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人工智能新時代:核心技術與行業賦能 版權信息
- ISBN：9787302653943
- 條形碼：9787302653943 ; 978-7-302-65394-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能新時代:核心技術與行業賦能 本書特色
本書講述了人工智能發展的背景，并著重介紹了人工智能技術與大數據、
物聯網、區塊鏈等技術的結合以及人工智能技術在交通、農業、醫療、制造、教育、金融、文娛等行業的具體應用。了解人工智能與具體行業的關系可以幫助我們形成對人工智能的正確觀點，幫助我們理解人工智能的真正潛力并加以利用，同時避免對人工智能產生不必要的恐懼或抱有不切實際的期望。
本書的作者郭哲滔選擇在人工智能領域自主創業，其事業發展目標明確，并且在此領域取得了良好的成績。他既具有扎實的專業知識，又具備較好的商業方向把握能力，還有著系統性思維和開拓進取精神，擁有豐富的管理經驗和項目實踐能力。
人工智能新時代:核心技術與行業賦能 內容簡介
本書以人工智能為核心，上篇講述了人工智能理論知識及發展藍圖規劃，目的是幫助讀者認識人工智能，找到入局人工智能領域的途徑和方法；中篇羅列了可以為人工智能賦能的前沿技術，包括NLP、機器學習、大數據、物聯網、區塊鏈等；下篇總結了人工智能對交通、農業、醫療、制造、教育、金融、文娛等行業的影響和作用，旨在讓讀者了解人工智能是如何在這些行業實現商業化落地的。 本書從多個角度出發，描繪了一幅完整的人工智能發展藍圖，不僅通俗易懂，而且有趣、有料。可以說，本書是探索人工智能領域的推薦參考書。本書十分適合互聯網行業管理者、創業者、人工智能技術領域的研究人員對人工智能感興趣的人群閱讀。
人工智能新時代:核心技術與行業賦能 目錄
第1章 認知覺醒：你真的了解人工智能嗎 / 002
1.1 人工智能概述 / 003
1.1.1 思考：人工智能是什么 / 003
1.1.2 探索人工智能的現狀 / 005
1.1.3 人工智能的成熟度如何 / 008
1.2 人工智能的三起兩落 / 008
1.2.1 **次起落分析 / 009
1.2.2 第二次起落分析 / 009
1.2.3 第三次興起分析 / 010
1.3 人工智能價值分析 / 012
1.3.1 感受人工智能的商業價值 / 012
1.3.2 人工智能離不開資本助力 / 013
1.3.3 全球主要國家對人工智能的態度 / 014
1.3.4 如何看待人工智能威脅論 / 015
1.4 人工智能面臨的機遇與挑戰 / 016
1.4.1 機遇一：新基建帶來新發展 / 016
1.4.2 機遇二：創造更多新崗位 / 018
1.4.3 挑戰之規避法律問題 / 019
1.4.4 百度AI：發布全球首個航天大模型 / 021
1.5 戰略規劃：企業如何入局人工智能 / 023
1.5.1 準備階段：低風險開啟創業之路 / 023
1.5.2 決策階段：選好核心發展要素 / 025
1.5.3 成長階段：抓住人工智能紅利 / 026
1.5.4 穩定階段：人工智能落地“四步走” / 027
1.6 解密ChatGPT / 029
1.6.1 ChatGPT的技術架構 / 029
1.6.2 ChatGPT的未來發展方向 / 031
1.6.3 ChatGPT助力AIGC發展 / 032
1.7 AIGC：人工智能未來新賽道 / 034
1.7.1 AIGC的商業價值與潛在價值 / 034
1.7.2 AIGC對不同行業的影響 / 035
1.7.3 AIGC引發生產力變革 / 037 第2章 發展藍圖：引領人工智能前進方向 / 039
2.1 人工智能的現代化發展思路 / 040
2.1.1 兼顧統籌謀劃與協同創新 / 040
2.1.2 專注研究核心技術，搶占發展制高點 / 041
2.1.3 人工智能產業圖譜 / 042
2.1.4 泛在智能大行其道 / 043
2.2 人工智能與安全治理 / 044
2.2.1 人工智能的潛在風險與防范措施 / 044
2.2.2 保護數據隱私，杜絕泄露事件 / 046
2.2.3 建立可信任的人工智能體系 / 047
2.3 關注人工智能背后的倫理問題 / 049
2.3.1 未來，人機關系將如何發展 / 049
2.3.2 人類與機器之檻：“電子化的人格” / 050
2.3.3 AI背景下的就業新思考 / 051 第3章 技術支撐：人工智能關鍵技術 / 054
3.1 計算機視覺 / 055
3.1.1 計算機視覺概述 / 055
3.1.2 計算機視覺的發展歷程 / 056
3.1.3 打造“視覺 ”智能體系 / 057
3.1.4 計算機視覺賦能京東無人零售店 / 058
3.2 NLP：自然語言處理 / 059
3.2.1 NLP概述 / 059
3.2.2 有監督的NLP / 060
3.2.3 自監督的NLP / 060
3.2.4 NLP技術助力商業銀行實現業務升級 / 061
3.3 智能語音語義 / 062
3.3.1 智能語音語義現狀分析 / 062
3.3.2 基礎技術：語音合成 語音識別 / 063
3.3.3 智能語音語義的垂直應用 / 065
3.3.4 AI時代下的機器翻譯 / 065
3.4 機器學習 / 066
3.4.1 機器學習概述 / 066
3.4.2 機器學習系統開發的步驟 / 067
3.5 知識圖譜 / 071
3.5.1 知識圖譜概述 / 071
3.5.2 知識圖譜的構建流程 / 072
3.5.3 知識圖譜的行業應用 / 075
3.6 人工智能芯片 / 077
3.6.1 人工智能芯片概述 / 077
3.6.2 落地路徑：AIoT的人機交互 / 078
3.6.3 英偉達借助超強算力芯片布局人工智能 / 080 第4章 大數據賦能：讓人工智能價值倍增 / 081
4.1 大數據概述 / 082
4.1.1 思考：什么是大數據 / 082
4.1.2 盤點大數據的應用場景 / 083
4.1.3 大數據與人工智能相輔相成 / 086
4.2 人工智能與大數據的“化學反應” / 087
4.2.1 大數據提高算法訓練的速度 / 087
4.2.2 借助大數據完善決策體系 / 088
4.2.3 人工智能拓展大數據的應用邊界 / 089
4.3 AI時代，企業要擁抱大數據 / 090
4.3.1 大數據讓機器更懂人心 / 091
4.3.2 如何高效利用大數據 / 092
4.3.3 阿里巴巴：聊天機器人助力銷售額激增 / 093 第5章 物聯網賦能：AIoT攜手共創未來 / 094
5.1 物聯網概述 / 095
5.1.1 物聯網的定義與價值 / 095
5.1.2 萬物互聯已經實現了嗎 / 096
5.1.3 物聯網的技術架構 / 097
5.2 當人工智能遇到物聯網 / 099
5.2.1 人工智能 物聯網=強大創新能力 / 099
5.2.2 物聯網是邁向普適計算的關鍵一步 / 101
5.2.3 人工智能廣泛應用于物聯網設備 / 102
5.3 “人工智能 物聯網”案例分析 / 103
5.3.1 智慧交通平臺 / 103
5.3.2 自動駕駛汽車 / 104
5.3.3 可穿戴設備 / 106 第6章 區塊鏈賦能：與人工智能相互成就 / 107
6.1 區塊鏈概述 / 108
6.1.1 區塊鏈的本質是分布式賬本 / 108
6.1.2 區塊鏈是如何運作的 / 109
6.1.3 如何理解區塊鏈的去中心化 / 110
6.2 人工智能助力區塊鏈發展 / 112
6.2.1 控制并降低區塊鏈的能耗 / 112
6.2.2 進一步加強區塊鏈的安全性 / 113
6.2.3 管理區塊鏈的自治組織 / 114
6.3 區塊鏈助力人工智能發展 / 115
6.3.1 幫助人工智能解決數據孤島問題 / 115
6.3.2 訓練數據和模型變身知識產權 / 116
6.3.3 區塊鏈智能商店：SingularityNET / 117
第7章智能交通：技術迭代變革出行方式 / 120
7.1 智能交通的使命 / 121
7.1.1 技術創新助力智能交通產業發展 / 121
7.1.2 智能交通與碳中和：助力國家“雙碳”
戰略 / 122
7.2 智能交通五大領域 / 124
7.2.1 MaaS（出行即服務） / 124
7.2.2 智能信控 / 125
7.2.3 智慧停車 / 126
7.2.4 自動駕駛 / 128
7.2.5 車路協同 / 130 第8章智慧農業：助推鄉村振興 / 131
8.1 人工智能 農業=智慧農業 / 132
8.1.1 智能設備貫穿農作物生長全過程 / 132
8.1.2 打造數字化、自動化育種體系 / 133
8.1.3 識別并解決病蟲害，減少浪費 / 134
8.1.4 進一步加強畜牧管理 / 134
8.2 AI時代的農業鏈變革 / 135
8.2.1 打通上中下游，構建全產業鏈 / 135
8.2.2 創新農業園區形態 / 138
8.2.3 “品牌 標準 規模”三維融合 / 139
8.3 無人農場：智慧農業新興產物 / 140
8.3.1 無人農場有哪些優勢 / 140
8.3.2 智能監控處理不確定性事件 / 141
8.3.3 耕、種、管、收的大規模自動化 / 142
8.3.4 四川無人農場：從會種田到“慧種田” / 144 第9章智慧醫療：推動醫療轉型升級 / 145
9.1 日漸火爆的智慧醫療 / 146
9.1.1 “刷臉”就醫 / 146
9.1.2 智能問診 / 147
9.1.3 醫療影像輔助診斷 / 148
9.1.4 疾病風險預測 / 149
9.1.5 體感游戲式康復訓練 / 150
9.1.6 人工智能與蛋白折疊革命 / 151
9.1.7 ChatGPT 醫療 / 152
9.2 智慧醫療的三大優勢 / 153
9.2.1 醫療機構更高效 / 153
9.2.2 疾病預測更準確 / 154
9.2.3 個體治療更精準 / 155
9.3 智慧醫療案例分析 / 157
9.3.1 Smart Specs智能眼鏡：提升視障人士視力
水平 / 157
9.3.2 谷歌算法：精準預測糖尿病性視網膜
病變 / 159
9.3.3 Deep Care：輔助基層醫生的影像診斷 / 160 第10章智能制造：適應生產力高要求 / 162
10.1 智能制造成為新風口 / 163
10.1.1 智能制造現狀分析 / 163
10.1.2 數字經濟與智能制造 / 164
10.1.3 資本強勢入局智能制造 / 166
10.1.4 海爾如何成為智能制造引領者 / 167
10.2 智能制造背后的核心技術 / 168
10.2.1 人工智能：智能機器助力生產 / 168
10.2.2 數字孿生：超越現實的“智造”技術 / 169
10.2.3 大數據：從解決到避免問題 / 170
10.2.4 物聯網：催生數字化車間 / 171
10.2.5 云計算：變革IT要素 / 172
10.3 智能制造落地場景盤點 / 173
10.3.1 產品智能化：精準定位用戶需求 / 173
10.3.2 生產智能化：全方位變革生產流程 / 174
10.3.3 物流智能化：倉儲機器人引領智慧物流
發展 / 175
10.3.4 服務數智化：打通制造與服務邊界 / 176
10.3.5 全面數字化的西門子安貝格工廠 / 177
10.3.6 京東物流：引進新型運輸解決方案 / 178 第11章智能教育：引爆教育新生態 / 180
11.1 智能教育的發展模式 / 181
11.1.1 智能測評：實時跟蹤與反饋 / 181
11.1.2 教育機器人：師生“好搭檔” / 182
11.1.3 知識圖譜：實現精準教育 / 183
11.2 如何適應智能教育潮流 / 184
11.2.1 打通線上教育與線下教育 / 184
11.2.2 虛擬課堂與現實課堂齊發力 / 186
11.2.3 在校園內引入智能設備 / 188
11.2.4 引入AIGC：促進教育發展 / 190
11.3 人工智能在教育領域的應用案例 / 191
11.3.1 閱面科技：一體化智慧校園解決方案 / 191
11.3.2 松鼠AI：實現個性化、智能化教學 / 193 第12章智能金融：打造現代化金融模式 / 194
12.1 人工智能如何賦能金融領域 / 195
12.1.1 金融大數據處理能力提升 / 195
12.1.2 服務模式趨于主動化、個性化 / 195
12.1.3 實現手機智能支付 / 196
12.1.4 ChatGPT推動金融行業智能化發展 / 197
12.2 智能金融的主要表現形式 / 198
12.2.1 多模式融合的在線智能客服 / 198
12.2.2 金融預測、反欺詐 / 200
12.2.3 融資授信決策與借貸決策 / 201
12.2.4 認證客戶身份與安防 / 203
12.3 人工智能在金融領域的應用 / 204
12.3.1 今始科技：打造智能化金融安全解決
方案 / 204
12.3.2 讀秒：加速信貸決策 / 205
12.3.3 Wealthfront：便捷的智能投資顧問 / 206 第13章智能文娛：深入挖掘文娛紅利 / 208
13.1 AI時代的智能文娛 / 209
13.1.1 文娛領域迎來“黃金時代” / 209
13.1.2 催生智能文娛新經濟 / 211
13.1.3 智能媒體展現無限可能 / 211
13.1.4 封面新聞：推出“30秒”頻道 / 212
13.2 智能文娛背后的技術支撐 / 213
13.2.1 創新編程 / 213
13.2.2 沉浸式視聽體驗 / 215
13.2.3 交互式創意空間 / 217
13.2.4 智能傳感技術 / 218
13.2.5 AIGC技術推動智能文娛發展 / 219
13.3 人工智能影響文娛產業 / 225
13.3.1 人工智能對當下文娛產業的負面影響 / 225
13.3.2 人工智能影響文娛產業的30種方式 / 226
13.3.3 泛娛樂化的游戲是什么樣子 / 229 參考文獻 / 230
1.1 人工智能概述 / 003
1.1.1 思考：人工智能是什么 / 003
1.1.2 探索人工智能的現狀 / 005
1.1.3 人工智能的成熟度如何 / 008
1.2 人工智能的三起兩落 / 008
1.2.1 **次起落分析 / 009
1.2.2 第二次起落分析 / 009
1.2.3 第三次興起分析 / 010
1.3 人工智能價值分析 / 012
1.3.1 感受人工智能的商業價值 / 012
1.3.2 人工智能離不開資本助力 / 013
1.3.3 全球主要國家對人工智能的態度 / 014
1.3.4 如何看待人工智能威脅論 / 015
1.4 人工智能面臨的機遇與挑戰 / 016
1.4.1 機遇一：新基建帶來新發展 / 016
1.4.2 機遇二：創造更多新崗位 / 018
1.4.3 挑戰之規避法律問題 / 019
1.4.4 百度AI：發布全球首個航天大模型 / 021
1.5 戰略規劃：企業如何入局人工智能 / 023
1.5.1 準備階段：低風險開啟創業之路 / 023
1.5.2 決策階段：選好核心發展要素 / 025
1.5.3 成長階段：抓住人工智能紅利 / 026
1.5.4 穩定階段：人工智能落地“四步走” / 027
1.6 解密ChatGPT / 029
1.6.1 ChatGPT的技術架構 / 029
1.6.2 ChatGPT的未來發展方向 / 031
1.6.3 ChatGPT助力AIGC發展 / 032
1.7 AIGC：人工智能未來新賽道 / 034
1.7.1 AIGC的商業價值與潛在價值 / 034
1.7.2 AIGC對不同行業的影響 / 035
1.7.3 AIGC引發生產力變革 / 037 第2章 發展藍圖：引領人工智能前進方向 / 039
2.1 人工智能的現代化發展思路 / 040
2.1.1 兼顧統籌謀劃與協同創新 / 040
2.1.2 專注研究核心技術，搶占發展制高點 / 041
2.1.3 人工智能產業圖譜 / 042
2.1.4 泛在智能大行其道 / 043
2.2 人工智能與安全治理 / 044
2.2.1 人工智能的潛在風險與防范措施 / 044
2.2.2 保護數據隱私，杜絕泄露事件 / 046
2.2.3 建立可信任的人工智能體系 / 047
2.3 關注人工智能背后的倫理問題 / 049
2.3.1 未來，人機關系將如何發展 / 049
2.3.2 人類與機器之檻：“電子化的人格” / 050
2.3.3 AI背景下的就業新思考 / 051 第3章 技術支撐：人工智能關鍵技術 / 054
3.1 計算機視覺 / 055
3.1.1 計算機視覺概述 / 055
3.1.2 計算機視覺的發展歷程 / 056
3.1.3 打造“視覺 ”智能體系 / 057
3.1.4 計算機視覺賦能京東無人零售店 / 058
3.2 NLP：自然語言處理 / 059
3.2.1 NLP概述 / 059
3.2.2 有監督的NLP / 060
3.2.3 自監督的NLP / 060
3.2.4 NLP技術助力商業銀行實現業務升級 / 061
3.3 智能語音語義 / 062
3.3.1 智能語音語義現狀分析 / 062
3.3.2 基礎技術：語音合成 語音識別 / 063
3.3.3 智能語音語義的垂直應用 / 065
3.3.4 AI時代下的機器翻譯 / 065
3.4 機器學習 / 066
3.4.1 機器學習概述 / 066
3.4.2 機器學習系統開發的步驟 / 067
3.5 知識圖譜 / 071
3.5.1 知識圖譜概述 / 071
3.5.2 知識圖譜的構建流程 / 072
3.5.3 知識圖譜的行業應用 / 075
3.6 人工智能芯片 / 077
3.6.1 人工智能芯片概述 / 077
3.6.2 落地路徑：AIoT的人機交互 / 078
3.6.3 英偉達借助超強算力芯片布局人工智能 / 080 第4章 大數據賦能：讓人工智能價值倍增 / 081
4.1 大數據概述 / 082
4.1.1 思考：什么是大數據 / 082
4.1.2 盤點大數據的應用場景 / 083
4.1.3 大數據與人工智能相輔相成 / 086
4.2 人工智能與大數據的“化學反應” / 087
4.2.1 大數據提高算法訓練的速度 / 087
4.2.2 借助大數據完善決策體系 / 088
4.2.3 人工智能拓展大數據的應用邊界 / 089
4.3 AI時代，企業要擁抱大數據 / 090
4.3.1 大數據讓機器更懂人心 / 091
4.3.2 如何高效利用大數據 / 092
4.3.3 阿里巴巴：聊天機器人助力銷售額激增 / 093 第5章 物聯網賦能：AIoT攜手共創未來 / 094
5.1 物聯網概述 / 095
5.1.1 物聯網的定義與價值 / 095
5.1.2 萬物互聯已經實現了嗎 / 096
5.1.3 物聯網的技術架構 / 097
5.2 當人工智能遇到物聯網 / 099
5.2.1 人工智能 物聯網=強大創新能力 / 099
5.2.2 物聯網是邁向普適計算的關鍵一步 / 101
5.2.3 人工智能廣泛應用于物聯網設備 / 102
5.3 “人工智能 物聯網”案例分析 / 103
5.3.1 智慧交通平臺 / 103
5.3.2 自動駕駛汽車 / 104
5.3.3 可穿戴設備 / 106 第6章 區塊鏈賦能：與人工智能相互成就 / 107
6.1 區塊鏈概述 / 108
6.1.1 區塊鏈的本質是分布式賬本 / 108
6.1.2 區塊鏈是如何運作的 / 109
6.1.3 如何理解區塊鏈的去中心化 / 110
6.2 人工智能助力區塊鏈發展 / 112
6.2.1 控制并降低區塊鏈的能耗 / 112
6.2.2 進一步加強區塊鏈的安全性 / 113
6.2.3 管理區塊鏈的自治組織 / 114
6.3 區塊鏈助力人工智能發展 / 115
6.3.1 幫助人工智能解決數據孤島問題 / 115
6.3.2 訓練數據和模型變身知識產權 / 116
6.3.3 區塊鏈智能商店：SingularityNET / 117
第7章智能交通：技術迭代變革出行方式 / 120
7.1 智能交通的使命 / 121
7.1.1 技術創新助力智能交通產業發展 / 121
7.1.2 智能交通與碳中和：助力國家“雙碳”
戰略 / 122
7.2 智能交通五大領域 / 124
7.2.1 MaaS（出行即服務） / 124
7.2.2 智能信控 / 125
7.2.3 智慧停車 / 126
7.2.4 自動駕駛 / 128
7.2.5 車路協同 / 130 第8章智慧農業：助推鄉村振興 / 131
8.1 人工智能 農業=智慧農業 / 132
8.1.1 智能設備貫穿農作物生長全過程 / 132
8.1.2 打造數字化、自動化育種體系 / 133
8.1.3 識別并解決病蟲害，減少浪費 / 134
8.1.4 進一步加強畜牧管理 / 134
8.2 AI時代的農業鏈變革 / 135
8.2.1 打通上中下游，構建全產業鏈 / 135
8.2.2 創新農業園區形態 / 138
8.2.3 “品牌 標準 規模”三維融合 / 139
8.3 無人農場：智慧農業新興產物 / 140
8.3.1 無人農場有哪些優勢 / 140
8.3.2 智能監控處理不確定性事件 / 141
8.3.3 耕、種、管、收的大規模自動化 / 142
8.3.4 四川無人農場：從會種田到“慧種田” / 144 第9章智慧醫療：推動醫療轉型升級 / 145
9.1 日漸火爆的智慧醫療 / 146
9.1.1 “刷臉”就醫 / 146
9.1.2 智能問診 / 147
9.1.3 醫療影像輔助診斷 / 148
9.1.4 疾病風險預測 / 149
9.1.5 體感游戲式康復訓練 / 150
9.1.6 人工智能與蛋白折疊革命 / 151
9.1.7 ChatGPT 醫療 / 152
9.2 智慧醫療的三大優勢 / 153
9.2.1 醫療機構更高效 / 153
9.2.2 疾病預測更準確 / 154
9.2.3 個體治療更精準 / 155
9.3 智慧醫療案例分析 / 157
9.3.1 Smart Specs智能眼鏡：提升視障人士視力
水平 / 157
9.3.2 谷歌算法：精準預測糖尿病性視網膜
病變 / 159
9.3.3 Deep Care：輔助基層醫生的影像診斷 / 160 第10章智能制造：適應生產力高要求 / 162
10.1 智能制造成為新風口 / 163
10.1.1 智能制造現狀分析 / 163
10.1.2 數字經濟與智能制造 / 164
10.1.3 資本強勢入局智能制造 / 166
10.1.4 海爾如何成為智能制造引領者 / 167
10.2 智能制造背后的核心技術 / 168
10.2.1 人工智能：智能機器助力生產 / 168
10.2.2 數字孿生：超越現實的“智造”技術 / 169
10.2.3 大數據：從解決到避免問題 / 170
10.2.4 物聯網：催生數字化車間 / 171
10.2.5 云計算：變革IT要素 / 172
10.3 智能制造落地場景盤點 / 173
10.3.1 產品智能化：精準定位用戶需求 / 173
10.3.2 生產智能化：全方位變革生產流程 / 174
10.3.3 物流智能化：倉儲機器人引領智慧物流
發展 / 175
10.3.4 服務數智化：打通制造與服務邊界 / 176
10.3.5 全面數字化的西門子安貝格工廠 / 177
10.3.6 京東物流：引進新型運輸解決方案 / 178 第11章智能教育：引爆教育新生態 / 180
11.1 智能教育的發展模式 / 181
11.1.1 智能測評：實時跟蹤與反饋 / 181
11.1.2 教育機器人：師生“好搭檔” / 182
11.1.3 知識圖譜：實現精準教育 / 183
11.2 如何適應智能教育潮流 / 184
11.2.1 打通線上教育與線下教育 / 184
11.2.2 虛擬課堂與現實課堂齊發力 / 186
11.2.3 在校園內引入智能設備 / 188
11.2.4 引入AIGC：促進教育發展 / 190
11.3 人工智能在教育領域的應用案例 / 191
11.3.1 閱面科技：一體化智慧校園解決方案 / 191
11.3.2 松鼠AI：實現個性化、智能化教學 / 193 第12章智能金融：打造現代化金融模式 / 194
12.1 人工智能如何賦能金融領域 / 195
12.1.1 金融大數據處理能力提升 / 195
12.1.2 服務模式趨于主動化、個性化 / 195
12.1.3 實現手機智能支付 / 196
12.1.4 ChatGPT推動金融行業智能化發展 / 197
12.2 智能金融的主要表現形式 / 198
12.2.1 多模式融合的在線智能客服 / 198
12.2.2 金融預測、反欺詐 / 200
12.2.3 融資授信決策與借貸決策 / 201
12.2.4 認證客戶身份與安防 / 203
12.3 人工智能在金融領域的應用 / 204
12.3.1 今始科技：打造智能化金融安全解決
方案 / 204
12.3.2 讀秒：加速信貸決策 / 205
12.3.3 Wealthfront：便捷的智能投資顧問 / 206 第13章智能文娛：深入挖掘文娛紅利 / 208
13.1 AI時代的智能文娛 / 209
13.1.1 文娛領域迎來“黃金時代” / 209
13.1.2 催生智能文娛新經濟 / 211
13.1.3 智能媒體展現無限可能 / 211
13.1.4 封面新聞：推出“30秒”頻道 / 212
13.2 智能文娛背后的技術支撐 / 213
13.2.1 創新編程 / 213
13.2.2 沉浸式視聽體驗 / 215
13.2.3 交互式創意空間 / 217
13.2.4 智能傳感技術 / 218
13.2.5 AIGC技術推動智能文娛發展 / 219
13.3 人工智能影響文娛產業 / 225
13.3.1 人工智能對當下文娛產業的負面影響 / 225
13.3.2 人工智能影響文娛產業的30種方式 / 226
13.3.3 泛娛樂化的游戲是什么樣子 / 229 參考文獻 / 230
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人工智能新時代:核心技術與行業賦能 作者簡介
郭哲滔，云計算、人工智能專家，云海時空創始人、董事長兼首席執行官。北京市科委科技項目評審專家，北京市科學技術獎評委，中國科學院高級工程師，谷歌云、微軟云架構專家，注冊信息系統審計師，中國計算機學會(CCF)軟件工程專委會執行委員，中國人工智能學會(CAAI)、美國計算機協會(ACM)和電氣與電子工程師協會(IEEE)會員，中國青年企業家協會會員，歐美同學會杰出代表，北京大學創業訓練營特聘雙創導師，入選北京、南京、蘇州、海南等地高層次人才計劃。
南京大學軟件工程碩士，北京大學MBA，英國倫敦大學學院(UCL)MBA。榮獲多項由、人社部、團中央等部委主辦的雙創國賽總決賽獎項，在CCF推薦的國際頂級學術會議和期刊上發表多篇論文。
在IT行業擁有超過十五年的項目管理和工程實踐經驗。曾主持領導海軍北海艦隊、航天三院、航天六院、中石油研究院、中石化研究院、中航信數據中心、中國科學院軟件中心等重大信息化項目，先后取得七十余項核心自主知識產權，成功幫助相關機構實現數字化轉型，為我國國防科技事業做出了突出貢獻。相關事跡曾多次在新華網、中國日報網、環球網、中國青年網等各大主流媒體上都有過專題報道。郭哲滔，云計算、人工智能專家，云海時空創始人、董事長兼首席執行官。北京市科委科技項目評審專家，北京市科學技術獎評委，中國科學院高級工程師，谷歌云、微軟云架構專家，注冊信息系統審計師，中國計算機學會(CCF)軟件工程專委會執行委員，中國人工智能學會(CAAI)、美國計算機協會(ACM)和電氣與電子工程師協會(IEEE)會員，中國青年企業家協會會員，歐美同學會杰出代表，北京大學創業訓練營特聘雙創導師，入選北京、南京、蘇州、海南等地高層次人才計劃。
南京大學軟件工程碩士，北京大學MBA，英國倫敦大學學院(UCL)MBA。榮獲多項由、人社部、團中央等部委主辦的雙創國賽總決賽獎項，在CCF推薦的國際頂級學術會議和期刊上發表多篇論文。
在IT行業擁有超過十五年的項目管理和工程實踐經驗。曾主持領導海軍北海艦隊、航天三院、航天六院、中石油研究院、中石化研究院、中航信數據中心、中國科學院軟件中心等重大信息化項目，先后取得七十余項核心自主知識產權，成功幫助相關機構實現數字化轉型，為我國國防科技事業做出了突出貢獻。相關事跡曾多次在新華網、中國日報網、環球網、中國青年網等各大主流媒體上都有過專題報道。
任宇翔，教育學博士，北京電競次元文化傳播有限公司創始人、董事長兼首席執行官。本科畢業于浙江大學計算機科學與技術專業，榮獲“春暉杯”中國留學人員創新創業大賽優勝獎。注冊信息系統審計師，英國政府商務部(OGC)PRINCE2 Practitioner，美國項目管理協會(PMI) PMP，在CCF推薦的國際頂級學術會議和期刊上發表多篇論文。曾就職于德國ESL-PGL，兼任市場總監并獲CCTV《人物》欄目專訪。在IT行業擁有近十年企業管理和創業經驗，帶領團隊深耕于云計算和大數據領域，曾先后獲得奇虎360、三七互娛等知名公司戰略投資和頂級基金風險投資。
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