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AI传媒学:大模型助力传媒行业应用与创新
字数: 493
出版社: 电子工业
作者: 刘志红|
商品条码: 9787121506192
适读年龄: 12+
版次: 1
开本: 16开
页数: 340
出版年份: 2025
印次: 1
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¥98
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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。本书不仅为传媒行业从业者提供了 实用的指导和启示,也为对AI技术在传媒领域应用 感兴趣的读者提供了宝贵的参考和借鉴。
目录
第1章 绪论 1.1 AI技术发展概述 1.1.1 人工智能的起源与发展脉络 1.1.2 当前AI技术的主要流派与特点 1.2 传媒领域对AI的关注与研究现状 1.2.1 传媒行业在AI时代的挑战与机遇 1.2.2 国内外相关研究的重要成果与趋势 1.3 传媒行业的地位与变革需求 1.3.1 传媒行业在文化传播中的作用 1.3.2 数字化时代传媒行业面临的困境与转型压力 1.4 延伸阅读推荐 1.4.1 关键论文 1.4.2 技术白皮书 1.4.3 传媒创新案例库 1.4.4 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 2.1.1 原理阐述 2.1.2 架构阐述 2.2 大模型的分类及应用领域 2.2.1 大模型的分类 2.2.2 大模型的应用领域 2.3 数据预处理与标注 2.3.1 数据预处理的重要性 2.3.2 常见的数据预处理方法 2.3.3 数据预处理案例:解析和处理Word和PDF文档 2.3.4 数据标注的方法和意义 2.4 模型训练与优化 2.4.1 模型训练的过程 2.4.2 常见的训练算法 2.4.3 模型优化的策略 2.4.4 模型训练的核心逻辑 2.4.5 训练策略 2.4.6 优化技术:精度与效率的平衡术 2.4.7 传媒专属优化技巧:从技术到价值 2.4.8 实战案例:从训练到上线的完整链路 2.5 AI大模型与AIGC 2.5.1 什么是生成式人工智能 2.5.2 当前主流的AIGC产品 2.5.3 AICG的主要应用场景 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 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 3.1.1 UGC/PGC的传统分野:用户自发内容vs专业机构内容的利弊与边界 3.1.2 AIGC的技术突破 3.1.3 大模型作为AIGC引擎:从语言模型到多模态生成的技术跃迁 3.1.4 未来五阶段展望:AIGC的进化与文明共融 3.2 常用大模型工具及提示词工程
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