"在人工智能技术深度赋能各行业的今天，《DeepSeek实用操作手册（微课视频版）》为读者提供了一本从基础操作到行业实战的全场景AI工具指南。本书以国产AI工具DeepSeek为核心，通过 基础操作 场景实战 创新应用 的结构化教学，帮助读者从AI小白蜕变为驾驭智能工具的高手。 《DeepSeek实用操作手册（微课视频版）》以100 真实案例贯穿十大高频场景，如：办公场景的会议纪要秒变行动方案；创作领域的诗歌 / 剧本智能生成；学术研究的文献脉络梳理；金融医疗的专业数据分析；生活服务的智能穿搭推荐；品牌运营的短视频矩阵搭建 全方位使用AI颠覆传统工作模式，助您在AI协作中先人一步，掌握未来竞争力。 《DeepSeek实用操作手册（微课视频版）》适合想快速掌握AI工具的职场新人、寻求教学创新的教育工作者、想提升科研效率的学术研究者、渴望突破创意瓶颈的内
AI狂奔的时代，当同事还在为PPT排版熬夜、为数据报表抓狂时，懂DeepSeek的人早已关灯下班 这不是魔法，而是工具碾压的硬核差距！ 本书聚焦于DeepSeek的使用方法和技巧，直击30多个高频工作场景，通过100余个开箱即用的提示词模板，助你实现职场的弯道超车。从3分钟速出会议纪要、1键生成爆款思维导图，到悬疑剧本创作、短视频分镜设计，再到法律文书润色、学术数据可视化。无论是PPT排版 效率革命 、海报文案 灵感爆发 ，还是商业计划 专业攻坚 ，都可以用DeepSeek的 理工科大脑 与 深度思考 功能精准破局。 翻开本书，让DeepSeek替你完成80%重复劳动，用AI替你 伪勤奋 斩获升职加薪，把 加班 变成传说，在AI浪潮中率先抢占职业高地！
这是一本既适合个人，又适合企业的DeepSeek保姆级教程，它能指导我们每个人零基础轻松掌握DeepSeek的高效使用方法，成为使用DeepSeek的高手，走在时代的前列。 作者有多年的创业经验，是AI应用领域的资深专家，是多家500强企业的AI实施顾问，为数百家企业提供了AI应用方面的培训和咨询，本书内容是基于这些经验的总结。本书得到了北青传媒总裁、阿里云副总裁、快手副总裁等多位专家高度评价。 从DeepSeek使用方法到提示词技巧，从DeepSeek在办公、学习、生活等领域的应用，到各个行业的DeepSeek解决方案，本书结合7余个具体的场景，讲解了大量的实用技巧和解决方案。 掌握本书内容，你将收获一下知识： （1）DeepSeek的详细功能和使用方法； （2）DeepSeek的提示词写法和技巧； （3）DeepSeek在邮件、会议纪要、PPT、Excel数据处理、合同检查、翻译、行程规划等8个
本书深入探讨了AI技术如何为教育领域带来颠覆性变革。本书中不仅展示了AI技术如何能够代替教师进行板书、生成精美课件，以更生动直观的方式呈现知识，还阐述了AI如何根据学生学习情况提供个性化辅导。此外，该书还介绍了如何利用AI进行备课、授课、测评及办公，以解放教师时间，提升教学效果，并展望了 AI 教育 背景下更加公平、高效、个性化的教育未来，同时也关注了AI在教育中的应用所带来的挑战与应对策略。本书适合教育工作者、教育技术爱好者等阅读，共同探索AI与教育的无限可能。
《AI办公新动能:DeepSeek 智能应用实践指南（案例版）》 是一部聚焦于办公效率提升与AI技术深度融合的实用手册，以 案例 为显著特色。全书共11章，第1章至第5章聚焦于DeepSeek的基础应用与借助其提升效率的技巧，从介绍DeepSeek模型及其与其他AI工具的结合应用，到构建与其独特的沟通方式，再到借助其优化工作思维；第6章至第8章深入探讨DeepSeek与Word、PPT和Excel等常用办公软件的结合应用；第9章和第10章聚焦于AI技术在办公中的创新应用，如图片生成和视频生成，详细介绍DeepSeek与豆包、通义万相、即梦 AI 等工具的组合应用。第11章为综合案例实战，涵盖DeepSeek在助力高效会议纪要与邮件沟通、赋能商业文案创意与优化、打造优质产品介绍视频、精准优化简历、辅助股票分析等办公场景中的应用，帮助读者融会贯通，实现办公效率的全面提升。 本书以50个精心挑选的
本书是360集团创始人、 红衣大叔 周鸿祎全面解读AI现状、挑战与未来的力作。作者从AI发展的历程、Sora的诞生、AI革命性影响、大模型发展趋势、大模型发展安全、GPT的变革、大模型创业，以及硅基生命对碳基生命的挑战等诸多方面阐述了自己的观点和思考。作者认为，发展AI要跳出产品层面，对企业来讲，要部署一个私有化的通用大模型，并寻找一些特殊的场景，训练垂直大模型，把垂直大模型通过智能体框架同公司的数字化业务相结合；对于个人来讲，无须过分担心AI创新所带来的新挑战，大模型的能力再强大，也依然是一个强有力的生产力工具，不妨用自己的创造力去激发人工智能的创造力。
《人工智能简史》全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。 第2版中每章都有新增内容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能几大派别的演化路线和人物的继承关系，有助读者阅读方便。 本书极具专业性、思想性和趣味性，既适合缺少专业背景的读者了解人工智能的来龙去脉，作为人工智能的启迪之书，也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，提供深入学习的指导。
本书是一本全面介绍Manus智能体及其应用的实用指南，旨在帮助读者深入了解Manus的核心技术、独特优势以及在各个领域的广泛应用，为读者在智能化时代的学习、工作和生活提供有力支持。无论是对于技术爱好者、职场人士、企业管理者，还是对于希望提升生活效率和质量的普通读者，本书都具有重要的参考价值，能够帮助读者开启智能体应用的大门，探索智能化生活的无限可能。 本书内容丰富多样，按照目录顺序，首先对智能体的本质与技术基础深入进行了剖析，详细阐述了AI Agent与传统AI模型的区别、核心架构与运作原理，以及Manus与其他大模型如DeepSeek、ChatGPT的技术差异和能力维度对比，让读者对Manus智能体的技术优势有清晰的认识。接着，重点介绍了Manus在个人工作与学习中的应用，涵盖智能日程优化、职场技能提升、学习辅助等多个方面，为个人提升工作
中国的 AI 技术逆势崛起，催生了 DeepSeek 这样革命性的大模型。《DeepSeek实战技巧精粹》通过 100 多个实例，详细介绍了 DeepSeek 的最新功能及在职场办公方方面面的应用。 全书以 技术赋能 为主线，围绕6大核心领域展开：DeepSeek基础知识、DeepSeek赋能智能办公、 使用 DeepSeek 进行短视频与营销内容创作、DeepSeek 辅助家庭教育与学习力提升、使用 DeepSeek进行健康管理与出行规划、国产 AI 大模型应用介绍。 《DeepSeek实战技巧精粹》适合职场人士、内容创作者、教育工作者及 IT 技术人员阅读。
相信大家一定听说过DeepSeek的大名。作为一颗在AI领域冉冉升起的新星，它以惊人的速度和实力吸引了全球目光。你是否好奇DeepSeek为何爆火？它究竟有何神奇之处？本书精选大众普遍关注的热点问题，围绕DeepSeek原理、技术、应用、社会影响等，以通俗易懂的问答形式一一解答。 从技术内核到行业应用，从使用指南到未来展望，带你全面认识DeepSeek，理性看待AI发展，把握时代机遇，成为AI时代的明白人。本书用大篇幅讲解了DeepSeek的重要技术——提示词，详细介绍提示词在各领域的实战案例，如果巧妙应用提示词提升我们和DeepSeek交互的效率，让DeepSeek为我们插上腾飞的翅膀。
为什么别人使用DeepSeek的效果惊艳无比，而你自己获得的答案总是不尽如人意？如果真是如此，可能你需要认真思考，自己是不是真的会使用DeepSeek。 这是一本能指引你充分挖掘DeepSeek潜能、正确掌握DeepSeek使用方法、快速获得DeepSeek使用技巧的著作，它能真正做到让不懂AI的小白也可成为AI达人，实现一步领先、步步领先。 从DeepSeek工具使用、提示词编写到场景应用、本地部署和智能体设计，全面覆盖各种人群使用DeepSeek的高频需求： 很多人认为DeepSeek的使用很简单，但是什么时候使用V3就够了，什么时候必须使用R1，什么时候有必要开启深度思考功能，什么时候不建议使用联网搜索功能 诸如此类的问题，本书用8个技巧做了深度挖掘，帮助你真正掌握DeepSeek工具的正确使用； 你是不是认为使用DeepSeek就是简单地提问，但是如何用一个提示词公式解决90%的问题，如何让D
《深度学习理论及实战（MATLAB版 第2版）》主要介绍深度学习理论及实战,共5章,内容包括机器学习、人工神经网络、卷积神经网络、MATLAB深度学习工具箱和应用案例。在介绍基础理论方面,本书深入浅出、语言生动、通俗易懂;在介绍应用实例时,本书贴近实际,步骤翔实,举一反三。本书对数十个例程进行了深入的讲解,并对代码进行了详细的注解。 《深度学习理论及实战（MATLAB版 第2版）》可作为人工智能、电子信息、计算机科学相关专业的本科生,研究生的教材,也可作为本科毕业设计、研究生学术论文的参考资料,还可作为相关工程技术人员的参考资料。
《深度学习进阶：自然语言处理》是《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的续作，围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照 提出问题 思考解决问题的新方法 加以改善 的流程，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术。
ChatGPT能够辅助用户完成从数据收集、预处理、分析到报告撰写的全过程，大大降低了数据分析的门槛。 本书共分为 12 章，内容包括ChatGPT 的注册与登录、提示词的设计、GPTs、数据的收集与预处理、特征工程、各类数据分析方法（包括对比分析、分组分析、回归分析、分类分析和聚类分析等）、数据可视化，以及如何利用 ChatGPT 撰写数据分析报告等。每章都提供了丰富的示例和实用技巧，旨在帮助读者掌握利用ChatGPT 进行数据分析的方法，提高数据处理和分析的效率。 《ChatGPT数据分析（视频案例版）》适合数据分析师、市场研究人员、高校师生、科研人员以及任何对数据分析感兴趣的读者。通过阅读本书，读者不仅能学习到如何使用 ChatGPT 进行数据分析，还能深刻理解数据分析的核心概念和应用场景，从而在实践中更加游刃有余。
本书基于国产开源深度学习框架PaddlePaddle进行编写，全面、系统地介绍了PaddlePaddle在数字图像处理中的各种技术及应用，书中项目实例全部采用动态图版本实现。全书共8章，分别介绍了基于深度学习的图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、关键点检测、风格迁移等内容，所有知识点均通过实际项目进行串联，旨在帮助读者在掌握基本深度学习算法原理的基础上，扩展项目实操能力，达到学以致用的效果。 本书可作为全国高等学校计算机、人工智能等专业的 深度学习 课程教材，主要面向相关领域的教师、在读学生和科研人员，以及从事深度学习与图像处理的工程技术人员和爱好者。
DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了MoE 架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型 DeepSeek-V3 的核心技术及其在实际开发中的深度应用。 全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。第一部分从理论入手，详细解析了Transformer 与注意力机制、DeepSeek-V3 的核心架构与训练技术等内容，并探讨了 Scaling Laws 及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦于大模型初步体验、开放平台与API 开发、对话生成与代码补全的实现，以及函数回调与缓存优化（Visual Studio Code），帮助读者快速掌握关键技术的基础理论和落地实践。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在Chat类客户端、智能 AI 助理、VS Code编程插件等多领域中的实用集成开发，
本书是在《模式识别与人工智能（基于MATLAB）》的基础上写作而成，为了适应模式识别算法的新发展、满足各层次读者的学习需求，在原有基础上增加了大量新内容，包括细化各章的内容和增加三种新算法。本书广泛涉及统计学、模糊控制、神经网络、人工智能等学科的思想和理论，将模式识别与人工智能理论和实际应用相结合，针对具体案例进行算法设计和分析，并运用MATLAB程序实现。全书共分为12章，内容包括模式识别概述、贝叶斯分类器设计、判别函数分类器设计、聚类分析、模糊聚类分析、神经网络聚类设计、模拟退火算法聚类设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设计、粒子群算法聚类设计、免疫算法、禁忌搜索算法。覆盖了各种常用的模式识别技术。 本书可作为高等院校自动化、计算机、电子信息类等专业研究生和高年级本科生的教材,也可作为各
本书系统地介绍了强化学习的原理和实现，是一本理论扎实、落地性强的图书。 本书包含3个部分：部分为强化学习基础，讲解强化学习的基础概念和表格型强化学习方法；第二部分为强化学习进阶，讨论深度强化学习的思维方式、深度价值函数和深度策略学习方法；第三部分为强化学习前沿，介绍学术界在深度强化学习领域的主要关注方向和前沿算法。同时，本书提供配套的线上代码实践平台，展示源码的编写和运行过程，让读者进一步掌握强化学习算法的运行机制。 本书理论与实践并重，在介绍强化学习理论的同时，辅之以线上代码实践平台，帮助读者通过实践加深对理论的理解。本书适合对强化学习感兴趣的高校学生、教师，以及相关行业的开发和研究人员阅读、实践。
《互联网大厂推荐算法实战》介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法，并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。 《互联网大厂推荐算法实战》总计10章，内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块（包括召回、粗排、精排与重排）所使用的算法技术、推荐算法实践中经常会遇到的难题以及应对之道（其中涉及多任务推荐、多场景推荐、新用户冷启动、新物料冷启动、评估模型效果、定位并解决问题等），最后还用一章的篇幅介绍了推荐算法工程师在工作、学习、面试时应该采取的做法。 《互联网大厂推荐算法实战》既适合推荐系统、计算广告、个性化搜索领域的从业人员阅读，也适合希望从事互联网算法工作的在校学生阅读。
《深入浅出人工智能》以通俗易懂的语言，全面介绍了人工智能的原理、技术、应用场景及典型案例。书中从计算机视觉、机器学习、自然语言处理和知识图谱等人工智能的关键技术切入，深入探讨了图像识别、语音识别、无人驾驶、聊天机器人、智能家居等人工智能的应用领域。通过使用简单易学且功能强大的Python语言，书中实现了人工智能实用场景的构建和验证。 对于对人工智能感兴趣但缺乏相关背景知识的初学者来说，《深入浅出人工智能》是一本理想的入门读物；而对于已经具备一定人工智能基础知识的读者，本书也能帮助他们深化对人工智能原理和算法的理解。无论您是人工智能的新手还是已有一定基础的读者，本书都能为您提供有价值的信息和知识。
"人机对话是人工智能技术体系中一个很重要的分支领域，同时也是人工智能应用最广的场景之一。本书从人机对话的演进历程出发，从机器人的宏观架构到每个功能的微观细节，都进行了阐述。全书共 11 章：第 1、2 章介绍人机对话的发展史和人机对话的基础架构；第 3 ～ 8 章从用户语言理解、用户应答的方式、答案的生成三方面，详细介绍一套人机对话系统的构建方法；第 9、10 章介绍支撑人机对话系统构建所需的常用算法及模型相关的底层基础技能；第 11 章介绍以 ChatGPT 为代表的大模型在人机对话领域的运用。 本书可供具备人工智能领域先验知识的工程技术人员和对人机对话感兴趣的人士阅读和参考。"
Python是当今使用最为广泛的开发语言之一，被认为是开发深度学习程序的最佳语言。《深度学习项目开发实践（TensorFlow Sklearn PyTorch）（微视频版）》通过9个综合实例，详细讲解了使用Python语言开发大型深度学习项目的过程，这些项目在现实应用中具有极强的代表性。第1章讲解了AI智能问答系统的具体实现流程；第2章讲解了AI智能推荐系统的具体实现流程；第3章讲解了智能OCR文本检测识别系统的具体实现流程；第4章讲解了国际足球比赛结果预测系统的具体实现流程；第5章讲解了智能绘图系统的具体实现流程；第6章讲解了利用ChatGPT开发微信客服机器人的具体实现流程；第7章讲解了移动机器人智能物体识别系统的具体实现流程；第8章讲解了AI考勤管理系统的具体实现流程；第9章讲解了网络舆情数据分析系统的具体实现流程。在具体讲解每个实例时，都遵循项目的
"随着深度学习相关技术的发展，特别是卷积神经网络技术的成熟，深度学习已经成为多种计算机视觉任务的常用工具。卷积神经网络模型由于其强大的表征能力，可以作为一种优秀主干模型，但往往以较大的参数量和计算量为代价。本书从基本架构设计、新式通用组件、模型压缩方法三个方面着手，试图普遍地、一般地提升卷积神经网络的精度和效率。书中介绍的方法与深度学习实践联系紧密：现实生活中的视觉应用一般要求在一定的推理延迟、吞吐量、模型大小和功耗的约束下尽可能追求更高的精度，所以开发者既可以应用一种新的架构，可以用一些新式组件来提升现有架构，亦可以对一个精度更高也更大的模型应用压缩技术使之满足既定的效率约束条件。本书聚焦基础，所提出的“结构重参数化”理论、新式模型结构和模型压缩方法可以广泛用于多种模型和多
今天，人工智能在我们的生活中随处可见。它能推送我们喜欢的电视节目，帮助我们诊断疑难杂症，还能向我们推荐商品。因此，让我们掌握人工智能的核心算法，拥抱日新月异的智能世界吧。 与那些充斥着公式和术语的教材不同，本书利用丰富的图表、案例和习题，深入浅出地讲解人工智能的基本概念。你只需要具备高中数学基础知识，即可轻松阅读本书。读完本书之后，你将能亲手设计算法来预测银行交易风险，创造艺术作品甚至配置自动驾驶汽车。 主要内容 ●各种人工智能算法的实践场景 ●帮助决策的智能搜索算法 ●受生物学启发的算法簇 ●机器学习与神经网络 ●强化学习 与Q-learning
《巧用DeepSeek快速搞定数据分析》是一本关于数据分析与DeepSeek应用的实用指南，旨在帮助读者了解数据分析的基础知识及如何利用DeepSeek进行高效的数据处理和分析。随着大数据时代的到来，数据分析已经成为现代企业和行业发展的关键驱动力，《巧用DeepSeek快速搞定数据分析》正是为了满足这一市场需求而诞生。 《巧用DeepSeek快速搞定数据分析》共分为8章，涵盖了从数据分析基础知识、常见统计学方法，到使用DeepSeek进行数据准备、清洗、特征提取、可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析及深度学习和大数据分析等全面的内容。各章节详细介绍了如何运用DeepSeek在数据分析过程中解决实际问题，并提供了丰富的实例以帮助读者快速掌握相关技能。 《巧用DeepSeek快速搞定数据分析》适合数据分析师、数据科学家、研究人员、企业管理者、学生及对数据分析
