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正版新书]解锁AI力量:大模型落地实战场景全攻略本书编写组 著9
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第一章 把握 AI 发展脉络 / 001
第一节 AI 的革命性内涵 005
一、传统 AI 算法的应用价值与典型应用场景 007
二、大模型的兴起 012
三、大模型与传统 AI 的本质区别 017
四、AI 发展路径的关键节点回顾 018
五、为什么大模型被称为通用人工智能的起点 019
第二节 推动 AI 发展的关键要素 022
一、算力的支撑与限制 027
二、数据质量与数据多样性的重要性 028
三、创新算法的推动力 029
第三节 生成式 AI 核心技术 033
一、Transformer 架构的突破 034
二、数据规模与模型参数的关系 039
第四节 生成式 AI 的行业革命潜力 041
一、生成式 AI 的行业应用场景 041
二、从辅助工具到赋能中心的转变 045
总结与展望 048
第二章 取代还是取巧,如何用 AI 打造超级个体 / 053
第一节 AI 个人能力的跃升 056
一、AI 赋能个体的新方式 056
二、超级个体与团队协作的新形态 060
三、技术包容性与公平性的隐忧 065
第二节 AI 驱动的职业生态变革 068
一、从数据标注师到提示工程师的崛起 068
二、AI 增强型职业 072
三、AI 引发的职业技能进化 076
第三节 传统职业的转型与升级 079
一、传统行业的智能化趋势 079
二、技能重塑与终身学习的必要性 083
三、让 AI 推动个人职业发展 087
第四节 个人实践中的方法论 090
一、个人学习 AI 的最佳实践 090
二、用 AI 实现知识的深度整合 092
总结与展望 094
第三章
路演还是路线,如何让 AI 落地企业场景
第一节 企业 AI“ 选品指南” 097
一、关键挑战与应对策略 099
二、短期营销与长期布局的“天平” 103
三、让 AI 应用场景“渐入佳境” 106
第二节 核心技术“工具箱” 110
一、Fine-Tuning(微调)的场景应用 110
二、RAG(检索增强生成)的行业价值 114
三、智能代理的革新力量 116
第三节 实践中的方法论 120
一、数据、算法、算力、场景“四位一体” 120
二、AI 产品的迭代之路 123
三、AI 产品落地的关键步骤 124
四、典型场景和解决方案 125
第四节 AI+ 行业如何落地 127
一、引领通信行业的智能办公转型 133
二、AI 赋能学生、教师与教育机构 135
三、AI 驱动金融业务创新银行场景 139
总结与展望 142
第四章 创业还是创收?AI 产品的市场适配逻辑 / 145
第一节 AI 创业赛道选择:在技术浪潮中锚定价值坐标 147
一、选赛道的“三大逻辑” 147
二、“ AI 产业链”其修远兮,吾将上下而求索 149
三、案例深潜:AI 创业的“十八般武艺” 154
第二节 生存竞赛:从技术 Demo 到 PMF 验证 165
一、PMF 的螺旋上升路径 165
二、定位理论:产品或服务的不可或缺性 166
三、MVP:快速验证想法的利器 167
四、案例分析:AI 初创公司如何成功找到 PMF 168
第三节 AI 创业团队建设的“二三事” 173
一、团队需要认知协同与能力互补 173
二、创业公司早期常见的三大致命问题 174
三、那些 CEO 的“过来人经验” 175
第四节 AI 创业生态融合:从单打独斗,到群体突破 178
一、生态资源整合:创业旅途中的三大支柱 178
二、AI 创业的资源分配之道:研发、市场与融资的
平衡艺术 182
三、全球化市场拓展:AI 产品的跨境破局之术 183
总结与展望 187
第五章 展望未来,迎接 AI 的崭新篇章 / 189
第一节 通向 AGI 的技术蓝图正在缓慢展开 191
一、到达 AGI 的可能路径 191
二、AI 与人类智能的差异与边界正逐渐模糊 195
三、AGI 的实现挑战 198
第二节 AI 伦理与社会影响探索 200
一、AI 决策中的偏见与公正:挑战与对策 200
二、责任归属与透明性:技术背后的伦理考量 203
三、AI 技术普及对就业市场的潜在冲击 205
第三节 全球 AI 竞争格局正悄然形成 207
一、技术、资本与人才的三维竞争 207
二、AI 发展中的地域差异与全球格局 214
三、从工具到战略资产的角色转变 217
第四节 面向未来的政策与实践,引领 AI 发展的新篇章 218
一、AI 普惠的实现路径:推动公平与可持续发展 218
二、从科技创新到政策落地的协同 221
总结与展望 224
附录
提示工程(Prompt Engineering)方法/227
第一节 提示工程的基础理论 229
一、什么是提示工程 229
二、提示设计对大模型性能的影响 236
三、提示工程在实际应用中的价值 239
第二节 提示设计的最佳实践 242
一、如何构建有效的基础提示(Basic Prompts) 242
二、提示的分发与迭代优化 248
三、应对大模型“幻觉”问题的技巧(高级策略) 251
第三节 行业场景中的提示工程 255
一、在内容生成中的应用:文案、代码、翻译(行业最佳实践) 255
二、数据分析与预测中的提示优化 260
三、创意行业如何利用提示工程挖掘创造力 263
第四节 提示工程的未来发展 267
一、提示工程的模板化与工具化:生态繁荣的基石 267
二、提示工程的可持续性探索:伦理与普及并重 268
三、培养下一代提示工程师:多元能力塑造 269
四、结语 269
后 记 AI 十问 / 271
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