人工智能通识教育 课件 模块6 人工智能前沿.pptx

人工智能通识教育

模块1初识人工智能目录模块2人工智能支撑运作平台模块3人工智能关键技术模块4人工智能应用（一）模块5人工智能应用（二）模块6人工智能前沿模块7人工智能与社会

模块1结构：单元1生成式人工智能单元2通用人工智能单元3机器人流程自动化单元4量子计算单元5脑机接口单元6具身智能模块6人工智能前沿单元73D打印单元8仿生计算单元9类脑智能

学习目标：掌握生成式人工智能，通用人工智能、具身智能、类脑智能等人工智能前沿技术的基本知识和前沿动向。了解量子计算、机器人流程自动化、3D打印等其他前沿科技与人工智能相互融合的情况。理解仿生计算的原理及意义。模块6人工智能前沿学习重点：生成式人工智能的典型应用场景。通用人工智能与狭义人工智能的区别。仿生计算的应用。

单元1生成式人工智能模块6人工智能前沿生成式人工智能（artificalintelligencegeneratedcontent,AIGC）作为继专业生产内容（professinalgeneratedcontent,PGC）和用户生产内容（usercontent,UGC）之后的新型内容创作方式，正以惊人的速度发展。目前，AIGC已经在媒体、电商、影视、金融、医疗等多个行业得到广泛应用，成为推动各行业数字化转型的重要力量。

模块1初识人工智能6.1.1AIGC的理论基础1．AIGC的定义AIGC是人工智能领域的一个新概念，是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成符合用户需求和偏好的内容的技术。生成的内容可以是文本、图像、音频、视频等各种形式。

模块6人工智能前沿1）内容生产视角AIGC结合人工智能技术，快速高效生成大量高质量内容，具有个性化定制能力、多媒体形态以及持续学习与优化的特点。例如，在媒体行业，AIGC可以自动生成新闻报道；在电商行业，AIGC可以生成商品描述，提高销售转化率。2）技术层面定义AIGC通过人工智能算法对数据库或媒体进行生产、操控和修改。它的核心在于利用机器学习模型，这些模型是基于大量数据进行预先训练的大模型。例如，在图像生成领域，AIGC可以通过对大量图像数据的学习，生成逼真的图像；在音乐生成领域，AIGC可以通过对大量音乐数据的学习，生成优美的音乐作品。

模块6人工智能前沿

模块6人工智能前沿2．AIGC的特点算力、算法、数据是这种技术发展的三大核心要素。通过利用海量数据信息，自主学习要素，AIGC能够实现自生成模式，不断生成原创性的专业知识内容或产品，并可以进行自我升级迭代。同时，AIGC还可以根据用户的反馈和需求，不断优化自己的生成结果，实现闭环学习。1）自生成与闭环学习

模块6人工智能前沿2）多样性与创造力传统机器学习通常是基于预先定义的规则和模板进行学习和生成，生成的结果往往比较单一和缺乏创意。而AIGC则可以通过对大量数据的学习，挖掘出数据中的潜在模式和关联，生成更加多样化和富有创意的内容。

模块6人工智能前沿3．AIGC的优势（1）高效自动化：AIGC通过先进算法和大数据分析，可在短时间内完成大量工作，无论是文章创作、图像设计还是数据分析，都能瞬间完成，大大提高了企业工作效率。（2）规模生产能力：AIGC通过自动化方式，在短时间内生成大量内容，无需大规模人力投入，有效控制生产成本，使企业能灵活应对市场波动，适应不断变化的商业环境

模块6人工智能前沿（3）个性化定制能力：AIGC通过深度学习和分析用户行为，可根据用户需求和偏好生成个性化内容，如个性化推荐系统、定制化广告、个性化文案创作等，提升用户体验。（4）多媒体形态：AIGC不仅局限于文本生成，还涵盖图像、音频、视频等多种多媒体形式，这种丰富性和灵活性使其能够适应不同传播渠道和用户需求。

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模块6人工智能前沿6.1.2AIGC的核心技术1）核心技术1．自然语言处理分词与词性标注：分词将连续文本分割成独立单词或短语，词性标注为每个单词分配词性标签。句法解析与依存分析：句法解析分析句子语法结构，确定单词之间的关系，依存分析确定句子中单词的依赖关系。命名实体识别：可识别文本中的实体，如人名、地名、组织名等，在信息抽取和问答系统中非常有用。情感分析：检测文本中的情感倾向，广泛应用于社交媒体监控、市场研究和客户反馈分析。语言模型：用于预测单词序列的概率，从而生成连贯文本。现代深度学习语言模型，如GPT，显著提高了文本生成的质量和多样性。

模块6人工智能前沿2）应用领域内容创作智能对话系统文本分析与理解个性化推荐自动翻译

模块6人工智能前沿1）文本生成在文本生成方面，AIGC技术已经相对成熟，众多互联网公司发布了各