会员
AI数字人原理与实现
更新时间：2024-12-16 16:55:37 最新章节：10.4 本章小结
书籍简介
本书是一部系统介绍AI数字人技术的专业著作，涵盖了数字人的定义、发展历程、关键技术及应用实践等内容，全书共分3部分。在技术基础部分，首先介绍了数字人的定义、发展历程、分类和应用场景，接着详细解析了数字人系统的架构设计、视觉算法和语音合成技术的原理，以及语义理解和知识表示技术如何提升数字人的智能和表现力。在应用实践部分，带领读者深入探索数字人的创作流程，从内容策划、角色建模到交互设计，每一步都进行了详细讲解。此外，还讨论了数字人的身份认知和技术规范，为数字人的应用实践提供了必要的知识。在展望未来部分，探讨了数字人技术的未来发展趋势，为读者描绘了数字人与人类和谐共生的美好蓝图。本书内容丰富，结构清晰，适合对数字人技术感兴趣的读者，包括数字人技术的研究者、开发者、相关行业的从业人员及爱好者等阅读。
品牌：人邮图书
上架时间：2024-12-01 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
方进
同类热门书
最新上架
- 会员本书从写作与ChatGPT的基础知识讲起，结合创作者的实际写作经历与写作教学经历，介绍了用ChatGPT写作的基础技巧、进阶写作的方法、不同文体的写作方法、写作变现的秘诀，让读者理解写作技巧与变现思路。计算机14.7万字
- 会员近年来，在自然语言处理领域，基于预训练语言模型的方法已形成全新范式。本书内容分为基础知识、预训练语言模型，以及实践与应用3个部分，共9章。第一部分全面、系统地介绍自然语言处理、神经网络和预训练语言模型的相关知识。第二部分介绍几种具有代表性的预训练语言模型的原理和机制（涉及注意力机制和Transformer模型），包括BERT及其变种，以及近年来发展迅猛的GPT和提示工程。第三部分介绍了基于Lang计算机12.7万字
- 会员本书是一本面向产品经理的实用新书，分12章探讨如何用ChatGPT提升产品管理工作的效率和质量。第1章介绍了人工智能对产品管理的影响；第2章介绍用ChatGPT提高文档写作效率；第3章介绍用ChatGPT进行竞品和市场分析；第4章介绍用ChatGPT优化需求管理；第5章介绍用ChatGPT分析产品数据；第6章介绍用ChatGPT改进用户体验；第7章介绍用ChatGPT设计产品原型；第8章介绍用Ch计算机11.5万字
- 会员本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理，首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法以及图像超分辨率重建方法进行了介绍。本书系统讲解了在日常生活和工作中常见的几项计算机视觉任务，并着重介绍了在当今深度学习时代，这些计算机视觉任务是如何工作的，可使读者快计算机9.9万字
- 会员本书从技术、应用和产业3个维度为切入点，对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇，讲述人类语音生成、传播和感知的过程，引发对于机器智能语音听说的思考，进而阐述技术探索发展史；然后，分析了以语音交互为核心的技术现状，综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点；其次，从政策、投融资和产业规模上，分析整体智能语音产业环境，纵观国内外企业在相关技术和产品上的积极计算机13.6万字
- 会员本书聚焦如何高效运用DeepSeek这一前沿AI工具，帮助读者在技术浪潮中把握机遇。全书从DeepSeek发展历程切入，系统解析DeepSeek在信息处理、创意生成与决策辅助中的核心能力，并结合生活管理、职场协作、学习优化、社交互动等场景，通过真实案例讲解其应用方法。同时，针对内容创作、自媒体运营、副业变现等需求，书中提供了可落地的策略与案例，助力读者实现效率提升与价值创造。书中不仅提供技术使用技计算机5.5万字
- 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
同类书籍最近更新
- 会员本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发，通过一系列生动有趣的具体应用实例，运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法，比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法，引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码，逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点，让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论人工智能15.6万字
- 会员机器学习算法评估力求用科学的指标，对机器学习算法进行完整、可靠的评价。本书详细介绍机器学习算法评估的理论、方法和实践。全书分为3个部分。第1部分包含第1章～第3章，针对分类算法、回归算法和聚类算法分别介绍对应的基础理论和评估方法；第2部分包含第4章～第8章，介绍更复杂的模型（如深度学习模型和集成树模型）的对比与评估，并且针对它们实际应用的业务场景介绍一些特有的评估指标和评估体系；第3部分包含第9人工智能12.3万字