001 认识篇 002 第1章 什么是AIGC 002 1.1 源起达特茅斯会议 005 1.2 人工智能三大流派 012 1.3 裹挟其中的AIGC 015 第2章 用户增长与演进 016 2.1 什么是增长 018 2.2 演进1:获客—以获取客户为** 028 2.3 演进2:留存—精细化用户运营 036 2.4 演进3:盈利—追求可持续增长 040 2.5 增长实践案例 045 第3章 AIGC增长新范式 045 3.1 增长主要模型 053 3.2 内容困局 058 3.3 AIGC—数字内容新范式 067 3.4 增长新范式 071 应用篇 072 第4章 AIGC×产品 073 4.1 从概念到产品 076 4.2 产品市场定位 077 4.3 工业设计 078 4.4 质量提升 079 4.5 功能升级 080 第5章 AIGC×用户理解 080 5.1 什么是用户理解 080 5.2 传统用户理解:用户访谈和问卷调查 083 5.3 现代用户理解:用户行为流水理解及画像、语音输入的实践应��� 084 5.4 未来用户理解:全新的用户信息获取和表达与提升用户体验 091 5.5 AIGC在用户理解中面临的挑战 093 第6章 AIGC×营销创意 093 6.1 营销创意的价值 094 6.2 AIGC重新定义创意生成 103 6.3 AIGC颠覆广告投放模式 105 6.4 AIGC重构SEO内容创作 107 6.5 营销创意案例:阿里鹿班(鲁班) 110 第7章 AIGC×客户服务 110 7.1 客户服务—筑牢盈利基本盘的护城河 112 7.2 客户服务的发展新趋势 116 7.3 客户服务自动化—企业降本增效的必然趋势 121 7.4 AIGC—让自动化客服更智能 129 技术篇 130 第8章 AI技术入门 130 8.1 机器学习基础 151 8.2 AIGC技术的重要基石 164 8.3 自监督学习与预训练模型 180 第9章 AIGC技术入门 180 9.1 文字生成文字—大语言模型 196 9.2 图像生成模型 208 9.3 跨模态模型技术 221 9.4 未来研究方向 222 第10章 AIGC技术实战 222 10.1 手把手玩转ChatGPT 242 10.2 手把手玩转Stable Diffusion 261 10.3 企业级大模型解决方案 273 展望篇 274 第11章 未来与挑战 274 11.1 AIGC技术未来的发展方向 275 11.2 AI技术面临的挑战和担忧 279 11.3 增长的挑战与展望 280 第12章 结束语