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精通AI虚拟数字人制作与应用:直播主播+视频博主+营销推广+教育培训
木白编著更新时间:2025-03-28 10:15:03
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本书内容从技能线和工具线展开介绍。其中,技能线介绍了虚拟数字人的技术原理、商业价值、创建工具等基础内容,以及AI文案、AI绘画、虚拟数字人及其直播、AI视频博主、AI带货主播、AI培训讲师等实操案例。工具线介绍了ChatGPT、StableDiffusion、腾讯智影、剪映等工具的使用方法,并通过实例介绍了使用这些工具制作数字人的技巧。
品牌:北大出版社
上架时间:2024-05-01 00:00:00
出版社:北京大学出版社
本书数字版权由北大出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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人工智能算法基础
本书分为4章,共20章。其中第1篇为基础算法篇,从第1章到第9章,讲述排序、查找、线性结构、树、散列、图、堆栈等基本数据结构算法;第2篇为机器学习算法篇,从第10章到第14章,讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法;第3篇为强化学习算法篇,从第15章到第16章,讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法;第4篇为深度学习算法篇,从第17章到第19章,讲述神经网络模型算法、计算机0字 - 会员
硅基物语·AI写作高手:从零开始用ChatGPT学会写作
本书从写作与ChatGPT的基础知识讲起,结合创作者的实际写作经历与写作教学经历,介绍了用ChatGPT写作的基础技巧、进阶写作的方法、不同文体的写作方法、写作变现的秘诀,让读者理解写作技巧与变现思路。计算机14.7万字 制造业大模型的构建与实践
本书分两篇,为读者提供基于制造业视角的大模型理论与应用指南。基础篇深入大模型理论层面,主要介绍大模型的基础知识、构建路径、价值对齐策略,同时涉及多模态与AIGC技术、提示词工程的相关知识。应用篇则聚焦于大模型的实践应用层面,主要讲解垂直制造领域微调、RAG等构建技术,AIAgent的原理与应用,以及大模型压缩与部署策略,并且通过具体案例来展示大模型在工业制造及设备运维等方面的应用,最后对大模型进行计算机18.3万字- 会员
设计深度学习系统
本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体,包括其主要组件以及它们之间的连接方式,然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节,会在开始时讨论需求,接着介绍设计原则和示例服务/代码,并评估开源解决方案。通过阅读本书,读者将能够了解深度学习系统的工作原理,以及如何开发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一计算机18.1万字 - 会员
AIGC革命:Web 3.0时代的新一轮科技浪潮
本书立足于AIGC技术前沿与发展趋势,全面阐述了AIGC的概念内涵、底层技术与应用场景,详细梳理全球科技巨头在AIGC领域的战略布局,并辅之以大量生动有趣的案例,深度剖析AIGC在各行业领域的应用场景,旨在引导读者真切感受AIGC革命浪潮蕴含的商业创造力。全书分为五个部分,共18章。第一部分主要厘清AIGC技术的起源与演变,阐述席卷全球的AIGC背后的技术架构以及AIGC的应用场景;第二部分重点剖计算机11.4万字 - 会员
ChatGPT进阶:提示工程入门
本书共分为9章,内容涵盖三个层次:介绍与解读、入门学习、进阶提升。第1-2章介绍与剖析了ChatGPT与提示工程,并从多个学科的角度探讨了提示工程学科。第3-5章演示了ChatGPT的实际运用,教你如何使用ChatGPT解决自然语言处理问题,并为你提供了一套可操作、可重复的提示设计框架,让你能够熟练驾驭ChatGPT。第6-9章讲解了来自学术界的提示工程方法,以及如何围绕ChatGPT进行创新。计算机9.7万字 - 会员
法律人AI指南:大模型10倍提升工作效率的方法与技巧
本书系统地探讨了人工智能对法律行业的深远影响、法律人应该掌握的AI知识以及相关的法律AI工具。本书共14章,分为五部分。第一部分(第1章)介绍了大模型的基础知识以及AI在法律领域的应用趋势和场景,并深入探讨了AI对法律行业带来的影响等。第二部分(第2~6章)针对法律人的主要工作任务,包括类案检索、案情分析、法律咨询、法律文书写作、合同审查等,详细讲解了应该如何使用AI来提升工作效率。第三部分(第7计算机23.8万字 - 会员
巧用AI工具高效搞定PPT设计与制作
本书讲解如何利用AI工具来高效制作和设计PPT,全书共分为8章,前面7章分别介绍了PPT不同制作内容的相关知识和技巧,包括软件操作层面、设计思维层面、素材应用层面的内容,第8章模拟了两个真实工作场景下的PPT使用需求,逐步讲解设计的关键环节,旨在帮助读者解决工作中的实际问题。计算机601字 - 会员
人工智能数学基础与Python机器学习实战
本书分为3个部分:第1章和第2章是人工智能的数学基础,主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识,以及线性代数和概率论的相关知识;第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论,以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建;第13章介绍了Spark机器学习,笔者认为对于机器学习,不能只限于Python中的skle计算机0字