《AI通识课12讲：走进人工智能》是一本革新认知的AI科普读物！作者以从深蓝到GPT 的跨越式发展为引，手把手拆解大语言模型如何学习、推理与创作。全书以12 讲硬核通识课串联起AI感知、交互、脑机接口、量子计算等关键技术，同步解析AGI 和ASI 颠覆性趋势对教育、就业及社会结构的冲击。书中案例丰富，从AI 绘画速成到游戏开发实战，再到AI 辅助教学，既提供 用AI 提效 的落地工具，又启发 与AI 共存 的深度思考。 本书特别适配青少年 AI 学习三阶段：从零基础了解 AI 的神奇，到掌握底层运 行原理，再到解锁跨学科应用，家长和教师也能从中获取 AI 教育的相关知识。翻 开本书，掌控人机协作时代的生存法则！

Josh Starmer博士在YouTube的账号 StatQuest 视频总观看量突破7000万次（2024年11月统计的数据），他帮助全世界各行各业的人赢得数据科学竞赛、通过考试、顺利毕业、成功求职或实现晋升，因此被大家誉为 硅谷的守护神 。他那独特的图文表达形式和幽默的语言风格深受观众喜爱，这本《StatQuest图解机器学习》结合了他创新的视觉呈现方式，深入浅出地阐释了机器学习的基础和高阶知识，是一本轻松理解机器学习的 漫画书 。本书前3章着重介绍了机器学习的整体框架和核心思想，自第4四章起，逐一探讨了各种机器学习算法：从基础的线性回归（第4章）和逻辑回归（第6章）到朴素贝叶斯（第7章）和决策树（第10章），最后介绍了支持向量机（第11章）和神经网络（第12章）。随着读者学习的深入，第5章、第8章和第9章分别介绍了机器学习的进阶知识和实用技巧，如梯度下

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本书系统地讲解了大模型技术、训练算法（包括强化学习、RLHF、GRPO、DPO、SFT与CoT蒸馏等）、 微调与对齐、效果优化及其实践。全书以大语言模型（LLM）为主线，绝大部分内容也适用于多模态大模型（VLM 和MLLM）。本书面向AI算法与工程领域的从业者、相关专业的学生，以及希望深入了解大模型技术、拥抱AI与大模型浪潮的跨行业读者。

深度学习和大模型技术在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、大模型、AIGC、模型工程实现、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。 本书既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合人工智能相关专业的本科生、研究生、博士生阅读，帮助建立深度学习推荐系统的技术框架，通过学习前沿案例，加强深度学习理论与推荐系统工程实践的融合能力。

内容简介 对于我们每个普通人而言，核心的AI能力不是写作不是绘画，也不是编码，而是AI Agent设计！这是一本能帮助每个人轻松构建从提示词编写到AI Agent设计完整知识体系的实战指南，由LangGPT社区的的创始人等几位国内提示词编写和AI Agent设计领域的领军人物撰写，得到了硅基流动创始人袁进辉、润米咨询创始人刘润、通往AGI之路创始人AJ等众多行业专家的高度评价。设计AI Agent，提示词是关键。本书首先详细介绍了提示词的原理、编写提示词常用的6种方法，以及被奉为圭臬的结构化提示词方法论，旨在为读者深入使用各类AI助手和设计AI Agent打下坚实基础。然后系统讲解了AI Agent的工作原理、主流平台、设计模式、设计方法和流程，配有大量案例和最佳实践。 本书具有以下特色： 零基础入门：不需要编程经验，人人都能看懂的AI智能体设计指南。 实用案例丰

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本书全面且深入地呈现了深度学习领域的知识体系，系统梳理了该领域的核心知识，阐述了深度学习的关键概念、基础理论及核心思想，剖析了当代深度学习架构与技术。全书共 20 章。本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域（如医疗诊断、图像合成等）产生的深远影响；继而深入探讨支撑深度学习的数学原理，包括概率、标准分布等；在网络模型方面，从单层网络逐步深入到多层网络、深度神经网络，详细讲解其结构、功能、优化方法及其在分类、回归等任务中的应用，同时涵盖卷积网络、Transformer 等前沿架构及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的独特作用。本书还对正则化、采样、潜变量、生成对抗网络、自编码器、扩散模型等关键技术展开深入分析，阐释其原理、算法流程及实际应用场景。对于机器学习领域的新手，本书是全面且

本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安 拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

本书是一本有思维方法论启示的书；是一本站在历史的高度, 正面思考科技力量的书；是一本充满想象与预言，但又不失科学论证的书。本书提供了一个崭新的视角：21世纪既是数百年以来科技、创意的顶点，又是对人类终极命运真挚的愿景。 本书特点：奇特与警示的结论，书中六个纪元的划分奇特又富于哲理；严谨与独特的论述方法，通过分析科学发展趋势，演绎并预测未来；警世之语与探讨性对话，通过智者的眼睛去审视自然、科学以及世界；章尾与未来的对话，是一种思想的博弈：通过设想中的未来去理解当今的技术发展和进化中的人类。 本书论述严谨，案例丰富，深入阐释了 奇点 作为一种思潮，其在世界范围内所产生的广泛影响，并介绍了其在哲学、科学、技术、艺术等各个方面所展示的独特魅力。

本书将从强化学习最基本的概念开始介绍，将介绍基础的分析工具包括贝尔曼公式和贝尔曼最优公式，之后会推广到基于模型的和无模型的强化学习算法，最后会推广到基于函数逼近的强化学习方法。本书强调从数学的角度接引入概念、分析问题、分析算法。并不强调算法的编程实现，因为目前已经有很多这方面的书籍，本书将不再重复造轮子。 本书面向对强化学习感兴趣的本科生、研究生、研究人员和企业研究所从业者。 它不需要读者有任何关于强化学习的背景，因为它会从最基本的概念开始介绍。如果读者已经有一些 强化学习的背景，这本书也可以帮助他们更深入地理解一些问题或者带来新的视角。 本书要求读者具备一定的概率论和线性代数知识。本书的附录中包含了一些必需的数学基础知识。

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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

本书共12章，围绕大语言模型基础理论、预训练、指令理解、模型增强和模型应用五个部分展开：第一部分介绍大语言模型的基础理论；第二部分介绍大语言模型的预训练，包括大语言模型预训练数据和分布式训练；第三部分介绍大语言模型如何理解并服从人类指令，包括有监督微调和强化学习；第四部分介绍大语言模型增强技术，包括多模态语言模型、大模型智能体和检索增强生成；第五部分介绍大模型应用，包括大模型效率优化、模型评估和应用开发。

DeepSeek三本套装，让你从新手到高手！ 《高效使用DeepSeek》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。作者卢森煌有多年的创业经验，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。 《DeepSeek使用指南》进阶顾问级教程！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

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本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。 全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型（第1~3章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入向量及Transformer架构，帮助读者建立基础认知。第二部分 使用预训练语言模型（第4~9章），介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升模型的应用能力。第三部分 训练和微调语言模型（第10~12章），探讨大模型的训练与微调方法，包括嵌入模型的构建、分类任务的优化及生成式模型的微调，以适应特定需求。 本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础，只要会用Python，就可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一

本书收录了约百道大模型工程师常见的面试题目和解答，系统、全面地介绍了与大模型相关的技术，涵盖语义表达、数据预处理、预训练、对齐、垂类微调、组件、评估、架构、检索增强生成（RAG）、智能体、PEFT（参数高效微调），以及训练与推理等内容。书中通过丰富的实例、图表及代码讲解，将复杂概念阐释得通俗易懂，是大模型领域的一本不可多得的实用指南。本书适合对大模型和Transformer等技术感兴趣的学生、研究者和工程师阅读和参考。

本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习；第二部分包含6章应用专题，通过综合题的形式对知识点进行多角度考查，包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络的优化与应用、EM算法及其应用、集成学习的过拟合现象研究、度量学习及其应用。书中包含简答题、计算题和编程题，涵盖不同难度级别，机器学习初学者可以通过这些习题深入了解和巩固教材的关键概念，对机器学习有一定基础的读者也可以通过习题发现对一些知识点不同角度的解读，为后续机器学习的深入研究打下基础

本书聚焦生成式人工智能的崛起与发展，全面剖析大模型的技术原理、产业影响和社会意义。全书分为四篇：背景篇解读大模型发展历程中的里程碑事件；技术篇探讨大模型训练与应用技术中的关键挑战及应对策略；产业篇关注大模型为千行百业的数字化转型与高质量发展带来的积极作用，并指明潜在问题；社会篇则从跨学科视角及人类命运的高度，反思大模型及人工智能技术对人类社会发展的长期影响。 本书旨在呈现大模型时代的多维图景，启发读者深度思考。本书既适合人工智能及相关行业的技术人员和管理者阅读，也适合政府机关及企事业单位的工作人员和研究者参考，还可以作为对大模型感兴趣的普通人群的通识读本。

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