在人工智能的浪潮中，大语言模型技术正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。作为这个领域的后起之秀，DeepSeek凭借其开源与高性能的技术路线在2024年年末崭露头角，并迅速成为全球领先的人工智能应用平台之一。本书循序渐进地介绍了DeepSeek相关的各方面知识、经验和技巧，系统梳理了DeepSeek的结构化提示词技巧，并附有大量的模板实例。此外，本书介绍了DeepSeek的特色功能玩法、场景实战应用、高级应用技巧，以及DeepSeek工具集成和本地部署等相关知识。本书力求使零基础读者轻松掌握DeepSeek的使用方法，并学以致用、融会贯通。
《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。
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
本书是一本全面探索DeepSeek大语言模型应用的实用指南，涵盖了近200个精心设计的实用案例，以 场景思维 为核心，从用户实际需求出发，系统地展示了DeepSeek如何在日常工作、学习和生活的各个方面发挥智能助手的作用。 全书共分为20章，内容丰富且有层次： （1）从基础工具使用和提示词工程入门，到内容创作、知识工作、创意设计等应用场景，涵盖了多个专业领域（医疗、金融、法律、心理）的深度应用。 （2）介绍了日常生活、创业自媒体、行业赋能的多维度实践，提供了API集成方案和30个精选高频场景的深度解析； （3）每个实例都针对特定用户群体的痛点和需求，提供了具体、可操作的解决方案，帮助读者快速掌握如何将DeepSeek融入工作流程，真正实现AI赋能。 书中不仅关注 如何使用 ，更着眼于 为何使用 和 何时使用 ，帮助读者建立对AI辅助工具的系统性
《DeepSeek 从入门到精通（微课视频版） 提示词设计 多场景应用 工具深度融合》 是一本系统讲解大模型 DeepSeek 应用方法的实用指南，内容涵盖从入门操作、提示词设计、本 地与云端部署到上百种实际场景应用，以及AI 智能体设计，全面展示了 DeepSeek 在办公、写作、 编程、教育、创意等领域的强大能力。全书结构清晰，配合丰富案例与实操技巧，帮助读者快 速掌握与大模型高效交互的方法。 本书最大特色在于实用性与前瞻性并重，既有提示词设计的系统讲解，提供100 提示词模 板，又有 DeepSeek 与 WPS、Word、Excel、Xmind、剪映等常用软件的深度融合案例，真正实 现AI 赋能日常工作与创作。无论你是职场人士、内容创作者、教师学生，还是对大模型感兴趣 的开发者，本书都将为你提供可操作、可落地的指导，助你在 AI 时代实现效率与创意的双重飞跃。
本书强调 把 AI作为方法 (AI即 Artifcial Intelligence，人工智能)这一核心理念，旨在引导读者掌握与 AI对话的关键技巧，并将AI融入工作和生活真正体验 AI带给人类的高效与便捷。 本书从技术的发展规律人手，探讨了把AI作为方法的必然性和必要性，进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外，本书通过丰富多样的案例展示了 AI的强大魅力，通过一系列 召唤术 帮助读者运用AI创造性地完成各种各样的任务，在这个过程中体验和掌握运用AI的核心技巧。 本书适合对 AI有研究兴趣、有使用需求、有产品研发需求或有投资意向的读者阅读。读者可扫描文中的二维码了解本书所介绍的与AI交互的秘诀。
本书全面阐述了现代因果关系分析，展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论，并广泛用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生科学和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论，它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法，并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息，为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。
内容简介 这是一本全方位讲解如何利用AI工具为HR赋能的著作，是AI时代HR提升职场竞争力的实战指南。作者基于深厚的HR管理经验和AI实战经验，通过科学的方法、高效的提示词、丰富的案例、清晰的步骤，细致地讲解了如何利用 AI 工具提高工作效率、优化管理流程、提升人才管理水平。 从AIGC的基础知识到AI工具的使用，从AI在人力资源全生命周期所有场景中的应用到使用AI的风险防控，本书全面系统地讲解了HR需要掌握的全部AI知识。具体地，读完并学会本书，读者将能掌握以下知识： （1）AIGC的基础知识以及ChatGPT、Kimi、文心一言等AI工具的使用方法； （2）AIGC在人力资源领域的价值和应用挑战，以及HR的AI能力模型； （3）针对人力资源的提示词方法和技巧； （4）AI辅助HR的日常工作，包括职场文案、项目管理、制度撰写、流程管理等场景； （5）AI辅助人力资源
本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。 经过基础篇的学习，想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识，掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇，将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章，前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络，深入详解各类主流模型及其变体；第4章介绍这三类基础模型的组合体，即概率生成模型；第5章和第6章着重介绍这些复杂模型在计算机视觉和自然语言处理两大最常见领域的应用；第7章讲解生成式大语言模型的内在原理并对其发展趋势予以展望。 本书系统全面，深入浅出，且辅以生活中的案例进行类比，以此降低学习难度，能够帮助读者迅速掌握深度学习的基础知识。本书适合有
随着技术发展，各种AI产品层出不穷。人人都使用过AI，但真正做到用AI提升工作和学习效率的人却很少。原因是大多数使用者，不会专业地提问。如果能正确地提问，AI将帮你解放工作，实现效率逆袭。精通向AI提问的能力，AI能帮你成为超级个体。 这是一本AI时代成为提问高手的进阶指南，既授人以鱼，也授人以渔。本书从AI的基本概念与运行原理入手，引用了飞轮思维和ICDO提问技巧，还详细介绍了在不同场景下的提问方法与实际案例，旨在帮助读者掌握高效提问的技巧，获得更加精准和丰富的答案，做到事半功倍，实现效率十倍提升。
这是一本能指导读者快速掌握PyTorch和深度学习的著作，从PyTorch的原理到应用，从深度学习到强化学习，本书提供了全栈解决方案。 第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为PyTorch领域的标准著作。第2版在第1版的基础上，去芜存菁，与时具进，根据PyTorch新版本全面升级，技术性、实战性、针对性、丰富性、易读性均得到了进一步提升，必定能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世界。 全书一共19章，在结构上分为三大部分： 第1部分（第1~4章） PyTorch基础 首先有针对性地讲解了Python和PyTorch的基石NumPy中的关键知识，然后详细讲解了PyTorch的基础知识、神经网络工具箱和数据处理工具箱等内容，帮助读者快速了解和掌握PyTorch。 第二部分（第5~10章） 深度学习基础 依次讲解了机器学习、视觉处理、自然语言处理、注意力机制、目标检测、
为完成高等教育培养杰出人才的目标，北京大学、清华大学和北京通用人工智能研究院共同编写了这本《通用人工智能人才培养体系》，构建了世界上第一个聚焦通用人工智能的人才培养体系和 通识、通智、通用 的 通才 培养框架，旨在培养具备人文素养和家国情怀，拥有独立思辨和跨学科思维，掌握人工智能核心理论和技术，勇于实践开拓科研格局的国际领先的高层次复合型人工智能领军人才。 本书介绍了人工智能领域的发展背景以及学科内涵，包含了围绕本科生的人才培养，重点介绍了依托于北京大学元培学院、清华大学自动化系建设的 通用人工智能实验班 的情况。针对研究生的人才培养，本书一方面立足于人工智能的学科内涵，即对内融合，依托北京大学智能学院开展工作，学生以人工智能的具体子领域为研究方向，旨在突破前沿基础理论；另一方面立
人工智能是人类探索未来的重要领域之一，以ChatGPT为代表的大模型应用一经推出在短短几个月时间内火爆全球。大模型代表了自然语言处理领域的一项伟大成就，它的诞生和发展正引领着我们走向全新的创作时代。 本书共9章，深入探讨了大模型的工作原理和使用方法 提示工程，并研究了提示工程在电子商务、创意营销、内容创作、办公和编程等场景中的应用，以及如何赋能软件生态的发展等。 本书旨在帮助读者了解提示工程的应用场景和实践案例。无论您是技术领域的专业人士，还是对新兴技术充满好奇心的读者，我们都希望本书能激发您的思考，并为您展示一个崭新的创作世界。
本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型。 本书适合人工智能领域有大模型开发需求或对大模型技术感兴趣的技术人员阅读，也适合普通用户扩展了解大模型的前沿应用。
内 容 提 要 随着人工智能技术的进步和消费金融行业的快速发展，智能风控已经成为金融行业的刚性需求。本书围绕智能风控的关键环节一一展开，同时结合具体的智能风控实例进行解析。 本书共6章，主要内容包括智能风控的发展，搭建智能风控模型体系，搭建风控特征画像体系，搭建智能风控策略体系，智能风控与人工的结合，以及智能风控管理。 本书适合银行、消费金融与保险等领域信贷风控模型开发人员、特征挖掘人员和策略分析人员，以及金融科技领域从业者、咨询行业从业者和其他对智能风控感兴趣的人阅读。
本书从基础知识开始，介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法，主要内容包括PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的基础模型。书中侧重讲述与深度学习基础相关的网络模型和算法思想，以及图神经网络的原理，且针对这些知识点给出在PyTorch框架上的实现代码。 本书适合想学习图神经网络的技术人员、人工智能从业人员阅读，也适合作为大专院校相关专业的师生用书和培训班的教材。
强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。 本书结合了李宏毅老师的 深度强化学习 、周博磊老师的 强化学习纲要 、李科浇老师的 世界冠军带你从零实践强化学习 公开课的精华内容，在理论严谨的基础上深入浅出地介绍马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、Sarsa、Q 学习等传统强化学习算法，以及策略梯度、近端策略优化、深度Q 网络、深度确定性策略梯度等常见深度强化学习算法的基本概念和方法，并以大量生动有趣的例子帮助读者理解强化学习问题的建模过程以及核心算法的细节。 此外，本书还提供习题解答以及Python 代码实现，可以让读者进行端到端、从理论到轻松实践的全生态学习，充分掌握强化学习算法的原理并能进行实战。 本书适合对强化学习感兴趣的
本书从原理和实战两个方面介绍了强化学习。原理方面，深入介绍了主流强化学习理论和算法，覆盖资格迹等经典算法和MuZero等深度强化学习算法；实战方面，每章都配套了编程案例，以方便读者学习。 全书从逻辑上分为三部分。 第1章：从零开始介绍强化学习的背景知识，介绍环境库Gym的使用。 第2～15章：基于折扣奖励离散时间Markov决策过程模型，介绍强化学习的主干理论和常见算法。采用数学语言推导强化学习的基础理论，进而在理论的基础上讲解算法，并为算法提供配套代码实现。基础理论的讲解突出主干部分，算法讲解全面覆盖主流的强化学习算法，包括经典的非深度强化学习算法和近年流行的强化学习算法。Python实现和算法讲解一一对应，还给出了深度强化学习算法的TensorFlow和PyTorch对照实现。 第16章：介绍其他强化学习模型，包括平均奖励模型、
本书通过深度学习实例，从可解释性角度出发，阐述深度学习的原理，并将图神经网络与深度学习结合，介绍图神经网络的实现技术。本书分为6章，主要内容包括：图片分类模型、机器视觉的高级应用、自然语言处理的相关应用、神经网络的可解释性、识别未知分类的方法 零次学习、异构图神经网络。本书中的实例是在PyTorch框架上完成的，具有较高的实用价值。 本书适合人工智能从业者、程序员进阶学习，也适合作为大专院校相关专业师生的教学和学习用书，以及培训学校的教材。
这是一本从技术与管理角度全景式介绍智能汽车电子与软件的著作，涵盖行业背景、组织架构、项目管理、开发方法、系统集成、流程体系、人员搭建、核心标准、开发工具链、痛点及展望等核心内容。本书是作者在博世等头部Tier 1与OEM企业10余年技术与管理经验总结，得到了来自华为、腾讯、广汽、长城、极氪、蔚来、小鹏等20余家车企和机构的25位专家高度评价和推荐。 第1章从行业发展的里程碑、技术演变、行业格局、安全问题、量产落地、传统汽车与互联网的融合等角度阐释了汽车行业的特点，有助于读者理解软件在汽车行业落地与深化时碰到的一些现象或问题。 第2章从Tier 1与OEM的组织模式特点及软件所处位置开始，引出组织变化与融合的趋势，并以软件质量为例提出了软件体系进入汽车企业的路径，为读者提供参考思路。 第3章从汽车软件全生命周期和
DeepSeek是一种生成式人工智能（AI）大模型，擅长处理复杂任务，具有训练效率高、成本低、性能强、开源等优势，吸引了全世界的关注。本书是写给DeepSeek初学者的快速上手实践指南。本书通过项目实例进行讲解，手把手地教读者如何使用DeepSeek。 本书共6章，首先对DeepSeek进行概述，包括其成长路线、优势、技术原理、应用场景、应用方式等；其次讲解如何为DeepSeek写提示词，包括结构化提示词、提示词的写作陷阱和优化技巧；接着介绍DeepSeek的高级使用方法，包括用Coze和DeepSeek搭建智能体、调用DeepSeek API进行AI编程、在本地计算机中安装部署DeepSeek、为DeepSeek构建个人知识库。 本书不仅适合想要使用DeepSeek的基础对话功能的读者阅读，还适合想要学习基于DeepSeek搭建智能体、通过API调用和本地部署实现任务自动化的专业程序员阅读。
