
会员
开启创意之门:AIGC创作一本通
更新时间:2024-09-10 16:49:48 最新章节:二、数字分身
书籍简介
AIGC(人工智能生成内容)的兴起使大量低成本的构思、设计的实现和精美的演示文稿、图片、视频、动画的制作成为可能。现在互联网上出现了不少由AIGC技术生成的高质量内容,如生活、哲理、心理、知识、技能类短视频,得到了观众的高度认可。本书是为致力于创作高质量内容的读者而精心编写的,以系统化、结构化的思维,将策划和制作高质量内容的知识、技能和工具有组织、有条理地编写出来,供读者学习。本书适合想要创作高质量、有品位的互联网内容创作者(图片生成、短视频制作等)阅读,也适合热衷传播知识和技能的知识工作者(知识付费、课件制作等)阅读。
品牌:人邮图书
上架时间:2024-08-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
吕森林等
最新上架
- 会员本书共分为10章。第1章介绍短视频文案与AIGC;第2章为AIGC工具助力文案选题策划;第3章为短视频标题撰写与优化;第4章为短视频脚本与情节设计;第5章为短视频带货文案写作;第6章为评论区互动文案写作;第7章为段子文案写作;第8章为短视频内容标签化;第9章为短视频营销文案写作;第10章为短视频与AI的有机结合。计算机8.8万字
- 会员本书从基础的神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等入门知识,到深度学习的应用领域如计算机视觉、自然语言处理等高级主题都有涉及,可以帮助读者更好地理解深度学习知识,并为未来的职业发展打下坚实的基础。计算机23.6万字
- 会员本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材,通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分:第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容,包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习;第二部分包含6章应用专题,通过综合题的形式对知识点进行多角度考查,包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络计算机19.3万字
- 会员青少年人工智能编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖曳程序模块到程序编写、从数学建模到算法设计等多学科知识,能够对学生的多学科知识综合运用能力做出评价;能够通过设计的具体解决方案,对学生的计算思维、创造性思维等能力做出评价;在具体的解决方案中,能够通过设计算法模型和实现算法,对学生掌握和运用编程的能力做出评价。本书将生活中的一些案例和程序算法相结合,深入浅出地为学生讲解不同进制之间的转换、函数计算机3.9万字
同类书籍最近更新
- 会员《科学的极致:漫谈人工智能》将全面介绍人工智能的发展历史、探究过程以及在各个领域的应用,以通俗易懂的语言和生动有趣的示例为你揭示人工智能不为人知的奥秘。集智俱乐部是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者组成的团体,倡导以平等开放的态度、科学实证的精神进行跨学科的研究与交流,力图搭建一个中国的“没有围墙的研究所”。这些令人崇敬的、充满激情与梦想的集智俱乐部成员将带你了解图灵机模型、冯·诺依曼计算机体人工智能18.3万字
- 会员本书分为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人工智能0字
- 会员本书专注讨论深度学习中应用非常广泛的模型——卷积神经网络,该模型特别适用于图像分类和识别、目标分割和检测以及人工智能游戏方面,受众对象包括计算机、自动化、信号处理、机电工程、应用数学等相关专业的研究生、教师以及算法工程师和科研工作者。本书的最大特色是对卷积神经网络进行由浅入深的分类描述,依次包括:现代雏形、突破模型、应变模型、加深模型、跨连模型、区域模型、分割模型、特殊模型、强化模型和顶尖成就。这人工智能14.8万字
- 会员随着深度学习技术的发展、计算能力的提升和视觉数据的增加,计算机视觉技术在图像搜索、智能相册、人脸闸机、城市智能交通管理、智慧医疗等诸多领域都取得了令人瞩目的成绩。越来越多的人开始关注这个领域。计算机视觉包含多个分支,其中图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪等是计算机视觉领域最重要的几个研究课题。本书介绍的目标检测技术,本质上就是通过计算机运行特定的算法,检测图像中一些受关注的目标。当今时代,我们人工智能8.6万字
- 会员本书是《智能计算系统》的配套实验教程,结合智能计算系统的软硬件技术栈设计了基于通用CPU平台和深度学习处理器平台的分阶段实验和综合实验。其中,分阶段实验以风格迁移作为驱动范例,包括算法实验(第2~3章)、编程框架实验(第4章)、智能编程语言实验(第5章)、深度学习处理器运算器设计实验(第6章)。通过完成分阶段实验,读者可以开发出一个可完成图像风格迁移任务的智能计算系统。综合实验(第7章)包括目标检人工智能13.4万字