《涌现：AI大模型赋能千行百业》内容简介与阅读建议

Name: 涌现：AI大模型赋能千行百业
Author: 赵永新
ISBN: 9787115642059

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作者: 赵永新
分类: 科技技术
出版年份: 2024
出版社: 人民邮电出版社
页数: 214 页
语言: 中文

《涌现：AI大模型赋能千行百业》内容简介

AI大模型正成为数字经济时代的新质生产力，它将对经济社会的各行各业产生重大影响。本书详细介绍了AI大模型在各个领域的无限潜力和广阔前景。从准农业的种植建议到智能制造的质量控制和益生产，从医疗诊断的准高效到文化传媒的智能化创新，从旅游业的个性化服务到教育领域的智能化辅助，从零售业的创新应用到交通运输业的智能化变革，AI大模型正在深度融入并各领域和行业的数字化转型。本书不仅提供全面的行业洞察，而且给出了相关的策略指导和实践指南，助力读者占先机，实现高效创新。本书既可作为政府相关门负责人及企业高级管理人员的参考资料，也可作为人工智能产业相关单位、科研院所人员及高校人工智能相关业师生的培训用书。

《涌现：AI大模型赋能千行百业》书籍信息摘要

《涌现：AI大模型赋能千行百业》内容简介与阅读建议，作者赵永新，科技技术，2024年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：AI、大模型、计算机类。

作者：赵永新
分类：科技技术
出版年份：2024
出版社：人民邮电出版社
页数：214 页
语言：中文
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《涌现：AI大模型赋能千行百业》适合哪些读者？

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

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1.2.2 Google公司的PaLM-E 014
1.2.3 百度公司的文心一言 016
1.2.4 科大讯飞星火大模型 017
1.2.5 阿里云通义千问大模型 018
1.3 AGI：数字经济时代的新质生产力 019
1.3.1 农业经济时代的生产力 020
1.3.2 工业经济时代的生产力 020
1.3.3 数字经济时代的新质生产力 021
第 2章 AI大模型三要素：数据、算法与算力
2.1 数据：关键要素 026
2.1.1 数据的内涵 026
2.1.2 数据生成方式 026
2.1.3 数据发展现状 027
2.1.4 数据成为数字经济的关键要素 028
2.2 算法是AI大模型的“大脑” 031
2.2.1 深度学：AI大模型的基石 031
2.2.2 自然语言处理 033
2.2.3 经网络架构 035
2.2.4 迁移学 036
2.2.5 强化学 039
2.3 算力是AI大模型的“心脏” 041
2.3.1 算力的内涵 041
2.3.2 算力的类型 042
2.3.3 算力是驱动AI的核心 042
2.3.4 算力的发展现状 043
2.3.5 破解 AI的算力困局 044
第3章 AI大模型与农业：智能农业的新篇章
3.1 全球及我国农业发展现状 048
3.1.1 全球农业发展现状 048
3.1.2 我国农业发展现状 048
3.2 AI大模型在农业中的应用创新 050
3.2.1 AI大模型在准农业中的应用 050
3.2.2 AI大模型在预测农业中的应用 053
3.2.3 AI大模型在机械化农业中的应用 056
3.2.4 AI大模型与农业供应链化 060
3.3 农业与AI大模型的融合挑战 063
第4章 AI大模型与工业：智能制造的新碰撞
4.1 工业发展现状与突破 066
4.1.1 全球工业发展现状 066
4.1.2 我国工业发展现状 067
4.1.3 全球工业发展的挑战与机遇 068
4.2 AI大模型在工业中的应用创新 069
4.2.1 产品设计与开发 069
4.2.2 生产过程化 070
4.2.3 质量控制与故障预测 071
4.2.4 售后服务 075
4.2.5 供应链管理 077
4.3 AI大模型与人形机器人结合——具身智能 079
4.3.1 人形机器人 080
4.3.2 人形机器人的发展 080
4.3.3 人形机器人的相关技术 082
4.3.4 AI大模型与人形机器人结合制造业升级 083
4.4 AI大模型与虚拟数字员工 086
4.4.1 虚拟数字员工的点 087
4.4.2 虚拟数字员工的应用场景 088
4.4.3 虚拟数字员工的势及其面临的挑战 090
4.4.4 虚拟数字员工的前景展望 090
第5章 AI大模型与教育：个性化教育的新时代
5.1 教育发展现状与改革需求 092
5.1.1 教育机会的普及 092
5.1.2 高等教育快速发展 092
5.1.3 教育资源的均衡分配 092
5.1.4 教育质量的提高 093
5.1.5 教育国际化的推进 093
5.1.6 当前教育中存在的不足 093
5.2 AI大模型在教育领域的应用与探索 095
5.2.1 AI大模型与个性化教学 095
5.2.2 AI大模型与智能辅导 097
5.2.3 AI大模型与在线教育 099
5.2.4 AI大模型与语言学 100
5.2.5 AI大模型与教育管理 101
5.3 AI大模型在教育领域的挑战 103
5.3.1 数据隐私与 103
5.3.2 教育公平性问题 103
5.3.3 教师角色转换 104
5.4 AI与教育深度融合的展望 106
5.4.1 跨模态学 106
5.4.2 情感计算与教育心理学结合 106
5.4.3 智能教育硬件 107
第6章 AI大模型与医疗健康：智慧医疗的新纪元
6.1 医疗健康行业的挑战与机遇 112
6.1.1 医疗行业发展 112
6.1.2 医药行业发展现状 114
6.1.3 健康服务行业发展 115
6.1.4 医疗健康领域存在的主要问题 116
6.2 AI大模型在医疗健康中的新突破 117
6.2.1 医学影像分析 117
6.2.2 病理学诊断 119
6.2.3 基因诊断 121
6.2.4 个性化 122
6.2.5 疾病预测 123
6.2.6 AI大模型与机器人手术 125
6.3 AI大模型在医药领域的新应用 127
6.3.1 药物发现 127
6.3.2 靶点发现 127
6.3.3 化合物筛选 127
6.3.4 药物化 128
6.4 AI大模型在健康管理领域的新机遇 129
6.4.1 个性化健康管理 129
6.4.2 疾病预测和预 130
6.4.3 智能诊断和决策支持 130
6.4.4 药物管理和化 130
第7章 AI大模型与文化传媒：创意产业的智能化革新
7.1 文化产业数字化战略 134
7.1.1 文化产业的内涵 134
7.1.2 文化产业成为战略 134
7.2 AIGC：文化传媒内容创新与传播渠道的多元化 135
7.2.1 PGC段 135
7.2.2 UGC段 136
7.2.3 AIGC段 137
7.3 AI大模型在文化传媒中的智能应用 139
7.3.1 AIGC在文字内容生成方面的应用 139
7.3.2 AIGC在音频生成中的应用 140
7.3.3 AIGC在图像生成中的应用 142
7.3.4 AIGC在影视中的应用 144
7.4 AI大模型为文化传媒带来的无限可能 147
7.4.1 AI大模型与个性化推荐 147
7.4.2 AI大模型与舆情监测 149
7.4.3 AI大模型在智能编辑中的应用 151
第8章 AI大模型与旅游：旅游业的沉浸式体验
8.1 旅游业发展现状 154
8.1.1 旅游产业链概述 154
8.1.2 国内旅游数据分析 155
8.2 AI大模型在旅游中的应用 156
8.2.1 个性化推荐 156
8.2.2 旅游助手 158
8.2.3 语言翻译 159
8.2.4 智能调度 159
8.2.5 数据分析 160
8.2.6 监控 161
8.2.7 虚拟现实和增强现实旅游体验 162
8.2.8 行程规划 163
8.3 AI大模型推动旅游业繁荣发展 164
8.3.1 AI大模型进入旅游业 164
8.3.2 AI大模型影响导游职业 165
第9章 AI大模型与零售：零售业的新跃升
9.1 零售业发展现状与变革趋势 168
9.1.1 零售业的重要性 168
9.1.2 零售业的主要业态 168
9.1.3 我国零售业未来变革趋势 170
9.2 AI大模型在零售业中的应用与创新 171
9.2.1 准营销 171
9.2.2 智能推荐 171
9.2.3 智能客服 173
9.2.4 智能导购 175
9.3 AI大模型+数字人，直播带货新机遇 176
9.3.1 AI大模型与数字人的发展 176
9.3.2 政策助力AI大模型与数字人发展 177
9.3.3 数字人产业链主要构成 178
9.3.4 AI数字人多模态交互新纪元 178
9.3.5 AI虚拟直播电商降本增效 179
第 10章 AI大模型与交通运输：智能交通的新理念
10.1 交通运输业发展现状 182
10.2 智能交通发展迅猛 182
10.2.1 智能交通的内涵 182
10.2.2 美、日及欧洲智能交通发展情况 183
10.2.3 我国智能交通发展情况 184
10.2.4 智能交通的主要构成 185
10.3 AI大模型在智能交通中的应用 187
10.3.1 智能交通管理系统 187
10.3.2 路径规划和导航 189
10.3.3 智能车辆技术 191
10.4 AI大模型赋能智能交通的未来展望 193
10.4.1 AI大模型与物联网技术的应用 194
10.4.2 5G+智能交通 194
10.4.3 云端智能交通 195
第 11章展望未来：AI大模型发展面临的挑战和未来发展趋势
11.1 AI大模型发展面临的挑战 198
11.1.1 数据隐私和 198
11.1.2 数据偏见和公平性 199
11.1.3 解释性和可理解性 201
11.1.4 算法复杂性和可扩展性 202
11.1.5 法律法规和伦理约束 204
11.2 AI大模型未来发展趋势 206
11.2.1 多模态AI大模型 206
11.2.2 自我学AI大模型 206
11.2.3 联邦学AI大模型 208
11.2.4 可解释性AI大模型 209
11.2.5 大规模AI大模型 210
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