《软件2.0——AI大模型企业级应用开发实战》

陈光剑 编著

AI 天才研究院 / AI Genius Institute, 2024

第一部分: 软件2.0时代的AI大模型基础

第1章: 软件2.0与AI大模型概述

1.1 软件 2.0 时代的到来

1.1.1 从软件 1.0 到软件 2.0 的演进

1.1.2 大模型在软件 2.0 中的核心地位

1.1.3 企业级应用开发的新范式

1.2 AI大模型的定义与特点

1.2.1 AI大模型的定义

1.2.2 AI大模型的核心特点

1.2.3 AI大模型与传统AI的区别

1.3 主流AI大模型简介

1.3.1 GPT系列模型

1.3.2 BERT及其变体

1.3.3 其他知名大模型介绍

1.4 AI大模型在企业中的应用前景

1.4.1 AI大模型的潜在应用领域

1.4.2 企业采用AI大模型的优势

1.4.3 AI大模型应用的挑战与机遇

第2章: AI大模型技术基础

2.1 深度学习与神经网络基础

2.1.1 神经网络的基本结构

2.1.2 常见的深度学习架构

2.1.3 深度学习优化算法

2.2 自然语言处理技术概览

2.2.1 词嵌入技术

2.2.2 序列模型与注意力机制

2.2.3 转换器架构详解

2.3 大规模预训练模型原理

2.3.1 预训练的概念与意义

2.3.2 自监督学习方法

2.3.3 迁移学习与微调技术

第二部分: 企业级AI应用开发准备

第3章: 企业AI战略规划

3.1 AI在企业中的价值评估

3.1.1 AI能力评估框架

3.1.2 AI项目ROI分析方法

3.1.3 AI对企业业务流程的影响

3.2 制定企业AI应用路线图

3.2.1 AI应用场景识别与优先级排序

3.2.2 分阶段AI实施计划

3.2.3 资源分配与预算规划

3.3 AI项目管理最佳实践

3.3.1 AI项目生命周期管理

3.3.2 跨职能团队协作模式

3.3.3 AI项目风险管理策略

第4章: AI开发环境搭建

4.1 硬件与软件需求分析

4.1.1 GPU服务器配置指南

4.1.2 分布式计算环境搭建

4.1.3 开发工作站规格建议

4.2 开发框架与工具选择

4.2.1 深度学习框架对比(TensorFlow, PyTorch等)

4.2.2 NLP工具包介绍(NLTK, spaCy等)

4.2.3 模型服务部署工具(Docker, Kubernetes等)

4.3 云端vs本地部署方案对比

4.3.1 公有云AI服务评估

4.3.2 私有云部署方案设计

4.3.3 混合云策略制定

第5章: 数据准备与预处理

5.1 企业数据资源评估

5.1.1 数据资产盘点方法

5.1.2 数据质量评估标准

5.1.3 数据价值分析框架

5.2 数据清洗与标注技术

5.2.1 结构化数据清洗流程

5.2.2 非结构化数据预处理技术

5.2.3 数据标注工具与方法

5.3 数据安全与隐私保护策略

5.3.1 数据脱敏技术

5.3.2 差分隐私在数据处理中的应用

5.3.3 数据访问控制与审计机制

第三部分: AI大模型应用开发实战

第6章: 智能客服系统开发案例

6.1 需求分析与系统设计

6.1.1 智能客服系统功能需求分析

6.1.2 系统架构设计

6.1.3 用户交互流程设计

6.2 模型选择与微调

6.2.1 预训练模型选择策略

6.2.2 领域特定数据收集与处理

6.2.3 模型微调技术与实践

6.3 对话管理与意图识别实现

6.3.1 意图分类模型训练

6.3.2 实体识别与槽位填充

6.3.3 对话状态跟踪实现

6.4 多轮对话与上下文管理

6.4.1 上下文表示方法

6.4.2 长短期记忆机制设计

6.4.3 多轮对话生成策略

6.5 系统集成与性能优化

6.5.1 与企业CRM系统集成

6.5.2 实时响应优化技术

6.5.3 A/B测试与持续改进方法

第7章: 智能文档分析系统开发案例

7.1 文档处理流程设计

7.1.1 文档类型识别

7.1.2 文档预处理pipeline设计

7.1.3 文档解析策略制定

7.2 OCR与文本提取技术应用

7.2.1 OCR引擎选择与集成

7.2.2 图像预处理技术

7.2.3 后处理与文本校正方法

7.3 文档分类与信息抽取模型开发

7.3.1 文档分类模型训练

7.3.2 命名实体识别在文档中的应用

7.3.3 关系抽取技术实现

7.4 知识图谱构建与应用

7.4.1 领域本体设计

7.4.2 知识抽取与图谱构建

7.4.3 知识推理与查询优化

7.5 系统评估与迭代优化

7.5.1 文档处理准确率评估方法

7.5.2 系统性能指标设计

7.5.3 用户反馈收集与模型更新机制

第8章: 智能推荐系统开发案例

8.1 推荐算法选择与设计

8.1.1 协同过滤算法实现

8.1.2 基于内容的推荐方法

8.1.3 深度学习推荐模型设计

8.2 用户画像构建

8.2.1 用户特征工程

8.2.2 行为序列建模

8.2.3 动态兴趣捕捉技术

8.3 个性化推荐模型训练

8.3.1 样本构建与负采样策略

8.3.2 多目标优化训练方法

8.3.3 冷启动问题解决方案

8.4 A/B测试与效果评估

8.4.1 离线评估指标设计

8.4.2 在线A/B测试方案

8.4.3 长期效果跟踪与分析

8.5 实时推荐引擎部署

8.5.1 特征服务设计

8.5.2 实时预测服务架构

8.5.3 缓存策略与性能优化

第9章: 电商导购助手项目

9.1 项目需求分析与系统设计

9.1.1 电商场景下的AI导购需求分析

9.1.2 导购助手系统架构设计

9.1.3 用户交互流程规划

9.2 商品知识图谱构建

9.2.1 商品数据采集与预处理

9.2.2 商品属性抽取与关系建模

9.2.3 知识图谱存储与查询优化

9.3 自然语言理解模块开发

9.3.1 意图识别模型训练

9.3.2 实体识别与属性抽取

9.3.3 上下文管理策略

9.4 个性化推荐算法实现

9.4.1 基于知识图谱的推荐方法

9.4.2 实时用户兴趣建模

9.4.3 多样性与新颖性平衡策略

9.5 对话生成与多模态交互

9.5.1 基于模板的回复生成

9.5.2 商品图文信息融合展示

9.5.3 交互式导购对话流程设计

第10章: 智能代码插件工具项目

10.1 开发环境与插件架构设计

10.1.1 目标IDE插件开发框架选择

10.1.2 插件功能模块设计

10.1.3 与AI服务的通信架构

10.2 代码理解与静态分析

10.2.1 抽象语法树(AST)解析实现

10.2.2 代码结构与依赖分析

10.2.3 代码语义理解模型训练

10.3 智能代码补全功能实现

10.3.1 上下文感知的代码补全模型

10.3.2 实时补全候选生成算法

10.3.3 用户编码习惯学习与适应

10.4 代码重构与优化建议

10.4.1 代码坏味道检测

10.4.2 自动重构规则设计与实现

10.4.3 性能优化建议生成

10.5 自然语言到代码转换

10.5.1 需求描述解析

10.5.2 代码生成模型fine-tuning

10.5.3 生成代码的质量控制与优化

第11章: 智能数据报表项目

11.1 数据报表需求分析与设计

11.1.1 企业报表需求调研方法

11.1.2 报表系统架构设计

11.1.3 数据可视化策略制定

11.2 数据处理与分析pipeline

11.2.1 多源数据集成与清洗

11.2.2 数据仓库与数据湖设计

11.2.3 实时数据处理流架构

11.3 智能数据分析模型开发

11.3.1 时间序列预测模型

11.3.2 异常检测算法实现

11.3.3 多维数据关联分析

11.4 自然语言生成报告

11.4.1 数据洞察抽取技术

11.4.2 报告文本生成模型训练

11.4.3 个性化报告定制功能

11.5 交互式报表与数据探索

11.5.1 动态报表设计与实现

11.5.2 自助式数据分析工具开发

11.5.3 语音交互式数据查询系统

第12章: 智能质检系统开发案例

12.1 计算机视觉在质检中的应用

12.1.1 图像分类在质检中的应用

12.1.2 目标检测技术在缺陷识别中的运用

12.1.3 图像分割在精细质检中的实践

12.2 缺陷检测模型训练

12.2.1 数据采集与标注策略

12.2.2 模型选择与架构设计

12.2.3 小样本学习在缺陷检测中的应用

12.3 实时视频流处理技术

12.3.1 视频流预处理与帧提取

12.3.2 并行处理pipeline设计

12.3.3 实时分析结果可视化

12.4 边缘计算在质检中的应用

12.4.1 模型轻量化与量化技术

12.4.2 边缘设备选型与部署

12.4.3 边缘-云协同处理架构

12.5 质检系统与MES集成

12.5.1 质检结果数据格式设计

12.5.2 与MES系统的接口开发

12.5.3 质检数据分析与报告生成

第13章: 智能风控系统开发案例

13.1 金融风险评估模型设计

13.1.1 信用评分模型开发

13.1.2 欺诈检测模型实现

13.1.3 市场风险量化模型

13.2 异常交易检测算法实现

13.2.1 时间序列异常检测方法

13.2.2 图分析在关联交易检测中的应用

13.2.3 深度学习在复杂模式识别中的运用

13.3 实时风控决策引擎开发

13.3.1 规则引擎设计与实现

13.3.2 机器学习模型与规则的融合

13.3.3 实时计算框架选择与应用

13.4 模型解释性与合规性保障

13.4.1 模型解释技术(SHAP, LIME等)

13.4.2 模型公平性评估与优化

13.4.3 风控模型审计与报告生成

13.5 系统监控与应急响应机制

13.5.1 风控指标监控dashboard设计

13.5.2 风险预警机制实现

13.5.3 应急处理流程与自动化响应

第四部分: AI大模型应用优化与运维

第14章: 模型优化与性能调优

14.1 模型压缩与量化技术

14.1.1 模型剪枝方法

14.1.2 知识蒸馏技术

14.1.3 低精度量化实现

14.2 分布式训练与推理加速

14.2.1 数据并行与模型并行策略

14.2.2 梯度累积与混合精度训练

14.2.3 模型服务化与负载均衡

14.3 AutoML在模型优化中的应用

14.3.1 神经架构搜索(NAS)技术

14.3.2 超参数优化方法

14.3.3 AutoML平台搭建与应用

第15章: AI系统安全与隐私保护

15.1 AI模型安全威胁分析

15.1.1 模型逆向与知识产权保护

15.1.2 对抗性攻击类型与防御

15.1.3 数据投毒攻击检测

15.2 对抗样本防御策略

15.2.1 对抗训练技术

15.2.2 输入净化与特征压缩

15.2.3 集成防御方法

15.3 联邦学习在隐私保护中的应用

15.3.1 横向联邦学习实现

15.3.2 纵向联邦学习架构设计

15.3.3 安全多方计算在联邦学习中的应用

第16章: AI应用监控与运维

16.1 AI系统监控指标设计

16.1.1 模型性能指标定义

16.1.2 系统资源使用监控

16.1.3 业务KPI与AI指标的关联分析

16.2 模型drift检测与处理

16.2.1 数据drift检测方法

16.2.2 概念drift识别技术

16.2.3 自动模型更新策略

16.3 自动化运维与故障恢复

16.3.1 CI/CD pipeline for AI

16.3.2 模型版本控制与回滚机制

16.3.3 自愈系统设计与实现

第五部分: AI大模型应用前沿与展望

第17章: 新兴AI技术在企业中的应用

17.1 强化学习在业务优化中的应用

17.1.1 库存管理优化案例

17.1.2 动态定价策略实现

17.1.3 资源调度问题求解

17.2 图神经网络在关系分析中的应用

17.2.1 社交网络分析

17.2.2 金融风控中的图分析

17.2.3 推荐系统中的图表示学习

17.3 元学习在快速适应场景中的应用

17.3.1 小样本学习技术

17.3.2 终身学习系统设计

17.3.3 快速领域适应方法

第18章: AI伦理与未来趋势

18.1 AI伦理准则与实践

18.1.1 AI伦理框架设计

18.1.2 算法公平性评估方法

18.1.3 AI透明度与可解释性实践

18.2 AI监管与合规要求

18.2.1 国内外AI监管政策解读

18.2.2 AI系统合规性评估

18.2.3 隐私计算技术在合规中的应用

18.3 企业AI应用未来展望

18.3.1 AGI发展

18.3.2 AI与传统行业深度融合趋势

18.3.3 AI驱动的商业模式创新

附录

附录 A: AI 大模型开发工具与资源

A.1 主流深度学习框架对比

A.1.1 TensorFlow

A.1.2 PyTorch

A.1.3 JAX

A.1.4 其他框架简介

A.2 NLP 工具包与预训练模型

A.2.1 Hugging Face Transformers

A.2.2 spaCy

A.2.3 NLTK

A.2.4 常用预训练模型列表

A.3 数据处理与可视化工具

A.3.1 Pandas & NumPy

A.3.2 Matplotlib & Seaborn

A.3.3 Plotly & Dash

A.4 模型部署与服务工具

A.4.1 Docker & Kubernetes

A.4.2 TensorFlow Serving

A.4.3 ONNX Runtime

A.4.4 Triton Inference Server

附录 B: 常用数学与统计知识回顾

B.1 线性代数基础

B.2 概率论与统计学要点

B.3 优化算法概览

B.4 信息论基础

附录 C: AI 相关法规与标准

C.1 国内 AI 相关法规汇总

C.2 国际 AI 伦理与监管趋势

C.3 行业特定 AI 应用标准

附录 D: 案例研究代码仓库

D.1 代码仓库使用说明

D.2 环境配置指南

D.3 各章节案例代码链接

附录 E: AI 大模型相关论文推荐

E.1 基础模型架构相关论文

E.2 领域特定应用相关论文

E.3 模型优化与部署相关论文

附录 F: AI 大模型应用开发最佳实践清单

F.1 项目规划与需求分析清单

F.2 数据准备与预处理清单

F.3 模型开发与训练清单

F.4 系统集成与部署清单

F.5 监控与维护清单

附录 G: 术语表

G.1 AI 与机器学习基础术语

G.2 深度学习与神经网络术语

G.3 自然语言处理专业术语

G.4 企业级 AI 应用相关术语

附录 H：软件 2.0 参考资源

H.1 软件 2.0 相关学术论文

H.2 行业报告与白皮书

H.3 软件 2.0 社区与开源项目