自我提升
类型
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154千字
字数
2025-06-01
发行日期
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主编推荐语
提供企业大模型落地的战略规划、实施步骤和注意事项。
内容简介
随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,大模型技术已成为推动各行各业变革的重要力量。为了帮助企业管理者和技术人员更好地理解和应用这一前沿技术,本书精心编排多个篇章,从基础概念到实战应用,全面系统地介绍AI大模型的相关知识。
概念普及篇(第1~2章)简要概述人工智能与大模型的基本概念及其对社会经济的广泛影响。
企业落地准备篇(第3~4章)介绍企业大模型应用落地的常见形式,评估AI能力边界,解析大模型落地的推荐要素,梳理公司已有的业务链条,寻找AI落地场景,并细化落地方案。
企业落地步骤篇(第5章)聚焦大模型具体落地步骤以及大模型安全、算法备案和内容版权等相关内容。
大模型原理篇(第6~7章)深入剖析大模型等的基础原理和应用原理,旨在提升模型性能。
应用开发篇(第8~9章)通过丰富的实战案例生动展示大模型在企业中的实际应用效果。
未来展望篇(第10章)预测AI技术的发展趋势,并深入分析这些趋势对社会经济产生的深远影响,为企业决策者提供前瞻性的思考角度。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 赞誉
- 前言
- 资源与支持
- 一、概念普及篇
- 第1章 AI与大模型概述
- 1.1 什么是AI
- 1.2 AI基本原理简述
- 1.3 AI应用场景
- 1.4 大模型概述
- 第2章 大模型的商业价值
- 2.1 企业靠大模型才能解决的业务痛点
- 2.2 大模型应用场景介绍
- 2.3 大模型在企业中的应用与价值
- 2.4 企业为何务必关注和拥抱AI技术
- 二、企业落地准备篇
- 第3章 大模型落地准备工作
- 3.1 企业大模型应用落地的常见形式
- 3.2 大模型现有的能力边界
- 3.3 大模型落地的必备要素
- 3.4 全面梳理公司已有的业务链条,寻找AI落地场景
- 第4章 大模型落地方案解析
- 4.1 根据不同预算和企业规模选择合适的落地方案
- 4.2 评估大模型落地整体预算投入
- 4.3 衡量AI落地的投入产出比
- 三、企业落地步骤篇
- 第5章 大模型落地全流程
- 5.1 数据预处理
- 5.2 大模型评测
- 5.3 大模型与企业应用无缝衔接
- 5.4 部署上线
- 5.5 效果评估与数据反馈闭环
- 5.6 大模型迭代
- 5.7 大模型安全建设
- 5.8 大模型算法备案
- 5.9 大模型内容的版权问题
- 四、大模型原理篇
- 第6章 大模型基础原理
- 6.1 大模型原理及基础概念
- 6.2 大模型基座Transformer
- 6.3 扩散模型
- 6.4 多模态大语言模型
- 6.5 推理大模型
- 第7章 大模型应用原理
- 7.1 大模型微调原理
- 7.2 大模型量化技术
- 7.3 AI Agent
- 五、应用开发篇
- 第8章 企业大模型应用实战
- 8.1 企业基于提示工程解决业务问题
- 8.2 企业如何构建私有垂域大模型
- 8.3 企业如何构建AI Agent
- 第9章 企业大模型落地案例
- 9.1 B2C电商平台企业大模型应用落地案例
- 9.2 CRM企业大模型落地案例
- 9.3 科技公司基于大模型构建智能音箱任务型对话系统
- 9.4 Runway公司基于大模型引领图像、视频变革
- 六、未来展望篇
- 第10章 未来展望
- 10.1 大模型的当前发展阶段
- 10.2 AI未来发展趋势
- 10.3 具身智能
- 10.4 未来新型企业组织架构
- 10.5 AGI
- 10.6 人类社会的终极形态
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出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社,成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”,致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。