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人工智能设计概论

人工智能设计概论

  • 字数: 211000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 清华大学出版社
  • 作者: 董占军 编
  • 出版日期: 2024-09-01
  • 商品条码: 9787302671527
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 148
  • 出版年份: 2024
定价:¥59 销售价:登录后查看价格  ¥{{selectedSku?.salePrice}} 
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精选
内容简介
本书深入探讨了人工智能与艺术设计融合的理论与应用实践。本书采用跨学科视角,深入剖析人工智能在设计领域的基础理论与应用实践,揭示了AI赋能设计创新的内在逻辑与实现机制。本书精心编排了6个章节,不仅涵盖了AI赋能设计的基础知识与前沿技术,还融入了伦理、社会等多维度的深入分析,全面展现了设计学科在智能化浪潮中的革新与进步。本书旨在培养读者的批判性思维与前瞻性视角,激发其在设计实践中的创新潜力,同时为设计教育与实践领域提供丰富的学术资源与实用的操作指南。
本书适合作为高等院校、职业院校设计类专业的通识课教材。同时,本书不仅是一本教材,更是一把开启创意设计新世界的钥匙,能帮助艺术设计相关专业学生、行业从业者和AI爱好者迎接设计生态的挑战与转型。
作者简介
董占军,艺术学博士,博士研究生导师,英国皇家艺术学院高级访问学者。教育部高等学校艺术学理论类教学指导委员会委员、全国艺术专业学位研究生教育指导委员会艺术设计分委会专家、山东省民间文艺家协会副主席、中国工艺美术学会常务理事、享受国务院政府特殊津贴专家,山东省重点学科设计艺术学首席专家。
目录
第1章 绪论/1
1.1 人工智能设计概述/1
1.1.1 人工智能设计术语/1
1.1.2 设计的历史脉络和演进/4
1.1.3 人工智能与设计融合创新/6
1.2 人工智能设计引发的思考/8
1.2.1 人工智能设计带来的挑战和机遇/9
1.2.2 人工智能设计的应用和价值/10
第2章 人工智能基础/13
2.1 人工智能概述/13
2.1.1 人工智能的兴起与演进/14
2.1.2 人工智能应用领域/14
2.2 机器学习/15
2.2.1 机器学习简介/15
2.2.2 监督学习/16
2.2.3 无监督学习/17
2.2.4 强化学习/17
2.3 深度学习/18
2.3.1 深度学习简介/18
2.3.2 卷积神经网络/20
2.3.3 循环神经网络/21
2.3.4 生成对抗网络/22
2.3.5 迁移学习技术/23
2.4 计算机视觉/24
2.4.1 计算机视觉简介/24
2.4.2 基本任务/26
2.4.3 关键技术/27
2.4.4 相关应用/28
2.5 自然语言处理/28
2.5.1 自然语言处理简介/29
2.5.2 核心任务/30
2.5.3 关键技术/31
2.5.4 相关应用/32
第3章 生成式人工智能/34
3.1 生成式人工智能概述/35
3.1.1 生成式人工智能概念/35
3.1.2 生成式人工智能原理/36
3.1.3 生成式模型分类/39
3.2 AIGC应用平台:创意写作/40
3.2.1 ChatGPT/40
3.2.2 文心一言/40
3.2.3 悉语·智能文案/41
3.2.4 通义千问/41
3.2.5 Effidit/44
3.3 AIGC应用平台:智“绘”无界/45
3.3.1 ChatGPT-4/45
3.3.2 Midjourney/45
3.3.3 StableDiffusion/46
3.3.4 文心一格/46
第4章 人工智能与设计变革/49
4.1 人工智能赋能影视创作/49
4.1.1 虚拟数字人/49
4.1.2 AI换脸/55
4.1.3 AI配音/56
4.2 人工智能赋能电子商务/58
4.2.1 创意文案/58
4.2.2 产品及广告设计/60
4.2.3 服饰展示及换装/63
4.3 人工智能赋能游戏设计/66
4.3.1 游戏剧情设计/66
4.3.2 游戏角色设计/68
4.3.3 游戏场景设计/70
4.4 人工智能赋能建筑设计/73
4.4.1 未来主义建筑/73
4.4.2 建筑与自然和谐共处/77
4.4.3 创意建筑探索/79
第5章 AIGC辅助设计应用与拓展/82
5.1 课程设计实例赏析/82
5.2 海报设计/86
5.2.1 设计平台——ChatGPT/86
5.2.2 案例介绍——音乐节海报/87
5.3 卡通形象及周边设计/88
5.3.1 设计平台——DALL-E/88
5.3.2 案例介绍——“独角鲸”卡通形象/90
5.4 漫画绘本制作/95
5.4.1 设计平台——Midjourney/95
5.4.2 案例介绍——《勇敢的铠甲少女》漫画绘本/105
5.5 特色模型训练/108
5.5.1 设计平台——StableDiffusion/108
5.5.2 增强功能/115
5.5.3 模型训练/120
第6章 人工智能与设计伦理/128
6.1 人工智能伦理与道德/128
6.2 数据隐私与安全/130
6.2.1 隐私与安全风险来源/130
6.2.2 生成式人工智能治理问题/132
6.3 人工智能设计发展趋势/133
参考文献/137
后记/138

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