AI传媒学:大模型助力传媒行业应用与创新电子书

内容简介

前言

第1章 绪论

1.1 AI技术发展概述

1.1.1 人工智能的起源与发展脉络

1.1.2 当前AI技术的主要流派与特点

1.2 传媒领域对AI的关注与研究现状

1.2.1 传媒行业在AI时代的挑战与机遇

1.2.2 国内外相关研究的重要成果与趋势

1.3 传媒行业的地位与变革需求

1.3.1 传媒行业在文化传播中的作用

1.3.2 数字化时代传媒行业面临的困境与转型压力

1.4 延伸阅读推荐

1.4.1 传媒创新案例库

1.4.2 其他阅读推荐

第2章 AI大模型基础理论与技术

2.1 大模型的原理与架构

2.1.1 原理阐述

2.1.2 架构阐述

2.2 大模型的分类及应用领域

2.2.1 大模型的分类

2.2.2 大模型的应用领域

2.3 数据预处理与标注

2.3.1 数据预处理的重要性

2.3.2 常见的数据预处理方法

2.3.3 数据预处理案例：解析和处理Word和PDF文档

2.3.4 数据标注的方法和意义

2.4 模型训练与优化

2.4.1 模型训练的过程

2.4.2 常见的训练算法

2.4.3 模型优化的策略

2.4.4 模型训练的核心逻辑

2.4.5 训练策略

2.4.6 优化技术：精度与效率的平衡术

2.4.7 传媒专属优化技巧：从技术到价值

2.4.8 实战案例：从训练到上线的完整链路

2.5 AI大模型与AIGC

2.5.1 什么是生成式人工智能

2.5.2 当前主流的AIGC产品

2.5.3 AICG的主要应用场景

2.6 大模型技术在传媒行业的创新应用

2.7 AI大模型与AIGC的优势和挑战

2.8 延伸阅读推荐

第3章 AI大模型在传媒内容创作中的应用

3.1 内容创作主体的演进：从UGC/PGC到AIGC的范式跃迁

3.1.1 UGC/PGC的传统分野：用户自发内容vs专业机构内容的利弊与边界

3.1.2 AIGC的技术突破

3.1.3 大模型作为 AIGC 引擎：从语言模型到多模态生成的技术跃迁

3.1.4 未来五阶段展望：AIGC的进化与文明共融

3.2 常用大模型工具及提示词工程

3.3 文本生成技术—从新闻创作到文案创作

3.3.1 文本生成技术原理

3.3.2 案例：与DeepSeek进行对话

3.3.3 案例：与百度文心一言进行对话

3.4 一键PPT生成技术—智能办公工具

3.4.1 案例：使用讯飞智文生成PPT

3.4.2 案例：使用DeepSeek+Kimi一键生成PPT

3.5 新闻报道的自动生成—体育、财经等不同类型新闻模板的构建与实例分析

3.6 文学作品创作辅助—情节构思、人物塑造、文笔润色等方面的应用案例

3.7 学术论文写作支持：文献综述整理、研究思路启发、论文结构优化等功能展示

3.8 图像与多媒体内容创作

3.8.1 图片类AIGC应用实践

3.8.2 语音类AIGC应用实践

3.8.3 视频类AIGC应用实践

3.9 AIGC技术在辅助编程中的应用

3.10 AI搜索

3.11 AI智能办公

第4章 智能体与知识中枢：大模型本地化部署及传媒知识库构建

4.1 智能体的定义与构成

4.1.1 什么是AI Agent

4.1.2 智能体的爆发

4.1.3 企业投资社交媒体管理的AI代理开发

4.2 智能体技术基础与传媒应用赋能

4.2.1 智能体概念解析：从自动化脚本到自主决策系统

4.2.2 智能体在传媒场景中的核心价值（内容生成/用户交互/流程优化）

4.2.3 智能体与大模型的协同机制（如Agent+LLM的分层架构）

4.2.4 大模型本地化部署的技术路径与实践

4.2.5 传媒行业技术实现路径及部署实践

4.2.6 传媒专属模型的训练与微调

4.2.7 传媒知识库的构建逻辑与技术实现

4.2.8 知识抽取与融合技术：传媒行业的“数据炼金术”

4.2.9 动态更新机制：实时热点整合与历史数据维护

4.3 智能体-大模型-知识库的传媒实战闭环

4.3.1 如何快捷构建自己的知识库

4.3.2 如何部署基于大模型的智能体

4.4 未来趋势：智能体集群与超大规模知识库的进化方向

4.4.1 智能体集群：从单一模型到协同生态

4.4.2 超大规模知识库：从静态存储到动态演化

4.4.3 智能体与知识库的共生进化

4.4.4 挑战与未来展望

第5章 AI赋能传媒全流程智能化转型

5.1 选题策划与内容生产

5.1.1 选题策划：从经验驱动到数据智能

5.1.2 内容生产：人机协作的效率革命

5.2 编辑加工与营销发行

5.2.1 AI在编辑加工环节的应用与变革

5.2.2 AI大模型技术在营销发行环节的创新应用

5.2.3 AI赋能下编辑加工与营销发行的协同发展

5.3 风险控制与组织变革

5.4 未来展望

第6章 AI大模型驱动的传媒行业创新商业模式

6.1 个性化定制传媒服务：从“千人一面”到“千人千面”

6.1.1 用户阅读偏好分析与画像构建

6.1.2 基于个人偏好的图书、杂志定制流程与案例

6.1.3 定制化传媒的盈利模式与市场前景

6.2 知识付费与在线教育融合

6.2.1 AI辅助课程设计与教材编写

6.2.2 在线学习平台的智能辅导与答疑功能

6.2.3 知识付费产品的创新形式与营销策略

6.3 传媒产业生态合作新形态

6.3.1 与科技公司、电商平台的合作模式探索

6.3.2 版权贸易与国际合作中的新机遇与挑战

6.3.3 产业联盟与协同创新机制的构建与实践

第7章 AI大模型应用于传媒行业的挑战与应对策略

7.1 技术瓶颈与数据安全风险

7.1.1 大模型训练的算力限制与模型更新难题

7.1.2 数据隐私保护法规与合规性要求

7.1.3 数据泄露、恶意攻击等安全威胁及防范措施

7.2 伦理道德与法律规范问题

7.2.1 AI生成内容的版权归属争议

7.2.2 虚假信息传播、不良内容过滤的责任界定

7.2.3 相关法律法规的完善与监管政策建议

7.3 人才短缺与教育培养体系构建

7.3.1 跨学科复合型人才的需求现状

7.3.2 高校与企业的人才培养模式创新

7.3.3 在职人员的继续教育与技能提升路径规划

第8章 案例分析与实践探索

8.1 国内外知名传媒机构的成功案例剖析

8.1.1 新华社在大模型应用方面的战略布局与实践成果展示

8.1.2 从内容创作到业务流程变革的全面解读

8.1.3 经验借鉴与启示

8.2 新兴科技企业进军传媒行业的创新实践

8.2.1 科技巨头旗下的数字传媒项目案例分析

8.2.2 初创公司在传媒细分领域的创新突破与商业探索

8.2.3 对传统传媒行业竞争格局的影响与思考

第9章 未来展望与趋势预测

9.1 AI大模型技术的持续演进方向

9.1.1 更大规模、更高效率的模型发展趋势

9.1.2 多模态融合、跨语言理解等技术突破的预期

9.2 传媒行业在AI赋能下的长远变革趋势

9.2.1 传媒业态的深度融合与创新发展模式预测

9.2.2 阅读体验的革命性变化与全新文化生态构建设想

9.3 社会文化层面的影响与责任担当

9.3.1 AI驱动的传媒内容对文化多样性、社会价值观的影响探讨

9.3.2 科技企业在社会责任履行方面的角色与使命

附录A AI智能办公集锦

附件B DeepSeek使用渠道汇总

附件C DeepSeek十六个王炸组合彩蛋知识

附录D 顶级数据科学工具和技能

附录E 10分钟搞懂大模型！20个核心概念

参考文献

作者简介