AI大模型應用開發實戰

1. 概述與基礎 001
1.1 引言 001
1.1.1 AI 大模型的興起與發展 001
1.1.2 AI 大模型的基本概念002
1.2 本書的結構與目標讀者003
1.3 大模型基礎003
1.3.1 大模型的類型與架構003
1.3.2 深度學習與大模型005
1.3.3 大模型訓練的技術挑戰006
1.4 大模型的開發工具與平臺007
1.4.1 常用開發框架與工具007
1.4.2 雲計算平臺009
1.4.3 開源工具與社區資源 010

2. 自然語言處理 012
2.1 自然語言處理概述 012
2.1.1 NLP 的基本概念與任務 012
2.1.2 語言模型的發展與演進 013
2.2 文本生成與理解 015
2.2.1 文本生成模型 015
2.2.2 語義分析與理解 017
2.3 案例分析：智能客服系統 018
2.3.1 項目背景與需求分析 018
2.3.2 技術選型與架構設計 019
2.3.3 實現步驟與代碼示例020
2.3.4 部署與優化023

3. 計算機視覺024
3.1 計算機視覺概述024
3.1.1 CV 的基本任務與應用場景024
3.1.2 圖像識別與處理技術026
3.2 目標檢測與圖像生成027
3.2.1 目標檢測算法027
3.2.2 圖像生成與增強029
3.3 案例分析：智能安防系統030
3.3.1 項目背景與需求分析 031
3.3.2 技術選型與架構設計 031
3.3.3 實現步驟與代碼示例 031
3.3.4 部署與優化034

4. 語音處理036
4.1 語音處理概述036
4.1.1 語音識別與合成036
4.1.2 語音處理的技術挑戰038
4.2 自動語音識別與文本到語音技術040
4.2.1 ASR040
4.2.2 TTS 041
4.3 案例分析：智能家居語音助手042
4.3.1 項目背景與需求分析042
4.3.2 技術選型與架構設計043
4.3.3 實現步驟與代碼示例043
4.3.4 部署與優化046

5. 推薦系統047
5.1 推薦系統概述047
5.1.1 推薦系統的基本概念047
5.1.2 常見的推薦算法048
5.2 個性化推薦技術050
5.2.1 協同過濾050
5.2.2 基於內容的推薦 051
5.2.3 混合推薦系統 051
5.3 案例分析：電商推薦系統052
5.3.1 項目背景與需求分析053
5.3.2 技術選型與架構設計053
5.3.3 實現步驟與代碼示例054
5.3.4 部署與優化057

6. 自動駕駛058
6.1 自動駕駛概述058
6.1.1 自動駕駛技術的發展歷程058
6.1.2 自動駕駛的核心技術060
6.2 環境感知與決策控制 061
6.2.1 傳感器融合技術062
6.2.2 路徑規劃與決策控制062
6.3 案例分析：自動駕駛系統064
6.3.1 項目背景與需求分析064
6.3.2 技術選型與架構設計065
6.3.3 實現步驟與代碼示例066
6.3.4 部署與優化069

7. 醫療健康070
7.1 醫療健康AI 概述070
7.1.1 AI 在醫療健康中的應用070
7.1.2 醫療AI 的技術挑戰 071
7.2 醫療影像分析與診斷072
7.2.1 醫療影像處理技術073
7.2.2 計算機輔助診斷074
7.3 案例分析：智能診斷系統075
7.3.1 項目背景與需求分析076
7.3.2 技術選型與架構設計076
7.3.3 實現步驟與代碼示例077
7.3.4 部署與優化080

8. 金融科技082
8.1 金融科技概述082
8.1.1 金融科技的發展與應用082
8.1.2 AI 在金融領域的應用場景084
8.2 金融數據分析與風險管理085
8.2.1 金融數據處理技術086
8.2.2 風險預測與管理088
8.3 案例分析：智能投資顧問090
8.3.1 項目背景與需求分析090
8.3.2 技術選型與架構設計 091
8.3.3 實現步驟與代碼示例092
8.3.4 部署與優化096

9. 智慧城市098
9.1 智慧城市概述098
9.1.1 智慧城市的概念與發展098
9.1.2 AI 在智慧城市中的應用099
9.2 智能交通與公共安全 101
9.2.1 智能交通管理 101
9.2.2 公共安全監控 103
9.3 案例分析：智慧城市管理平臺 104
9.3.1 項目背景與需求分析 105
9.3.2 技術選型與架構設計 105
9.3.3 實現步驟與代碼示例 106
9.3.4 部署與優化 109

10. 工業制造 110
10.1 工業制造AI 概述 110
10.1.1 工業4.0 與AI 技術 110
10.1.2 AI 在制造業中的應用111
10.2 智能制造與質量控制 112
10.2.1 生產過程優化 113
10.2.2 智能質量檢測 114
10.3 案例分析：智能制造系統 115
10.3.1 項目背景與需求分析 115
10.3.2 技術選型與架構設計 116
10.3.3 實現步驟與代碼示例 116
10.3.4 部署與優化 120

11. 項目管理與開發實踐 122
11.1 項目管理策略 122
11.1.1 項目規劃與需求分析 122
11.1.2 敏捷開發與持續集成 123
11.2 團隊協作方法 125
11.2.1 團隊組織與角色分配 125
11.2.2 跨職能團隊協作 127
11.3 開發工具選擇 129
11.3.1 開發環境與工具鏈 129
11.3.2 持續集成與持續部署工具 131

結論 133
1. AI 大模型的未來發展趨勢 133
2. 應用與技術的持續創新 134
3. 最佳實踐與持續學習 135

附錄：工具與術語解釋 137