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DeepSeek高手必學的66個AI工具

在人工智能生成內容技術顛覆內容生產模式的今天，本書聚焦DeepSeek這一領先的人工智能大模型工具，系統解析其在寫作、圖表、演示文稿、圖像、音樂、視頻等領域的核心應用。本書內容從基礎知識到實操落地層層遞進，Part1闡明DeepSeek的技術優勢與核心功能，后續各Part基于各垂直內容領域與衍生場景，結合提示詞設計方法和真實案例，展現DeepSeek賦能的高效生產力革新。本書有很強的實踐價值，為內容創作者、職場人士及技術愛好者提供了一條從“DeepSeek工具使用者”到“AI協作專家”的進階路徑，助力讀者在數字化浪潮中搶占創新先機。本書也適合作為高等院校人工智能相關課程的教材。

·9萬字

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無人機：知道這些就夠了

不久的將來無人機將像智能手機一樣司空見慣，而你對無人機的了解有多少？你知道無人機有哪些用途嗎？無人機對你和你的家庭又會產生什么樣的影響呢？知道這些就夠了。

·5565字

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從零開始：機器學習的數學原理和算法實踐

零基礎讀者應如何快速入門機器學習？數學基礎薄弱的讀者應如何理解機器學習中的數學原理？這些正是本書要解決的問題。本書從數學基礎知識入手，通過前3章的介紹，幫助讀者輕松復習機器學習涉及的數學知識；然后，通過第4-第13章的介紹，逐步講解機器學習常見算法的相關知識，幫助讀者快速入門機器學習；最后，通過第14章的綜合實踐，幫助讀者回顧本書內容，進一步鞏固所學知識?！稒C器學習的數學原理和算法實踐》適合對機器學習感興趣但數學基礎比較薄弱的讀者學習，也適合作為相關專業的學生入門機器學習的參考用書。

·13.5萬字

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AI：人工智能的本質與未來

人工智能并不是一個新鮮的概念，自提出到現在已經有半個多世紀的時間，期間經過了跌宕起伏的發展歷程。作者從專業的角度，深入淺出，梳理了人工智能發展的歷程，其經歷的不同階段概況，如今最前沿的發展現狀以及面臨的困境，并探討了其未來發展的可能性，堪稱一部精彩的人工智能進化史。作者瑪格麗特·博登具有深厚的跨學科背景，她將心理學、醫學、哲學等領域的知識融會貫通，與自己對人工智能的研究相結合，生發出獨特而深刻的洞見，被譽為“人工智能領域的女性女人”。

·9萬字

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深度學習與目標檢測（第2版）

本書的寫作初衷是，從學者的角度，用一種通俗易懂的方式，將基于深度學習的目標檢測的相關論文中的理論和方法呈現給讀者，同時針對作者在深度學習教學過程中遇到的難點，進行深入的分析和講解。本書側重對卷積神經網絡的介紹，而深度學習的內容不止于此。所以，作者將深度學習分為有監督學習、無監督學習和強化學習三類，將圖像分類、目標檢測、人臉識別、語音識別、生成對抗網絡和AlphaGo等應用場景歸入不同的類別，并分別對其原理進行了概括性的講解。

·12.6萬字

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終極算法：機器學習和人工智能如何重塑世界

算法已在多大程度上影響我們的生活？購物網站用算法來為你推薦商品，點評網站用算法來幫你選擇餐館，GPS系統用算法來幫你選擇好的路線，公司用算法來選擇求職者……當機器最終學會如何學習時，將會發生什么？不同于傳統算法，現在悄然主導我們生活的是“能夠學習的機器”，它們通過學習我們瑣碎的數據，來執行任務；它們甚至在我們還沒提出要求，就能完成我們想做的事。什么是終極算法？機器學習五大學派，每個學派都有自己的主算法，能幫助人們解決特定的問題。而如果整合所有這些算法的優點，就有可能找到一種“終極算法”，該算法可以獲得過去、現在和未來的所有知識，這也必將創造新的人類文明。你為什么必須了解終極算法？不論你身處什么行業、做什么工作，了解終極算法都將帶給你嶄新的科學世界觀，預測以后的科技發展，布局未來，占位未來！

·19.8萬字

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駕馭ChatGPT：學會使用提示詞

本書主要介紹了ChatGPT和AI作畫提示詞的寫作技術，不僅包括如何利用角色扮演、具體翔實和舉例提示等原則寫出高效、有趣的提示詞，如何將提示詞應用于提升效率、創意思考和加速學習，還包括思維鏈技術、工具調用、程序調用、使用LangChain庫構建應用等進階內容。本書有大量應用示例，可讀性極強，適合對自然語言處理、機器學習和人工智能等領域感興趣的讀者閱讀。無論是初學者還是從業者，都能通過本書全面了解和深入掌握ChatGPT和AI作畫提示詞。

·6.3萬字

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ChatGPT速學通：文案寫作+PPT制作+數據分析+知識學習與變現

本書以ChatGPT為主線，通過大量實用案例全面介紹如何運用ChatGPT來提高工作和生活效率。在工作方面，本書詳細講解了如何使用ChatGPT來輔助寫作、制作PPT、進行數據分析等。這些章節的內容最為豐富，也最能體現ChatGPT的強大作用。讀者可以學會運用ChatGPT來優化工作流程，提高工作效率。在生活方面，本書通過許多案例來教會讀者如何使用ChatGPT生成思維導圖、解答常識問題、學習英語、實現簡單助手等，這些功能可以讓生活變得更輕松便捷。最后，本書還利用一個完整的章節介紹了如何通過ChatGPT進行知識變現，比如快速生成內容和視頻。本書內容豐富全面，語言通俗易懂，案例直觀詳盡，無論是想提升工作效率的職場人士，還是想進行高效研究、學習的教師和學生，甚至是希望利用AI技術獲利的創業者，以及對ChatGPT感興趣的愛好者，都可以做到開卷有益。

·10.3萬字

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神經網絡與深度學習：基于TensorFlow框架和Python技術實現

Python、TensorFlow、神經網絡和深度學習因人工智能的流行而成為當下IT領域的熱門關鍵詞。本書首先介紹Python及其常用庫Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介紹TensorFlow的基本知識及使用方法；然后介紹神經網絡的基礎知識以及神經網絡基本應用——感知機、線性回歸與邏輯回歸的理論與實現；最后介紹兩種熱門的深度神經網絡——卷積神經網絡和循環神經網絡的理論與實現。本書內容由淺入深，循序漸進，實踐性強，包含豐富的仿真實例。

·4.7萬字

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未來可期：與人工智能同行

《未來可期：與人工智能同行》是一部探討人工智能的現在和未來，以及人工智能時代的種種難題的作品集。在ChatGPT橫空出世的今天，我們只有了解人工智能，跟上它的腳步，才能不被時代淘汰。家用智能器、數字療法、具身智能、元宇宙、虛擬人、數字分身……越來越多的新概念已經或即將涌入我們的生活，并切實影響衣食住行的方方面面。作者在書中不僅分析了當前的人工智能發展，更預測在不遠的將來，人工智能如何一步步走進和改變我們的生活，如何給我們帶來前所未有的便利，又如何給我們帶來紛繁復雜的困擾。

·8.6萬字

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智能家居產品從設計到運營

本書根據作者多年互聯網和智能家居的從業經驗編寫而成，提出了智能家居產品的三原色模型，并逐步闡述了最好的智能家居產品需要滿足的三個條件：優越的技術、友好的用戶體驗和有效的市場策略。同時，從產品設計、用戶和行業參與者等多個角度分析了智能家居這一新興行業。此外，書中引用的一些國外的產品實例和分析問題的方法與模型，都能帶來很多啟發。

·8.1萬字

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會話式AI：自然語言處理與人機交互

本書從邏輯上看分為三大部分。第一部分（第1～2章）介紹語言理解的基礎概念與環境搭建。其中，第1章介紹人機交互的演變歷史及技術變革。第2章介紹前置技術，重點涵蓋PyTorch、TorchText、Jieba等自然語言處理學習庫的使用方法。第二部分（第3～8章）介紹自然語言處理和人機交互相關的核心技術。本書強調理論與實戰并行，在介紹相關核心技術的同時，每章針對相應核心算法展開實戰，在真實中文數據集下驗證算法性能，讓讀者從更深層面了解相關算法。第3章主要介紹中文分詞技術，包含分詞概念、分類體系、常見分詞算法，并針對HMM算法進行實戰。第4章主要介紹數據預處理相關內容，重點關注TorchText針對數據預處理與構建數據集的使用。詞向量（第5章）、序列標注（第6章）、文本分類（第7章）、文本生成（第8章）作為4種核心技術將分別單獨介紹。第三部分（第9～12章）通過講解人機交互中4個不同類型的高階技術，幫助讀者了解人機交互中的深層技術。其中包括對話生成（第9章）、知識圖譜問答（第10章）、自然語言推理（第11章）和實體語義理解（第12章）。

·13.4萬字

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機器學習實戰：模型構建與應用

本書主要包括兩部分。第1部分（第1章-第11章）講解了如何使用TensorFlow來創建不同應用場景的機器學習模型。該部分介紹TensorFlow、計算機視覺、自然語言處理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）將引導你了解如何將模型置于Android和iOS上的用戶手中、使用JavaScript的瀏覽器以及通過云提供服務的場景。

·12.4萬字

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大模型項目實戰：Agent開發與應用

這是一本面向初中級讀者的Agent學習指南，作者既是資深的AI技術專家，又是經驗豐富的項目導師，融合作者親身實踐、培訓反饋與官方資源，為Agent使用者和開發者提供了快速上手的實用指導。本書從基礎知識、操作和應用開發3個維度循序漸進地講解Agent實戰技巧，分為三篇：基礎篇（1~2章）：介紹Agent定義、發展歷程、常用開源技術、主要組件等基礎知識和開發環境的搭建過程。應用篇（3~6章）：從通用型、任務驅動型、輔助開發型和檢索增強型4大類，通過AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything這8種具體類型，詳細描述Agent的安裝、配置和使用等操作步驟。開發篇（7~16章）：展開分析10個不同場景的Agent應用開發實例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent這7種被廣泛應用的開源Agent開發框架為基礎，針對每個框架各講解一個開發案例。另一方面，通過案例介紹Agent開發過程中關鍵的Function-calling特性及大語言模型開發技術。此外，對基于CogVLM2的多模態模型應用開發，也提供詳細的案例演示。

·7.2萬字

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深度學習從0到1

深度學習是人工智能研究領域中的一個極其重要的方向。本書是一本介紹深度學習理論和實戰應用的教程，從深度學習的發展歷史，單層感知器，線性神經網絡，BP神經網絡，一直介紹到深度學習算法卷積神經網絡CNN，長短時記憶網絡LSTM。并從圖像，自然語言處理，音頻信號三方面分別介紹了深度學習算法的實際應用。案例實戰部分使用的深度學習框架為Tensorflow2/Keras。

·16.3萬字

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一本書讀懂大模型：技術創新、商業應用與產業變革

這是一本人人都能讀懂的大模型綜合指南，既是一本大模型的科普書，又是一本大模型的商業書。由中國電信研究院天翼智庫官方出版，從核心技術、基礎設施、商業應用、產業體系、安全治理5個維度全面講解了大模型。語言上通俗易懂，內容上深入淺出，呈現上圖文并茂，給讀者良好閱讀體驗的同時，讓讀者對大模型的理解事半功倍！無論你是AI工程師，還是完全沒有IT技術背景的愛好者；無論你是一線的從業人員，還是企業的管理者和決策者，你都能通過本書系統理解和掌握大模型，從而深刻認識大模型的核心價值和應用潛力，把握住大模型帶來的變革和商機。

·13.2萬字

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從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM

大模型是深度學習自然語言處理皇冠上的一顆明珠，也是當前AI和NLP研究與產業中最重要的方向之一。本書使用PyTorch2.0作為學習大模型的基本框架，以ChatGLM為例詳細講解大模型的基本理論、算法、程序實現、應用實戰以及微調技術，為讀者揭示大模型開發技術?！稄牧汩_始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM》共18章，內容包括人工智能與大模型、PyTorch2.0深度學習環境搭建、從零開始學習PyTorch2.0、深度學習基礎算法詳解、基于PyTorch卷積層的MNIST分類實戰、PyTorch數據處理與模型展示、ResNet實戰、有趣的詞嵌入、基于PyTorch循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、強化學習實戰、只具有解碼器的GPT-2模型、實戰訓練自己的ChatGPT、開源大模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級定制化應用實戰、對ChatGLM進行高級微調?！稄牧汩_始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM》適合PyTorch深度學習初學者、大模型開發初學者、大模型開發人員學習，也適合高等院校人工智能、智能科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機科學與技術等專業的師生作為教學參考書。

·12.8萬字

會員

Spark機器學習進階實戰

本書一共分三大部分：基礎篇（1-2章）對Spark機器學習進行概述、并通過Spark機器學習開始進行數據分析；算法篇（3-8章）針對分類、聚類、回歸、協同過濾、關聯規則、降維等算法進行詳細講解，并進行案例支持；綜合案例篇（9-12章）重點通過異常檢測、用戶畫像、廣告點擊率預估、智慧交通大數據4個綜合場景，詳細講解基于Spark機器學習的綜合應用。

·11.2萬字

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人工智能：智能制造

本書從人工智能技術與先進制造技術融合的角度，介紹了人工智能技術在產品設計與制造中的應用，也就是智能制造技術，著重介紹了定性立體建模和不確定性多學科設計優化等智能設計技術、設計理性知識建模和復雜產品研制工程知識管理等知識工程與管理技術，以及智能裝配序列規劃和制造過程智能計算等智能生產與制造技術，并結合具體示例介紹了相關技術方法的應用。本書可以作為高等院校機械、信息、自動化等專業的教材，也可以作為與智能制造技術相關的廣大工程技術人員的參考用書。

·18.2萬字

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大模型應用開發：核心技術與領域實踐

本書由科大訊飛與中國科大的大模型的資深專家聯合撰寫，一本書打通大模型的技術原理與應用實踐壁壘，深入大模型3步工作流程，詳解模型微調、對齊優化、提示工程等核心技術及不同場景的微調方案，全流程講解6個典型場景的應用開發實踐。本書共10章，從邏輯上分為“基礎知識”“原理與技術”“應用開發實踐”三部分?；A知識（第1章）介紹大模型定義、應用現狀、存在的問題，以及發展趨勢。原理與技術（第2和3章）詳細講解大模型的構建流程、Transformer模型，以及模型微調、對齊優化、提示工程等核心技術，之后介紹了推理優化、大模型訓練、大模型評估、大模型部署等拓展技術。應用開發實踐（第4～10章）詳細講解大模型插件應用開發、RAG實踐，以及智能客服問答、學科知識問答、法律領域應用、醫療領域應用、智能助寫平臺等多領域的實踐。

·12.3萬字

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