人工智能应用 课件 第4章 生成式人工智能应用.pptx

第四章生成式人工智能应用Technologyempowersthefutureofintelligence——掌握人工智能创造美好生活——ONTENTS生成式人工智能生成式人工智能的未来趋势AIGC应用网站实施应用目录

生成式人工智能ANOVERVIEWOFTHEBACKGROUNDANDOBJECTIVESOFTHEPROJECT01

生成式人工智能生成式人工智能(ArtificialIntelligenceGeneratedContent)是当今人工智能领域中极具创新性和突破性的一个分支，它代表了一种能够主动创造新的内容、数据或信息的智能技术手段。生成式人工智能是指一类基于算法、模型、规则来生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术。它并不局限于按照既定的规则或模板进行工作，而是能够自主学习并创造出全新的、符合特定风格或特征的内容。什么是生成式人工智能

生成式人工智能生成式人工智能的强大能力建立在一系列坚实的技术基础之上这些技术的协同作用为其创造性的生成能力提供了有力支撑。深度学习、概率模型、生成对抗网络和强化学习等技术相互融合、相互促进，共同构成了生成式人工智能的强大技术基础，为其在各种领域的创新应用和出色表现提供了源源不断的动力。生成式人工智能的工作原理

一些简单的基于规则和模板的文本生成系统，虽然能够产生一定的文字输出，但缺乏灵活性和创新性，生成的内容往往较为生硬和模式化。早期探索阶段（1950-1990）深度学习算法的崛起成为了这一时期的核心驱动力，它为模型提供了更强大的学习能力和表示能力。生成对抗网络（GANs）的提出无疑是一个里程碑式的事件，它创新性地引入了对抗的思想，让生成器和判别器在相互博弈中不断进化，从而使得生成的图像质量得到了显著提升，从模糊不清、缺乏真实感逐渐变得清晰逼真、细节丰富。此外，变分自编码器（VAEs）等技术的出现也为数据的生成和表示提供了新的思路和方法。沉淀积累阶段（1990-2010）在自然语言处理领域，诸如Transformer架构的应用催生了像OpenAI的GPT系列这样的强大语言模型，它们能够生成连贯、富有逻辑且具有一定创造性的文本。在图像生成方面，StyleGAN等先进模型不仅能够生成高分辨率的逼真图像，还能对图像的风格、属性进行灵活控制。同时，生成式人工智能在音频、视频等多模态领域也取得了令人瞩目的成就，能够生成逼真的语音、流畅的视频片段等。快速发展阶段（2010-至今）生成式人工智能生成式人工智能的发展历程

生成式人工智能的工作原理深度神经网络是一种多层无监督神经网络，它通过模拟人脑神经元的连接方式来进行信息处理。这类网络由多层神经元构成，每一层都包含大量的神经元。深度神经网络GANs由两个神经网络组成：一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）。生成器不断改进自己的生成能力，以产生越来越逼真的数据。生成对抗网络VAEs则采用了不同的策略。VAEs是一种无监督学习方法，它通过对数据集分别进行编码和解码的过程来学习数据的概率分布。变分自编码器生成式人工智能的模型架构网络的深度（即层数）决定了其学习能力和表达能力。DNN能够学习并提取数据的复杂特征。通过深度神经网络，生成式AI能够更准确地理解数据的内在逻辑和规律，从而生成更为逼真和高质量的内容。

生成式人工智能的工作原理流模型：流模型是一类概率模型，它们能够显式地建模数据的概率分布，并通过一系列可逆变换将复杂数据转换为简单分布。这种模型的优势在于它们能够提供精确的概率估计，并且易于采样。循环神经网络：循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork）是一种用于处理序列数据的神经网络。循环神经网络具有记忆功能，能够捕捉序列数据中的时序信息。变换器模型：Transformer模型最初是为了处理自然语言处理任务而设计的，但其强大的序列建模能力也使其成为生成式任务的理想选择。生成式预训练模型：GPT系列模型，如GPT-3和GPT-4，都是基于Transformer架构的生成式模型，它们在大规模文本数据上进行预训练，然后针对特定任务进行微调

扩散模型基于对比学习的图文预训练模型是一类在深度学习领域中具有重要地位和广泛应用的模型架构。CLIP模型是由OpenAI开源的深度学习领域的一个多模态模型。CLIP模型不仅有着语义理解的功能，还有将文本信息和图像信息结合，并通过注意力机制进行耦合的功能。生成式人工智能的工作原理

智能制造数据增强与模拟方面它可让设计师可以快速生成多个设计方案，包括机械结构和电路布局。通过创建虚拟原型，可