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
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!
《人工智能的底层逻辑》用科普化的语言介绍了搜索、计算机视听觉、自然语言处理、机器学习、多模态信息处理等人工智能系统中的基础算法和数学模型,它们是实现人工智能的基础。展示了人工智能的底层逻辑,人工智能工作的基本规律。让读者真正搞懂如何给机器装上眼睛和耳朵、如何让机器理解人类语言、如何让机器拥有知识、如何让机器懂逻辑会推理、如何使机器人的言行符合人类的规范。全书深入浅出,通俗易懂,精美的插画更增加了可读性,让读者轻松掌握人工智能本质的内核,搞懂人工智能运行的底层逻辑。
本书是人工智能工具DeepSeek的应用操作指南,手把手教用户从零起步,快速掌握DeepSeek的使用方法,从新手小白进阶到AI使用高手。全书涵盖了DeepSeek的基础理论、核心功能与多场景应用,从下载注册教起,重点讲解提示词的编写技巧,通过具体生动的场景化案例演示,聚焦DeepSeek在日常生活、家庭教育、职场工作、自媒体创作和金融投资等领域的实际应用,为读者提供各场景常用提示词和指令模版。本书力求为读者提供一整套系统化、操作性强的使用指南,既适合初学者快速入门,也为专业用户提供深度指导。
内容简介 这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作,《深入理解Java虚拟机》作者耗时一年完成,它将带你从奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面读懂人工智能。 本书以时间为主线,用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式,详细讲解了人工智能这个学科的全貌、能解决什么问题、面临怎样的困难、尝试过哪些努力、取得过多少成绩、未来将向何方发展,尽可能消除人工智能的神秘感,把阳春白雪的人工智能从科学的殿堂推向公众面前。 全书共8章,逻辑上分为4个部分: 部分 人工智能的起源(第1~2章) 阐述了在人工智能学科创立之前,图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以 人工智能之父 图灵的生平事迹为主线,介绍了图灵机、图灵测试,以及图灵对智能的思考、理解和定义;然后以达特茅斯会议为主线,
这是一部从技术原理、行业应用、商业价值、投资创业、发展趋势5个维度讲解AI Agent的著作,具有科普书和商业书的双重属性。 本书首先详细介绍了AI Agent的技术路径及其在11大领域的应用,丰富的应用案例可以帮助读者深度理解AI Agent产品形态与服务方式;然后深入探讨了AI Agent的商业价值与商业生态,并对AI Agent的企业级应用和投资创业做了很多思考与总结,能够带给读者应用与创业方面的启发。本书将技术、应用及商业理念融会贯通,理论性与实用性兼具,是一本适合业内外人士快速了解AI Agent、提升行业认知的综合指南,得到了很多行业人士、专家及创业者的一致好评。 全书共15章,分为四个部分: 第一部分(第1~3章) 技术认知 首先,介绍AI Agent的概念、特征、定义、发展历程、分类方式,以帮助读者全面认知AI Agent;然后,介绍AI Agent核心技术,展示其技
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
本书是教授如何使用AI技术进行公文写作的实用指南。全书分为四章。第一章介绍了AI指令提问的原理和技巧,讲述AI时代提问的特点,以及如何向AI提出优质指令。第二章总结了多种实战方法与技巧,通过应用场景与示范案例,教读者如何针对具体场景向AI提问。第三章聚焦公文写作,涵盖常用AI写作工具和使用技巧介绍,以及如何通过向AI工具提问来指导各类具体公文的写作。第四章深入探讨公文写作的进阶技巧,介绍如何通过AI工具生成公文经典表述和结构化句式,助力读者高效提升公文写作水平。本书旨在通过AI赋能公文写作,提升职场公文写作的效率与质量,是企事业单位实用工具书。
本书分为两大部分:di一部分主要基于Scikit-Learn,介绍机器学习的基础算法;第二部分则使用TensorFlow和Keras,介绍神经网络与深度学习。此外,附录部分的内容也非常丰富,包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博,覆盖了机器学习的各个领域,不仅介绍了传统的机器学习模型,包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法,还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨,包括各种神经网络架构、强化学习,以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战,既适合在校学生,又适合有经验的工程师。
内容简介本书是AI时代法律人和法律机构的生存指南,它从业务角度全面总结了法律人如何使用AI提升工作效率,以及律所等机构如何使用AI提升运营效率;它从技术角度详细讲解了如何构建法律行业的垂直大模型、知识库和智能体。它由中国领先的法律科技企业新橙科技(iCourt)官方出品,是iCourt的CEO带领团队核心成员总结的iCourt在AI领域的理论研究成果和实战经验。全书内容分为五个部分:第一部分(第1章) AI带来的影响与应对措施从法律人的视角介绍了AI大模型的基础知识,以及AI在法律领域的应用趋势和场景。从宏观角度深入探讨AI对法律行业带来的积极影响和消极影响。最后部分为法律行业从业者和法律机构应对 AI 带来的变革提供相应策略。第二部分(第2~6章)AI 助力法律人提升工作效率围绕类案检索、案情分析、法律咨询、法律文书写作、合同审查等法
这是一本讲解NPU硬件架构设计与技术实现的著作。作者将自己在CPU、GPU和NPU领域15年的软硬件工作经验融会贯通,将四代NPU架构设计经验融为一体,将端侧和云侧NPU架构合二为一,总结并提炼出本书内容。本书主要讨论神经网络硬件层面,尤其是芯片设计层面的内容,主要包含神经网络的分析、神经网络加速器的设计以及具体实现技术。通过阅读本书,读者可以深入了解主流的神经网络结构,掌握如何从零开始设计一个能用、好用的产品级加速器。 通过阅读本书,你将: 透彻理解与深度学习相关的机器学习算法及其实现 学会主流图像处理领域神经网络的结构 掌握加速器运算子系统和存储子系统的设计 摸清加速器设计中遇到的具体问题及其解决方法 了解NPU架构需要考虑的控制通路和数据通路
这是一本关于Elasticsearch技术实战的教程,全面覆盖了Elastic Stack技术体系知识,旨在帮助读者深入了解Elasticsearch的核心技术和应用场景,同时掌握分布式搜索与分析引擎的设计思想和实现原理。
数字技术的飞速发展正在以前所未见的程度塑造和撼动支撑人类社会的每一根支柱,经济发展、社会关系、政治结构、流行文化,无不如此。机器 无论是狭义上的硬件装置和设备,还是广义上的软件、算法和人工智能 已经渗透到了人类社会的每一个角落,正在影响着我们每一个人。 今天,人与机器的关系不仅愈加紧密,而且机器的能力在很多领域都正在逼近甚至已经超越人。这使一系列问题亟须被认真审视:人与机器之间的关系是近乎单向的创造与被创造、主宰与被主宰吗?人类是否能始终将机器置于自己的掌控之下?失控的机器会不会如马斯克、泰格马克等人预言的那样,将对人类形成存在性威胁,甚至将人类推向灭亡? 理查德 道金斯曾有一句名言: 鸡是一枚鸡蛋制造另一枚鸡蛋的工具。 人与机器之间的关系是否也会如此微妙?在《协同进化》中,借鉴达
马文·明斯基认为,无论是人类的思维还是人工智能的思维,都是由原本简单的元素相连而组成,当这些元素组成一个整体时,就成为无限复杂的、我们称为思想和感情的东西。这些思想和感情可以转化为人类的体验。本书章节、段落之间的结构和明斯基的理论相呼应,翻过这一篇篇书页,关于思维的统一理论渐渐成型。本书妙趣横生,是想象空间里的一场历险。
数据驱动的研究正在革新复杂系统的建模、预测和控制。本书面向高年级本科生和研究生,提供了一个综合的视角,展示了如何将新兴的方法,如数据科学、数据挖掘和机器学习技术,应用到工程和物理科学中。
本书在介绍ROS总体框架和理论要点的基础上,讲解ROS的通信机制、常用组件和进阶功能;同时以实践为主,讲解机器视觉、机器听觉、SLAM与导航、机械臂控制、机器学习等多种ROS应用的主要原理和实现方法;并分析基于ROS的机器人系统设计方法和典型实例;后论述ROS2的框架特点和使用方法,剖析ROS的发展方向。
本书通过高度创新的方法——利用现有无线设备和信号处理技术将多径视为虚拟天线,并结合时间反演原理和机器学习相关知识构建了无线AI的统一框架,涵盖了基础的理论、丰富的实验结果,以及针对产品和应用开发的真实案例。涉及的主题包括室内定位与追踪、无线感知与分析、无线功率传输与能源效率、5G和下一代通信系统,以及大量带宽不同、功能各异的异构物联网设备的连接。本书可供无线感知、定位、物联网、机器学习、信号处理和无线通信等领域的毕业生、研究者和专业人员参考阅读。
《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。
在人工智能和机器学习的领域内,语言模型正以前所未有的速度推进科技发展的边界。尤其是大型语言模型(LLM)这一细分领域,在理论研究与应用实践之间取得了显著飞越。《LLM大语言模型原理及应用 基于GPT》这本书由三位拥有丰富云计算、AI背景,并且在开发及运用OpenAI等先进AI系统中处于前沿地带的资深专家精心撰写。全书共7章,内容涵盖从基础概念介绍到复杂系统编排、再到具体行业应用开发等多个层面。本书详尽阐述了LLM 的起源、定义及其与传统深度学习方法间关键差异;依次深入主流训练框架探讨如何为LLM提供动力,并透露了优化策略以及高效建立算力基础设施所要考虑的因素。不仅如此,作者们还特别注重将抽象理论同现实企业场景相结合,指出GPT 这类模型是如何融入日常商务活动中,并通过Copilot 提升生产效率;同时展示插件开发案例和敏锐洞
本书弥补了纯数学书籍和机器学习书籍存在的单一性问题,介绍了理解机器学习所需的数学概念,例如线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、优化、概率和统计,并使用这些概念推导出了四种核心机器学习方法:线性回归、主成分分析、高斯混合模型和支持向量机。本书每一章都包括一些例子,大部分章还配有习题,以方便读者测试对所学知识的理解程度。本书适合数据科学专业和计算机科学专业的学生,以及算法工程师与机器学习领域相关从业者阅读。
本书深入介绍了人工智能六十余年发展里程中出现的重要历史事件、理论学说和所取得的激动人心的成果;也从科普的角度,尽可能以不依赖数学等专业知识的方式去介绍这些成果背后的理论与算法。读者可以通过本书对人工智能学科发展里程的解析体会到人工智能的创造者和推动者们所希望的智能理论和产品是如何工作的。无论是与人工智能产业相关的研发人员,还是这个领域的专业研究人员,或是信息科学和计算机科学的爱好者们,都能从本书中得到启发。
内容简介这是一部从业务和技术双重视角讲解AI大模型如何为供应链金融行业赋能的著作,是国内供应链金融科技领域的上市企业联易融的实践经验总结。本书立足金融科技前沿,基于供应链金融的丰富场景,融合大模型技术的先进理念,创新性地提出供应链金融GPT概念,旨在为读者提供一个全新视角,理解AI大模型在供应链金融领域的应用机制和工作逻辑。本书集理论性、技术性、前瞻性和实用性于一体,读完本书后,读者能了解和掌握以下知识:(1)AIGC与大模型的基础知识,以及面临的挑战(2)大模型行业的发展现状,以及中国的大模型布局(3)大模型的原理、架构、训练与微调等(4)企业落地大模型的方法,如提示工程、RAG、知识库与AI Agent等(5)主流的大模型应用开发工具的原理和使用方法(6)大模型的监管技术与策略(7)大模型的评测体系与框架(8)大
本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习,涉及基本概念、理论推导和直观解释,涵盖各种实用的机器学习算法,包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。本书在介绍方法的同时,强调概率层面的理论支持,可帮助读者加强对机器学习本质的认识,尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。本书首先介绍概率论和图的基础概念,然后以图模型为切入点,用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。本书不仅配有BRML工具箱,而且提供大量MATLAB代码实例,将概率模型与编程实践相结合,从而帮助读者更好地理解模型方法。
至少从 20 世纪 50 年代起,人们就开始大肆宣传可能很快就会创造出一种能够与人类智能的全部范围和水平相匹配的机器。现在,我们已经成功地创造出了能够解决特定问题的机器,其准确度达到甚至超过了人类,但我们仍然无法获得通用智能。这本书想和大家探讨一下还需要做什么样的努力才能不仅获得专用智能,还能获得通用智能。 如果读者对智能感兴趣,想了解更多关于如何建造自主机器的知识,或者担心这些机器突然有一天会以一种被称为 技术奇点 的方式统治世界,请阅读本书。 通过阅读本书,读者将会了解到: 尽管人工智能已经变得越来越复杂而强大,但计算机科学还远未创造出通用人工智能 。 人类自然智能的认知机理以及人工智能发展的初心与使命,从不同方面认知当前人工智能技术的不足。 从当前 专用人工智能 到实现真正的 通用人工智能 还