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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
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《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。
周志华老师的《机器学习》(俗称 西瓜书 )是机器学习领域的经典入门教材之一。本书是《机器学习公式详解》(俗称 南瓜书 )的第2 版。相较于第1 版,本书对 西瓜书 中除了公式以外的重、难点内容加以解析,以过来人视角给出学习建议,旨在对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明,以及对跳步过大的公式补充具体的推导细节。 全书共16 章,与 西瓜书 章节、公式对应,每个公式的推导和解释都以本科数学基础的视角进行讲解,希望能够帮助读者快速掌握各个机器学习算法背后的数学原理。 本书思路清晰,视角独特,结构合理,可作为高等院校计算机及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考
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,
人工智能(AI),尤其是生成式语言模型和生成式人工智能(AIGC)模型,正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键,莫过于探究自然语言处理(NLP)技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅,让其亲身感受,并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram,词袋模型(BoW),Word2Vec(W2V),神经概率语言模型(NPLM),循环神经网络(RNN),Seq2Seq(S2S),注意力机制,Transformer,从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演进。 本书将以生动活泼的笔触,将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画,引领读者穿梭于不同技术的时空,见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中,读者不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理,还能自己动手,从零开始搭
针对入门者、应用者及研究开发者的多方面的需求,《图解芯片技术》在汇集大量资料的前提下,采用图文并茂的形式,全面且简明扼要地介绍芯片工作原理,集成电路材料,制作工艺,芯片的新展、新应用及发展前景等。采用每章之下 节节清 的论述方式,左文右图,图文对照,并给出 本节重点 。力求做到深入浅出,通俗易懂;层次分明,思路清晰;内容丰富,重点突出;选材新颖,强调应用。 本书可供微电子、材料、物理、精密仪器等学科本科生及相关领域的工程技术人员参考。
本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。本书内容包括知识表示、知识获取、知识应用三部分。其中,知识表示主要介绍概念表示、知识表示、知识图谱;知识获取主要介绍搜索技术、群智能算法、机器学习、人工神经网络与深度学习;知识应用涉及计算机视觉、自然语言处理、语音处理、专家系统、规划、多智能体系统与智能机器人六部分。力求将人工智能的发展脉络、技术理论、产业成果以翔实的形态展现于人前。除了必要的知识点与宽泛的知识图谱,本书还深入浅出地介绍了有关智能搜索技术、计算机视觉、语言智能、机器人等在内的不同领域的应用实践成果。本书主要面向大学非计算机类的工科专业的高年级学生与研究生,帮助学生了解人工智能的发展过程与基本知识,熟悉人工智能产业的发展现状与市场需求,培养人工智能应用能力。同时,
本书基于学术写作的核心在于结构化的思维这一理念,全方位地介绍了如何应用 AI 辅助学术写作。AI 辅助学术写作的流程主要包括选题的确定、前言和文献综述的撰写、理论框架和研究方法的设计、研究框架与正文的组织、结论的构建、初稿的润色、标题摘要的撰写与投稿等方面。 本书力求为读者提供多样化的解决方案。这些解决方案依据不同的写作目标和策略制订,从而让读者可以根据具体需求选择。此外,本书还引导读者探索各种 AI 工具,应用好这些 AI工具有助于解决具体问题,如数据查询、参考文献管理、语言润饰等,极大地节省了学术写作的时间和精力。 无论是学生、教师、研究者,还是对学术写作有浓厚兴趣的读者,本书都能够帮助其更 好地理解人工智能在学术写作中的应用,在逻辑清晰、条理分明的框架内进行有效的学术写作,提高写作技巧,并
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。