1. 概述与基础 001
1.1 引言 001
1.1.1 AI 大模型的兴起与发展 001
1.1.2 AI 大模型的基本概念002
1.2 本书的结构与目标读者003
1.3 大模型基础003
1.3.1 大模型的类型与架构003
1.3.2 深度学习与大模型005
1.3.3 大模型训练的技术挑战006
1.4 大模型的开发工具与平台007
1.4.1 常用开发框架与工具007
1.4.2 云计算平台009
1.4.3 开源工具与社区资源 010
2. 自然语言处理 012
2.1 自然语言处理概述 012
2.1.1 NLP 的基本概念与任务 012
2.1.2 语言模型的发展与演进 013
2.2 文本生成与理解 015
2.2.1 文本生成模型 015
2.2.2 语义分析与理解 017
2.3 案例分析：智能客服系统 018
2.3.1 项目背景与需求分析 018
2.3.2 技术选型与架构设计 019
2.3.3 实现步骤与代码示例020
2.3.4 部署与优化023
3. 计算机视觉024
3.1 计算机视觉概述024
3.1.1 CV 的基本任务与应用场景024
3.1.2 图像识别与处理技术026
3.2 目标检测与图像生成027
3.2.1 目标检测算法027
3.2.2 图像生成与增强029
3.3 案例分析：智能安防系统030
3.3.1 项目背景与需求分析 031
3.3.2 技术选型与架构设计 031
3.3.3 实现步骤与代码示例 031
3.3.4 部署与优化034
4. 语音处理036
4.1 语音处理概述036
4.1.1 语音识别与合成036
4.1.2 语音处理的技术挑战038
4.2 自动语音识别与文本到语音技术040
4.2.1 ASR040
4.2.2 TTS 041
4.3 案例分析：智能家居语音助手042
4.3.1 项目背景与需求分析042
4.3.2 技术选型与架构设计043
4.3.3 实现步骤与代码示例043
4.3.4 部署与优化046
5. 推荐系统047
5.1 推荐系统概述047
5.1.1 推荐系统的基本概念047
5.1.2 常见的推荐算法048
5.2 个性化推荐技术050
5.2.1 协同过滤050
5.2.2 基于内容的推荐 051
5.2.3 混合推荐系统 051
5.3 案例分析：电商推荐系统052
5.3.1 项目背景与需求分析053
5.3.2 技术选型与架构设计053
5.3.3 实现步骤与代码示例054
5.3.4 部署与优化057
6. 自动驾驶058
6.1 自动驾驶概述058
6.1.1 自动驾驶技术的发展历程058
6.1.2 自动驾驶的核心技术060
6.2 环境感知与决策控制 061
6.2.1 传感器融合技术062
6.2.2 路径规划与决策控制062
6.3 案例分析：自动驾驶系统064
6.3.1 项目背景与需求分析064
6.3.2 技术选型与架构设计065
6.3.3 实现步骤与代码示例066
6.3.4 部署与优化069
7. 医疗健康070
7.1 医疗健康AI 概述070
7.1.1 AI 在医疗健康中的应用070
7.1.2 医疗AI 的技术挑战 071
7.2 医疗影像分析与诊断072
7.2.1 医疗影像处理技术073
7.2.2 计算机辅助诊断074
7.3 案例分析：智能诊断系统075
7.3.1 项目背景与需求分析076
7.3.2 技术选型与架构设计076
7.3.3 实现步骤与代码示例077
7.3.4 部署与优化080
8. 金融科技082
8.1 金融科技概述082
8.1.1 金融科技的发展与应用082
8.1.2 AI 在金融领域的应用场景084
8.2 金融数据分析与风险管理085
8.2.1 金融数据处理技术086
8.2.2 风险预测与管理088
8.3 案例分析：智能投资顾问090
8.3.1 项目背景与需求分析090
8.3.2 技术选型与架构设计 091
8.3.3 实现步骤与代码示例092
8.3.4 部署与优化096
9. 智慧城市098
9.1 智慧城市概述098
9.1.1 智慧城市的概念与发展098
9.1.2 AI 在智慧城市中的应用099
9.2 智能交通与公共安全 101
9.2.1 智能交通管理 101
9.2.2 公共安全监控 103
9.3 案例分析：智慧城市管理平台 104
9.3.1 项目背景与需求分析 105
9.3.2 技术选型与架构设计 105
9.3.3 实现步骤与代码示例 106
9.3.4 部署与优化 109
10. 工业制造 110
10.1 工业制造AI 概述 110
10.1.1 工业4.0 与AI 技术 110
10.1.2 AI 在制造业中的应用111
10.2 智能制造与质量控制 112
10.2.1 生产过程优化 113
10.2.2 智能质量检测 114
10.3 案例分析：智能制造系统 115
10.3.1 项目背景与需求分析 115
10.3.2 技术选型与架构设计 116
10.3.3 实现步骤与代码示例 116
10.3.4 部署与优化 120
11. 项目管理与开发实践 122
11.1 项目管理策略 122
11.1.1 项目规划与需求分析 122
11.1.2 敏捷开发与持续集成 123
11.2 团队协作方法 125
11.2.1 团队组织与角色分配 125
11.2.2 跨职能团队协作 127
11.3 开发工具选择 129
11.3.1 开发环境与工具链 129
11.3.2 持续集成与持续部署工具 131
结论 133
1. AI 大模型的未来发展趋势 133
2. 应用与技术的持续创新 134
3. 最佳实践与持续学习 135
附录：工具与术语解释 137
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