生成式人工智能是一种能够根据输入数据生成新内容或信息的技术，依赖于先进的深度学习模型，通过对大量数据的学习实现高效的内容生成。随着技术的进步，生成式人工智能已成为科技界的重要关注点。

　　本书分为两部分，共10章，涵盖了生成式人工智能的理论基础与实践应用。第一部分侧重于理论探讨，介绍了生成式人工智能的基本概念、发展历程、典型应用、技术演化趋势与未来展望，深入分析了其基本技术与体系结构，涵盖了机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术。此外，还详细探讨了生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等生成模型的算法与优化，并讲解了提示词工程与智能体交互的关键内容。第二部分则聚焦生成式人工智能在实际应用中的探索与实践，介绍了人工智能生成内容在学习、工作、品牌营销、艺术创作和智能体应用等领域的创新性案例，展示了AIGC的商业化潜力。

　　本书内容深入浅出，理论与实践并重，适合人工智能研究人员、开发者及行业从业人员阅读，尤其适合作为高等职业教育专科和本科院校相关专业的教材，帮助学生了解和掌握生成式人工智能的基础理论与实践技能。

前言

第一部分生成式人工智能的理论基础

第1章生成式人工智能概论

1.1生成式人工智能的定义与核心特征

1.1.1何谓生成式人工智能

1.1.2为何需要生成式人工智能

1.1.3生成式人工智能的基本定义

1.1.4内容生成能力简要分析：文本、图像、音频与视频

1.1.5模型的生成机制：从概率建模到条件建模

1.2生成式人工智能的起源与发展历程

1.2.1早期的语言建模与马尔可夫过程

1.2.2深度学习时代的转折点：VAE、GAN与Transformer的提出

1.2.3大模型兴起：GPT、BERT与扩散模型的演进

1.3生成式人工智能的典型应用场景

1.3.1自然语言生成：对话系统、内容创作与代码生成

1.3.2图像与视频生成：图像合成、风格迁移与视频生成

1.3.3跨模态应用：图文生成、语音合成与文本驱动图像生成

1.4生成式人工智能的技术演化趋势与未来展望

1.4.1多模态融合与统一大模型

1.4.2生成可信度、可控性与偏差控制

1.4.3推理能力提升与具身智能的融合发展

1.5小结

1.6习题

第2章生成式人工智能的技术基础与体系架构

2.1机器学习与深度学习基础

2.1.1有监督学习、无监督学习与自监督学习在生成式任务中的作用

2.1.2神经网络基本架构：前馈神经网络、卷积神经网络与循环神经网络

2.1.3表示学习与嵌入空间：词向量、图像向量与多模态嵌入

2.2自然语言处理（NLP）核心技术

2.2.1序列建模与语言建模：n-gram、RNN与Transformer

2.2.2编码器-解码器结构及其在生成任务中的应用

2.2.3预训练语言模型：BERT、GPT与T5的结构与差异

2.3计算机视觉与生成任务

2.3.1图生成模型简介

2.3.2视觉Transformer与CLIP模型的生成能力

2.3.3图像-文本联合建模：BLIP、DALL·E与Imagen技术解析

2.4多模态技术与具身智能

2.4.1多模态融合机制：联合建模、对比学习与注意力机制

2.4.2具身智能简介：从虚拟环境到实体机器人的生成式能力拓展

2.4.3具身智能与生成式人工智能的联合发展趋势

2.5小结

2.6习题

  第3章生成式模型的核心算法与技术框架

3.1生成对抗网络基本原理

3.1.1GAN的基本结构与训练过程

3.1.2WGAN与梯度惩罚：优化GAN稳定性

3.1.3GAN在文本与图像生成中的应用

3.2变分自编码器

3.2.1VAE的基本框架：编码器、解码器与隐变量建模

3.2.2变分分布优化：ELBO目标与KL散度

3.3大模型主流开发框架简介与模型评估

3.3.1PyTorch、TensorFlow与JAX在生成式模型中的应用

3.3.2Hugging Face与DeepSpeed：大规模模型的优化与部署

3.3.3生成式模型的评估指标：IS、FID与BLEU

3.4小结

3.5习题

第4章提示词工程与智能体交互

4.1提示词工程设计初步

4.1.1提示词的结构化设计：明确目标、控制长度与使用示例

4.1.2任务特定提示优化：分类、摘要、问答等应用

4.1.3生成模型对提示词的敏感性分析与优化

4.2多场景智能体构建

4.2.1智能体与多智能体基本概念

4.2.2智能体框架：LLM、工具调用与环境交互

4.3小结

4.4习题

第二部分生成式人工智能的实践应用

第5章与AI有效沟通

5.1利用AIGC进行“角色扮演”

5.1.1角色设定与场景模拟

5.1.2通过角色扮演提升AI响应质量

5.1.3角色扮演的实际应用与案例分析

5.2利用AIGC提升专业技能

5.2.1针对行业问题的专业对话

5.2.2快速学习与知识深度挖掘

5.2.3AI辅助的技术技能提升方法

5.3概括总结追问

5.3.1如何通过提示词引导AI进行总结

5.3.2总结内容的质量与效果评估

5.3.3在学习与工作中的实际应用

5.4延伸扩展追问

5.4.1挖掘AI回答的深层次信息

5.4.2综合应用示例

5.4.3扩展讨论范围与深度

5.4.4应用示例：如何引导AI进行深入讨论

5.5强化自洽追问

5.5.1维持对话的内在一致性与逻辑性

5.5.2提示词设计中的一致性策略

5.5.3自洽追问在复杂问题中的应用

5.6联系上下文追问

5.6.1提示词与上下文的连接技巧

5.6.2如何引导AI理解前后文

5.6.3上下文对话的优化与实践应用

5.7分步骤追问

5.7.1分步引导AI进行逐步推理

5.7.2提示词的结构化设计与应用

5.7.3分步骤追问的应用实例

5.8小结

5.9拓展实践

第6章AIGC助力高效学习

6.1利用AIGC提升语言技能

6.1.1利用AIGC学习外语：语法、词汇与文化背景

6.1.2AI辅助学术论文写作与精准翻译服务

6.2个性化学习工具与复习计划

6.2.1根据需求生成个性化学习计划与动态调整

6.2.2数据分析与报告生成：AIGC的实践价值

6.2.3赛前复习与备考助手：规划知识点强化练习

6.3学术与职业学习场景中的AIGC实践

6.3.1终身学习规划：AI支持学习路径优化

6.3.2AI生成多学科知识总结

6.3.3AI教育内容设计：为教师与学生赋能

6.4小结

6.5拓展实践

第7章AIGC在工作中的高效应用

7.1高效撰写办公文档与电子邮件

7.1.1办公文档的自动化撰写与优化

7.1.2高效撰写与优化电子邮件

7.1.3信息聚合与知识管理：智能化办公支持

7.2自动化内容搜索与总结工作流

7.2.1高效搜索与信息提取

7.2.2实现动态内容自动化工作流

7.3小结

7.4拓展实践

第8章AIGC在品牌营销中的应用

8.1创作精准定位的广告文案

8.1.1确定目标受众：分析需求与行为

8.1.2文案的创意生成与语言优化

8.1.3利用角色扮演提升广告文案创意与效果

8.2AI设计创意广告脚本与短视频文案

8.2.1广告与短视频的核心元素与构成

8.2.2AIGC在脚本创意中的应用

8.3广告配图与视觉设计方案制作

8.3.1AIGC辅助广告配图的创作流程

8.3.2多场景视觉设计的风格应用

8.3.3设计方案的调整与输出优化

8.4小结

8.5拓展实践

第9章艺术创作与数字人和虚拟角色应用

9.1视觉艺术创作的智能生成

9.1.1设计主题海报、字体与动态视觉作品

9.1.2AI在建筑与室内设计中的创意拓展

9.1.3时尚插画与服装效果图的智能生成

9.2艺术风格与多媒体内容的转换

9.2.1艺术风格转换技术

9.2.2AIGC驱动的多媒体艺术创作生态

9.3音频与跨媒介艺术的结合

9.3.1AI音频处理与合成技术在音乐创作中的应用

9.3.2跨媒介艺术表现中的AIGC集成

9.3.3创作多维度沉浸式互动艺术作品

9.4数字人形象设计与多场景应用

9.4.1个性化数字人形象与行为模型生成

9.4.2虚拟主播、智能客服及角色解说应用

9.5小结

9.6拓展实践

第10章智能体应用

10.1什么是扣子

10.1.1扣子能做什么

10.1.2为什么选择扣子

10.1.3如何使用扣子

10.2搭建一个AI智能体

10.2.1创建智能体

10.2.2编写提示词

10.2.3为智能体添加技能

10.2.4调试及发布智能体

10.3开发一个翻译应用

10.3.1设计应用功能

10.3.2创建AI应用项目

10.3.3编排业务逻辑

10.3.4搭建用户界面

10.3.5效果测试

10.3.6发布应用

10.4小结

10.5拓展实践

参考文献