目录

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—以获取客户为中心

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、语音输入的实践应用

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