一本书读懂AIGC ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革

"1. AIGC是2023年的热点话题，现在已经有很多成熟的应用，ChatGPT是其中比较典型的应用，由此引发了人们对失业问题的担心。本书介绍了AIGC的发展和应用，并且使用了大量的案例，对AIGC是否会让我们失业做出了回应。 2. 本书作为一本科普书，内容全面，语言通俗易懂，介绍了AIGC在各个领域的应用，可以让你全面了解AIGC，在未来可以更好的工作和生活。 3.作者权威，十几位AIGC领域专家历时半年编写完成！"

本书以通俗易懂的方式从各个层面介绍了AIGC的基础知识，并辅以大量案例引领读者了解AIGC的应用实践，让读者可以更快速地利用AIGC改善工作和生活。
第1章从AI发展历史到资本市场近况阐述了AIGC产业的概况，第2章介绍了AIGC相关技术，第3章介绍了文本类AIGC技术的发展及其在传媒、教育、办公等场景中的应用，第4章介绍了声音类AIGC技术的发展及其在音乐、仿真等领域中的应用，第5章介绍了图片类AIGC的发展及其在图片生成、图片处理、图片识别等领域中的应用，第6章介绍了视频类AIGC的发展及其在视频生成、数字人等领域中的应用，第7章介绍了AIGC上下游产业链（包括芯片、VR等相关设备、元宇宙建模）的概况，第8章提出了AIGC对人类文明发展产生的影响，并对普通人如何应对AIGC带来的"生产力爆炸”提出方法论。

a15aa15a是一个Creator DAO（创作者去中心化组织），致力于以DAO的形式来产出新科技领域的内容，降低普通人了解科技的门槛。a15a已出版多本新科技科普书籍，并计划推出更多体系化课程和讲座。a15a的主要成员是区块链和人工智能领域的专家、从业者、研究人员和学生，以及法律合规领域的专业人士。在抖音、知乎、小红书、推特等平台上搜索“a15a”即可找到a15a官方账号。贾雪丽上海技术交易所专家库专家，代尔夫特理工大学硕士，先后就职于 ING 银行、中国平安、光大集团等很好金融科技企业，拥有丰富的人工智能、隐私计算及区块链等项目经验，申请人工智能相关发明专利 60 余项，在INTERSPEECH会议上发表论文一篇，参与撰写多个隐私计算行业报告和白皮书。0xAres利物浦大学硕士，曾先在投资公司工作，后就职于知名公链。从业期间主持制作过多个区块链系列课程，举办过多次“黑客松”，长期致力于区块链的科普教育，有Web3.0行业全领域孵化经验，乐于通过多种形式的内容创作传播Web3.0共识；2021年组建去创作者中心化组织a15a并开始编写新科技领域的科普书籍，主编了《一本书读懂Web3.0：区块链、NFT、元宇宙和DAO》和《一本书读懂NFT：区块链通证、元宇宙资产、Web3.0营销和数字化身份》。张炯星图比特创始人兼CEO，中国通信工业协会信息化科技创新专业委员会委员，上海技术交易所专家库专家；曾就职于IBM，拥有丰富的金融科技从业经验，长期服务中国人民银行、中国工商银行等大型金融机构，擅长技术融合、产业创新，对以区块链、人工智能为代表的数字经济技术有深刻的理解；拥有人工智能和数字资产相关专利8项，参与撰写了《一本书读懂Web3.0：区块链、NFT、元宇宙和DAO》和《一本书读懂NFT：区块链通证、元宇宙资产、Web3.0营销和数字化身份》

第1章我们为什么要关注AIGC
1.1从人工智能到人工智能生成内容
1.2巨头如是说
1.2.1国外“大厂”在AIGC领域的布局
1.2.2国内“大厂”在AIGC领域的布局
1.3资本狂潮
1.4异军突起的独角兽企业
1.4.1OpenAI
1.4.2StabilityAI
1.4.3ScaleAI
1.5行业“大牛”：谁是下一个“乔布斯”
第2章AIGC相关技术介绍
2.1规则系统
2.2变分自编码器
2.3生成对抗网络
2.3.1GAN模型训练原理
2.3.2CGAN模型
2.3.3基于模型架构的衍生
2.3.4基于损失函数的衍生
2.3.5图像生成领域的衍生
2.4Transformer模型架构
2.5基于Transformer模型架构的LLM
2.5.1基于编码器的LLM
2.5.2基于解码器的LLM
2.5.3基于编码器和解码器的LLM
2.5.4BERT模型与GPT模型对比
2.6扩散模型
2.6.1扩散模型原理
2.6.2DALL•E2模型
2.6.3StableDiffusion模型
2.7其他模型
2.8LLM的前景光明
第3章下笔如有神：文本类AIGC
3.1何为“智能”
3.2拆解文本生成技术原理
3.2.11950—1970年，NLP初露锋芒
3.2.21980—2010年，NLP的寒冬与机遇并存
3.2.32010—2019年，技术迸发与沉淀
3.2.42019年至今，AIGC进入寻常百姓家
3.3文本类AIGC在传媒场景中的应用
3.3.1社交媒体文案：Jasper
3.3.2新闻写作：Quakebot、CNET
3.3.3剧本撰写：海马轻帆
3.4文本类AIGC在教育场景中的应用
3.4.1文章撰写：EssayGenuis
3.4.2出题和做题：高校联合团队开发的AI程序
3.4.3青少年教育：Cognii
3.5文本类AIGC在办公场景中的应用
3.5.1搜索引擎优化：Kafkai
3.5.2营销文案：Copysmith
3.5.3电子邮件：Compose.ai
3.5.4代码撰写：GitHubCopilot
3.6文本类AIGC的其他热门场景
3.6.1AI聊天机器人
3.6.2AIGC搜索引擎：PerplexityAI
3.7万众瞩目的ChatGPT
3.7.1ChatGPT是什么
3.7.2ChatGPT的海量应用场景
3.7.3GPT-4模型：截至2023年3月不错的AI模型
3.7.4ChatGPT对普通人意味着什么
3.8文本类AIGC的未来
第4章“声临其境”：声音类AIGC
4.1从让机器开口说话开始
4.1.118至19世纪的尝试
4.1.220世纪30年代，语音合成技术的萌芽
4.1.320世纪50年代，计算机语音合成系统的起源
4.1.420世纪末，传统的语音合成方法
4.1.52016年，AIGC打破语音合成技术的发展瓶颈
4.1.62017年，语音合成技术迎来研究热
4.2音乐类AIGC
4.2.1从留声机到个人计算机制作的电子音乐
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