校与排版、多渠道发行等创新应用。同时，也探讨了AI技术带来的挑战与应对策略，包括技术瓶颈、数据安全风险、伦理道德与法律规范等问题。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 绪论
  • 1.1 AI技术发展概述
  • 1.2 传媒领域对AI的关注与研究现状
  • 1.3 传媒行业的地位与变革需求
  • 1.4 延伸阅读推荐
  • 第2章 AI大模型基础理论与技术
  • 2.1 大模型的原理与架构
  • 2.2 大模型的分类及应用领域
  • 2.3 数据预处理与标注
  • 2.4 模型训练与优化
  • 2.5 AI大模型与AIGC
  • 2.6 大模型技术在传媒行业的创新应用
  • 2.7 AI大模型与AIGC的优势和挑战
  • 2.8 延伸阅读推荐
  • 第3章 AI大模型在传媒内容创作中的应用
  • 3.1 内容创作主体的演进：从UGC/PGC到AIGC的范式跃迁
  • 3.2 常用大模型工具及提示词工程
  • 3.3 文本生成技术—从新闻创作到文案创作
  • 3.4 一键PPT生成技术—智能办公工具
  • 3.5 新闻报道的自动生成—体育、财经等不同类型新闻模板的构建与实例分析
  • 3.6 文学作品创作辅助—情节构思、人物塑造、文笔润色等方面的应用案例
  • 3.7 学术论文写作支持：文献综述整理、研究思路启发、论文结构优化等功能展示
  • 3.8 图像与多媒体内容创作
  • 3.9 AIGC技术在辅助编程中的应用
  • 3.10 AI搜索
  • 3.11 AI智能办公
  • 第4章 智能体与知识中枢：大模型本地化部署及传媒知识库构建
  • 4.1 智能体的定义与构成
  • 4.2 智能体技术基础与传媒应用赋能
  • 4.3 智能体-大模型-知识库的传媒实战闭环
  • 4.4 未来趋势：智能体集群与超大规模知识库的进化方向
  • 第5章 AI赋能传媒全流程智能化转型
  • 5.1 选题策划与内容生产
  • 5.2 编辑加工与营销发行
  • 5.3 风险控制与组织变革
  • 5.4 未来展望
  • 第6章 AI大模型驱动的传媒行业创新商业模式
  • 6.1 个性化定制传媒服务：从“千人一面”到“千人千面”
  • 6.2 知识付费与在线教育融合
  • 6.3 传媒产业生态合作新形态
  • 第7章 AI大模型应用于传媒行业的挑战与应对策略
  • 7.1 技术瓶颈与数据安全风险
  • 7.2 伦理道德与法律规范问题
  • 7.3 人才短缺与教育培养体系构建
  • 第8章 案例分析与实践探索
  • 8.1 国内外知名传媒机构的成功案例剖析
  • 8.2 新兴科技企业进军传媒行业的创新实践
  • 第9章 未来展望与趋势预测
  • 9.1 AI大模型技术的持续演进方向
  • 9.2 传媒行业在AI赋能下的长远变革趋势
  • 9.3 社会文化层面的影响与责任担当
  • 附录A AI智能办公集锦
  • 附件B DeepSeek使用渠道汇总
  • 附件C DeepSeek十六个王炸组合彩蛋知识
  • 附录D 顶级数据科学工具和技能
  • 附录E 10分钟搞懂大模型！20个核心概念
  • 参考文献
  • 作者简介
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。