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DeepSeek實操指南:引爆AI時代個人效率核聚變
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《DeepSeeK實操指南:引爆AI時代個人效率核聚變》是一本專為職場人士量身打造的AI工具使用指南,旨在幫助讀者通過DeepSeek這一強大的AI工具,全面提升工作效率,解鎖職場新技能。本書不僅詳細介紹了DeepSeek的基礎(chǔ)知識和核心優(yōu)勢,還提供了40個實用的職場AI技能,涵蓋從文案創(chuàng)作、數(shù)據(jù)處理到社交媒體運營等多個領(lǐng)域,助力讀者在職場中脫穎而出。通過豐富的實操案例和技巧,本書深入講解了如何運用DeepSeek進行公文寫作、合同校對、產(chǎn)品說明書撰寫等復(fù)雜任務(wù),并提供了社交媒體創(chuàng)作指南,教你如何生成吸引眼球的標題、文案和視頻腳本,輕松打造高人氣內(nèi)容。此外,本書還詳細介紹了如何在本地部署DeepSeek,并結(jié)合第三方工具構(gòu)建個人知識庫,實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)處理和自動化工作流。無論你是職場新人、內(nèi)容創(chuàng)作者、企業(yè)管理者還是技術(shù)愛好者,本書都將為你提供一套完整的AI工具使用方案,幫助你在職場中游刃有余,輕松實現(xiàn)效率倍增。通過本書的學(xué)習(xí),你將掌握如何利用DeepSeek這一強大的AI工具,解鎖職場新技能,成為職場中的效率達人。

蘇江 溫潔 ·人工智能 ·7.4萬字

大模型工程化:AI驅(qū)動下的數(shù)據(jù)體系
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大模型在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,促進了AI技術(shù)的整合和創(chuàng)新。然而,在實際應(yīng)用過程中,直接將大模型應(yīng)用于特定行業(yè)常常難以達到預(yù)期效果。本書詳細闡述如何在游戲經(jīng)營分析場景中利用大模型實現(xiàn)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)。本書分為6個部分,共16章。第1部分主要介紹大模型技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用,從大模型的發(fā)展現(xiàn)狀展開,重點介紹大模型與數(shù)據(jù)體系的相關(guān)知識。第2部分主要介紹大模型下的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施,涵蓋湖倉一體引擎、湖倉的關(guān)鍵技術(shù)、實時數(shù)據(jù)寫入和高效數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容。第3部分主要介紹大模型下的數(shù)據(jù)資產(chǎn),圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)重塑、數(shù)據(jù)資產(chǎn)標準、數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營展開。第4部分主要介紹自研領(lǐng)域大模型的技術(shù)原理,涵蓋領(lǐng)域大模型的基礎(chǔ)、需求理解算法、需求匹配算法、需求轉(zhuǎn)譯算法等內(nèi)容。第5部分主要介紹大模型的工程化原理,涉及工程化的基礎(chǔ)、技術(shù)籌備、建設(shè)要點、安全策略等內(nèi)容。第6部分介紹大模型在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用,通過游戲領(lǐng)域的經(jīng)營分析案例,系統(tǒng)地闡述如何實現(xiàn)業(yè)務(wù)需求。本書適合致力于大模型技術(shù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)工程師閱讀,也適合尋求AI自動化編程解決方案的軟件開發(fā)者閱讀,還適合希望利用AI提升業(yè)務(wù)效率的企業(yè)決策者閱讀。

騰訊游戲數(shù)據(jù)團隊編著 ·人工智能 ·15.6萬字

大模型項目實戰(zhàn):Agent開發(fā)與應(yīng)用
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這是一本面向初中級讀者的Agent學(xué)習(xí)指南,作者既是資深的AI技術(shù)專家,又是經(jīng)驗豐富的項目導(dǎo)師,融合作者親身實踐、培訓(xùn)反饋與官方資源,為Agent使用者和開發(fā)者提供了快速上手的實用指導(dǎo)。本書從基礎(chǔ)知識、操作和應(yīng)用開發(fā)3個維度循序漸進地講解Agent實戰(zhàn)技巧,分為三篇:基礎(chǔ)篇(1~2章):介紹Agent定義、發(fā)展歷程、常用開源技術(shù)、主要組件等基礎(chǔ)知識和開發(fā)環(huán)境的搭建過程。應(yīng)用篇(3~6章):從通用型、任務(wù)驅(qū)動型、輔助開發(fā)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(fā)篇(7~16章):展開分析10個不同場景的Agent應(yīng)用開發(fā)實例。一方面,以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent這7種被廣泛應(yīng)用的開源Agent開發(fā)框架為基礎(chǔ),針對每個框架各講解一個開發(fā)案例。另一方面,通過案例介紹Agent開發(fā)過程中關(guān)鍵的Function-calling特性及大語言模型開發(fā)技術(shù)。此外,對基于CogVLM2的多模態(tài)模型應(yīng)用開發(fā),也提供詳細的案例演示。

高強文 ·人工智能 ·7.2萬字

破解深度學(xué)習(xí)(核心篇):模型算法與實現(xiàn)
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本書旨在采用一種符合讀者認知角度且能提升其學(xué)習(xí)效率的方式來講解深度學(xué)習(xí)背后的核心知識、原理和內(nèi)在邏輯。經(jīng)過基礎(chǔ)篇的學(xué)習(xí),想必你已經(jīng)對深度學(xué)習(xí)的總體框架有了初步的了解和認識,掌握了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從核心概念、常見問題到典型網(wǎng)絡(luò)的基本知識。本書為核心篇,將帶領(lǐng)讀者實現(xiàn)從入門到進階、從理論到實戰(zhàn)的跨越。全書共7章,前三章包括復(fù)雜CNN、RNN和注意力機制網(wǎng)絡(luò),深入詳解各類主流模型及其變體;第4章介紹這三類基礎(chǔ)模型的組合體,即概率生成模型;第5章和第6章著重介紹這些復(fù)雜模型在計算機視覺和自然語言處理兩大最常見領(lǐng)域的應(yīng)用;第7章講解生成式大語言模型的內(nèi)在原理并對其發(fā)展趨勢予以展望。本書系統(tǒng)全面,深入淺出,且輔以生活中的案例進行類比,以此降低學(xué)習(xí)難度,能夠幫助讀者迅速掌握深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。本書適合有志于投身人工智能領(lǐng)域的人員閱讀,也適合作為高等院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用書。

瞿煒 李力 楊潔 ·人工智能 ·13.4萬字

財稅RPA:財稅智能化轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)
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這是一本指導(dǎo)財務(wù)和稅務(wù)領(lǐng)域的企業(yè)和組織利用RPA機器人實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的著作。作者基于自身在財稅和信息化領(lǐng)域多年的實踐經(jīng)驗,從技術(shù)原理、應(yīng)用場景、實施方法論、案例分析4個維度詳細講解了RPA在財稅中的應(yīng)用,包含大量RPA機器人在核算、資金、稅務(wù)相關(guān)業(yè)務(wù)中的實踐案例。幫助企業(yè)從容應(yīng)對技術(shù)變革,找到RPA技術(shù)挑戰(zhàn)的破解思路,構(gòu)建財務(wù)智能化轉(zhuǎn)型的落地能力,真正做到“知行合一”。全書共6章:第1章介紹了在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下,財稅部門正在經(jīng)歷的信息化、自動化、智能化和數(shù)字化4項革新;第2章從技術(shù)層面講解了RPA的定義、功能、技術(shù)特點、應(yīng)用領(lǐng)域、發(fā)展階段和產(chǎn)品架構(gòu);第3章從財務(wù)機器人選擇的角度講解了財務(wù)機器人的應(yīng)用場景、適用流程、收益和局限性等;第4章系統(tǒng)講解了財稅機器人的整套實施方法論,包括策略與評估、設(shè)計與構(gòu)建、實施與應(yīng)用、運營與優(yōu)化4個步驟,以及如何建立RPA卓越中心;第5章通過近10個案例講解了財稅機器人在核算類、資金類、稅務(wù)類業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用和實施;第6章對未來RPA和AI技術(shù)的結(jié)合進行了展望,探討了RPA對財務(wù)人員的影響。

郭奕 趙旖旎 ·人工智能 ·9.9萬字

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