生成式AI实战
欧阳植昊 梁菁菁 吕云翔
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¥51.07定价
欧阳植昊 梁菁菁 吕云翔
本书由浅入深地介绍了生成式AI的理论与实践，内容涉及从基础原理到前沿应用，为读者提供了一个系统的认知框架。本书从生成式AI技术的基础工具入手，逐步深入到Transformer模型与GPT的原理和应用，详细介绍了图像生成模型Stable Diffusion，以及LangChain与AI Agent的相关知识。书中结合开源代码分析，展示了生成式AI在各行各业的实际应用，并探讨了其在高速发展过程中所面临的伦理和隐私风险。 本书适合对生成式AI感兴趣的读者阅读，无论你是初学者还是有一定编程基础的人士，都能从中获得宝贵的知识和经验。对于零编程基础的读者，本书提供了跳过代码实现的理论学习路径。
《生成式AI实战》围绕“如何从零到一掌握并落地生成式AI”这一核心目标展开，全书内容可概括为四个层次： 1. 理论基础 • 介绍生成式AI的基本概念、发展脉络以及常见技术路线，为后续实践奠定概念与数学基础。 2. 关键模型与框架 • 详解 Transformer 结构与 GPT 等大语言模型的原理，并给出从头实现或改造这些模型的步骤。 • 讲解图像生成模型 Stable Diffusion 的工作机制及使用方法，使读者能够在文本-图像多模态场景中动手实验。 3. 工程化与应用 • 通过 LangChain、AI Agent 等工具，展示如何把模型集成到实际业务流程，构建智能对话、代码补全、多模态应用等场景。 • 结合开源代码案例，逐步演示在各行各业（如金融、广告、内容生产）的具体落地方式。 4. 伦理、风险与未来 • 讨论生成式AI高速演进带来的隐私、安全与伦理挑战，提出负责任使用的实践建议，并展望技术发展趋势。 无论读者具备零基础还是一定编程经验，都可以按照书中提供的“理论→模型→应用→风险”路径，系统掌握生成式AI的核心知识与实战技能。
入门（仅仅入门）Generative AI应用非常可以，基本是实战应用，像比较新的aigc的diffuser、controlnet、comfyui以及要用的modelscope平台都有介绍，入门可以省却不少寻找视频资料的时间且可以建立基础认知。 找到这本书是因为发现三作北航吕云翔老师很高产hhh，但是他一作的仅仅一百多页的 清华大学出版社的机器学习基础把重要的数学基础都囊括了，非常难得。
书中的例子代码太老了，2026年3月份，做练习，很多代码跑不起来