本书是一本全面深入的AI应用指南，旨在帮助读者快速掌握DeepSeek的强大功能，提升工作和学习效率，拓展AI应用能力。 全书分为 认知篇 基础篇 进阶篇 三大部分，循序渐进地带领读者从入门到精通。 认知篇 ：回顾AI大模型的演变，剖析DeepSeek的核心优势，探讨其适用人群与应用场景。 基础篇 ：从账号注册到界面操作，从提示词优化到高效对话技巧，结合详细案例，帮助读者快速上手。 进阶篇 ：深入讲解DeepSeek在办公软件中的无缝集成、与其他AI模型的协作策略，以及AI未来的发展趋势，让读者掌握高阶技能，在AI时代抢占先机。 本书不仅详解DeepSeek的核心功能，还通过丰富的实战案例和操作指南，助力读者在办公、写作、编程、数据分析等领域实现智能化提升。 无论是职场新人、管理者、内容创作者、程序员、学生，还是研究人员，本书都将帮助你精准
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。
人工智能将从根本上改变企业和社会。本书全面介绍了人工智能技术的基础知识人工智能在零售、医疗保健、能源、运输金融投资等各个行业中的应用，以及人工智能对商业发展的深远影响。作者还提出了人工智能应用框架的三层模型，助力企业打造人工智能发展路线图。
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。
通过《AI产品经理手册》，将可以了解不同类型的AI，如何将AI整合到产品或业务中，以及支持创建AI产品或将AI集成到现有产品所需的基础设施。熟悉实践管理AI产品开发流程、评估和优化AI模型，以及应对与AI产品相关的复杂伦理和法律问题等相关知识。通过案例研究和学习，在快速发展的AI和机器学习领域保持领先地位。 通过阅读本书，读者将能够从产品角度全面了解AI领域。 主要内容 ● 利用有限的资源，构建面向未来的AI产品 ● 找出利用AI满足业务需求的机会 ● 与跨职能团队合作开发和部署AI产品 ● 分析使用机器学习和深度学习开发产品的收益和成本 ● 探讨在处理敏感数据时伦理和责任的重要性 ● 了解AI在各个垂直领域的性能和效果
随着计算科学的快速发展，人工智能已为我们大家熟知。2017 年国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，明确了人工智能的国家战略地位，关于人工智能的科普、技术普及读物也已出现，但符合少年儿童认知的人工智能科普读物却一直是个空白。本书是面向少年儿童的人工智能科普读物，用轻松有趣的笔触和明确简洁的形式介绍人工智能的历史、现状及未来。 本书写给6 岁以上、13 岁以下的青少年读者，深入浅出地介绍了人工智能的发展历史、人工智能的主要研究方向、技术实现流程及人工智能与未来社会的关系探索等。本书从科普和青少年教育的角度出发，培养孩子们对人工智能乃至新科技的认知，目的是让孩子们了解人工智能知识，建立正确的科技价值观和科学的方法论，为将来人工智能的研究和应用做好准备。
AI写作可以写得又快又好，给内容创作者带来了全新的写作体验，也颠覆了传统的写作方式。本书从7个维度，系统介绍了AI写作的各种技巧，AI写作四步法，RRBE提示词模型，以及AI在各个领域的应用，实操性强，看完就能运用。 本书会带你进入AI写作的世界，从基础知识到高级技巧，掌握AI写作的关键技术，成为AI写作高手。
《图解人工智能》从基础概念、历史沿革、基础算法、代表性应用、**研究进展、跨学科交叉成果等多个方面深入介绍人工智能。为满足不同程度学习者的学习需求，全书以图片为主并辅以少量文字说明，每节配有 小清爱提问 在线视频，具有初等阅读能力的读者（包括中小学生）可以轻松获得人工智能的基础知识和全局视野；每一节还包括扩展学习资料、深入阅读材料和编程实践资源供高等阅读能力的读者（包括大学生和教师）自学提高。为配合课堂教学，全书每一节都配有PPT课件、附加视频资料、互动演示程序等教学资源。对应不同知识背景的读者，本书有速读、专业、教学3种建议阅读模式。 期待更多人能借此书产生对人工智能学科的探索热情！ 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。版权所有，侵权必究。
《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。
内容简介 自人工智能（AI）的概念诞生之日起，科学家们就热衷于探讨它的发展路径。第一阶段毫无疑问是计算智能，经过半个多世纪，AI在运算能力和记忆方面早已超越人类。第二阶段，是感知智能，让机器可以看得懂听得懂这个世界。科学界认为，尚未到来的第三阶段，是认知智能，甚至提到一个词：认知时代。 我们来到大模型时代或者是生成式人工智能时代了吗？如果我们此时此刻正身处这个时代，那上一个是什么时代？ 有人说，大规模预训练已经过时，AI要实现具身化，具备推理能力，接着自我意识相伴而生。具身智能揭开了人类驯服机器的科学路径，小到在分子或原子上进行操作的纳米机器，大到震天撼地的巨型机械，无不乖乖地服从人类的操控指令，替代或者协助人类完成复杂的任务。 具有自我意识的AI是更安全还是更不安全？我们需要开始认真考虑
本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，并由浅入深地阐述了深度学习的原理、模型以及方法，使得读者能全面地掌握深度学习的相关知识，并提高以深度学习技术来解决实际问题的能力。 全书共15章，分为三个部分。 分为机器学习基础：第1章是绪论，介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要，使读者全面了解相关知识；第2~3章介绍机器学习的基础知识。 第二部分是基础模型：第4～6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络；第7章介绍神经网络的优化与正则化方法；第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆；第9章简要介绍一些无监督学习方法；第10章介绍一些模型独立的机器学习方法，包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等。 第三部分
本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识，后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习，遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入，依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程，以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后，神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。本书延续 鱼书 系列的风格，搭配丰富的图、表、代码示例，加上轻松、简明的讲解，让人循序渐进地理解强化学习中各种方法之间的关系，于不知不觉中登堂入室。
《深度学习》内容介绍：《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 《动手学深度学习》内容简介：本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以
如何从零开始，全面了解人工智能（AI）的前世今生？ 如何掌握技术，逐步实现人工智能数字化发展？ 如何抢占市场，全面发展人工智能产业和设备？ 《从零开始学人工智能》通过12个专题、170多个知识点，帮助您从AI小白变成智能高手。 《从零开始学人工智能》详细讲解了人工智能的基本知识和技术制造，再从互联网三大巨头入手，从10个方面重点介绍了在人工智能方面的产业布局，具体包括智能家居、智能手机、智能办公、智能穿戴、智能出行、智能零售和其他领域，希望帮助您快速入门，精通人工智能知识。 《从零开始学人工智能》结构清晰，不仅适合人工智能新手掌握AI的基本方法，快速了解人工智能的相关技术，更适合帮助在人工智能行业遇到瓶颈的技术研究者和企业管理者解决难题，提高自身的专业水平。
《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。
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了动态计算图的支持，让用户能够自定义和训练自己的神经网络，目前是机器学习领域中非常流行的框架之一。本书基于PyTorch 2.0，详细介绍深度学习的基本理论、算法和应用案例，配套示例源代码、PPT课件。 《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》共分15章，内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可视化、实战ResNet卷积网络模型、有趣的Word Embedding、基于循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、站在巨人肩膀上的预训练模型BERT、自然语言处理的解码器、基于PyTorch的强化学习实战、基于MFCC的语音唤醒实战、基于PyTorch的人脸识别实战。 《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》适合深
《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。
本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。 全书的内容分为3个部分：*部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习*基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本
本书通过近百个实际的研究案例，详细介绍了研究人员如何让ChatGPT成为一位称职的研究助手。利用ChatGPT可以完成以下几方面的工作：①确定研究主题并构建问题。②根据选择的研究问题制定和完善假设。③进行文献综述，覆盖系统综述的所有步骤。④选择适当的研究设计和相应的方法论。⑤开发可靠且高效的研究工具。⑥收集并处理数据。⑦解释分析定量和定性数据。⑧撰写和修改研究论文。⑨处理同行评审意见。⑩通过大众和社交媒体平台传播研究结果。以上所有任务都可以通过在ChatGPT界面中简单地输入提示词来完成。
本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。你将了解如何运用神经网络、强化学习等深度学习技术预测金融市场。本书分为六大部分。部分介绍人工智能算法的核心概念，包括监督学习和神经网络，并描绘超级人工智能愿景。第二部分讨论机器学习技术在金融市场中的应用。第三部分更进一步，讨论如何利用神经网络和强化学习技术解决金融市场中的统计失效问题。第四部分详述如何利用算法交易解决统计失效问题。第五部分展望未来，探讨人工智能会如何改变金融业。第六部分给出以Python实现的神经网络，可用于时间序列预测。
