VIDEO 【書籍特點】
★美食推薦與商品推薦系統整合
★多輪語言學習與語音互動應用
★戲文生成與小說創作自動化
★智慧電影推薦與職業媒合系統
★履歷生成與留學文書產出流程
★職涯推薦與工作技能對應模型
★圖片處理、影像生成與換臉技術
★情緒分析與使用者評價介面建構
★文字轉影像與手繪圖辨識系統
★足球與網球運動員資訊查詢模組
★菜譜推薦與旅遊圖鑑呈現介面
★文案生成與文字校正整合應用
★法律諮詢與知識問答服務實作
★文風模擬與語體轉換工具開發
★前端介面設計與Node.js整合流程
★大模型API串接與多語系應用部署
【內容簡介】
本書共分30章,涵蓋30個實用的大語言模型應用專案。
第一章介紹美食推薦系統,實作隨機推薦功能;第二章為語言學習平台,結合大模型進行語言對話;第三章為戲文生成工具,自動產出劇情內容;第四章為智慧電影推薦,整合演算法與GUI介面;第五章為影像處理應用,包含影像增強與生成;第六章設計職業匹配系統,分析履歷並提供建議;第七章實作簡歷生成工具,自動填寫履歷內容;第八章為產品推薦系統,根據輸入條件推薦商品;第九章開發文字互動小說專案;第十章為小說創作平台,自動續寫故事內容;第十一章為情緒分析工具,可解析用戶情緒傾向;第十二章實作文字轉影像工具;第十三章提供足球賽事資訊;第十四章為圖書館檢索系統;第十五章為音色轉換工具;第十六章實作智慧換臉應用;第十七章協助撰寫留學文書;第十八章開發寵物照護小幫手;第十九章分析使用者評價內容;第二十章為旅遊地點圖鑑查詢;第二十一章為文案生成助手;第二十二章為菜譜推薦平台;第二十三章為文字校正工具;第二十四章提供網球運動員資訊;第二十五章設計職業推薦系統;第二十六章建構職場知識問答平台;第二十七章為手繪圖像辨識;第二十八章為文獻閱讀助手;第二十九章開發法律諮詢小程式;第三十章實作文風模擬應用。
作者簡介:
李永華 北京郵電大學信息與通信工程學院教授、博士生導師,擁有超過15年的嵌入式開發經驗。長期致力於物聯網、雲計算與大數據的教學與科研工作。在教學中善於以興趣為導向激發學生的創造性,以素質為基礎提高自身的教學水平,以科研為手段促進教學理念的轉變。在教學與科研實踐中,先後指導學生實現500個創新案例,參與了30餘項國家級與企業橫向課題的研究工作,在國內外學術期刊及學術會議發表論文100餘篇,申請專利40餘項,出版教材40餘部。
作者序
前言 大模型是大語言模型(Large Language Model)的簡稱。大模型主要指具有數十億甚至上百億參數的深度學習模型,具備大容量、大算力、多參數等特點。大模型由早期的單語言預訓練模型發展至之後的多語言預訓練模型,再到現階段的多模態預訓練模型。隨著人工智慧技術的發展和應用場景的不斷擴大,大模型從最初主要應用於電腦視覺、自然語言處理逐漸應用於醫療、金融、智慧製造等領域,這些領域都需要處理大量的資料,可實現處理多工的目標,由於大模型能夠提供更高效、更精準的解決方案,目前已成為人工智慧領域的重要發展方向之一。 本書的內容和素材主要來源於以下方面:作者所在學校近幾年承擔的教育部和北京市的教育、教學改革專案與成果; 作者指導的所究所學生在物聯網方向的研究工作及成果; 北京郵電大學資訊與通訊工程專業創新實踐。該專業學生透過CDIO 工程教育方法,實現創新研發,不但學到了知識,提高了能力,而且為本書提供了第一手素材和資料,在此向資訊與通訊工程專業的學生表示感謝。 由於作者水準有限,書中難免存在不當之處,敬請讀者不吝指正,以便作者進一步修改和完善。 李永華
前言 大模型是大語言模型(Large Language Model)的簡稱。大模型主要指具有數十億甚至上百億參數的深度學習模型,具備大容量、大算力、多參數等特點。大模型由早期的單語言預訓練模型發展至之後的多語言預訓練模型,再到現階段的多模態預訓練模型。隨著人工智慧技術的發展和應用場景的不斷擴大,大模型從最初主要應用於電腦視覺、自然語言處理逐漸應用於醫療、金融、智慧製造等領域,這些領域都需要處理大量的資料,可實現處理多工的目標,由於大模型能夠提供更高效、更精準的解決方案,目前已成為人工智慧領域的重要發展方向之一。 ...
目錄
▌第1 章 美食推薦 1.1 整體設計 1.1.1 整體框架 1.1.2 系統流程 1.2 開發環境 1.2.1 安裝PyCharm 1.2.2 環境配置 1.2.3 建立專案 1.2.4 大模型API 申請 1.3 系統實現 1.3.1 頭部 1.3.2 背景樣式 1.3.3 主體 1.3.4 App.py 指令稿 1.3.5 random_food.py 指令稿 1.4 功能測試 1.4.1 執行專案 1.4.2 發送問題及回應 1.4.3 美食軟體網頁版跳躍 ▌第2 章 語言學習 2.1 整體設計 2.1.1 整體框架 2.1.2 系統流程 2.2 開發環境 2.2.1 安裝VS Code 2.2.2 安裝Node.js 2.2.3 安裝pnpm 2.2.4 環境配置 2.2.5 建立專案 2.2.6 大模型API 申請 2.3 系統實現 2.3.1 頭部 2.3.2 樣式