這是一本系統(tǒng)講解DeepSeek大模型的技術指南，它全面覆蓋DeepSeek的底層架構、核心原理及實際應用。本書從人工智能基礎、DeepSeek的技術架構，到多模態(tài)模型的訓練與優(yōu)化，幫助讀者深入理解DeepSeek的工作機制，并掌握DeepSeek在大規(guī)模預訓練、推理優(yōu)化及應用部署中的關鍵技術。全書共有12章，主要包括

本書共分9章，簡要介紹了人工智能的概念、歷史、學派、研究內容、應用領域,人工智能的技術——知識表示、搜索求解、智能算法、確定性和不確定性理論、人工神經網(wǎng)絡、機器學習\,智能體，以及大數(shù)據(jù)與人工智能的關系等。�� 本書可作為高等院校人工智能、計算機科學、大數(shù)據(jù)等相關專業(yè)的教材，也可作為人工智能的通識性讀物。

全書分為五大部分。第一部分包含第1-3章，可便于讀者對構建基于機器學習的預測數(shù)據(jù)分析框架及其核心知識有一個基本的了解和認識。第二部分包括第4-9章，涵蓋了主要的有監(jiān)督機器學習的知識，可以使讀者對應用于數(shù)據(jù)分析的有監(jiān)督機器學習方法有一個比較全面的理解和認識，便于為以后的學習和工作奠定扎實的理論基礎。第三部分包括第10章和

本書圍繞生成式人工智能(AIGC)展開全面探討。開篇概論部分，清晰闡述AIGC的定義、技術發(fā)展歷程、現(xiàn)狀及常用工具。技術原理章節(jié)深入剖析生成式模型基礎、訓練機制與算法、常見生成模型及其訓練優(yōu)化方法。在倫理與法律層面，詳細闡述AIGC引發(fā)的數(shù)據(jù)隱私安全、內容真實性與可靠性、對人類創(chuàng)造力和就業(yè)的影響等問題，以及知識產權保護

本書共9章：第1章介紹圖神經網(wǎng)絡的背景、發(fā)展歷史和現(xiàn)狀，并探索大規(guī)模圖神經網(wǎng)絡的緣由；第2章介紹圖神經網(wǎng)絡模型的基礎知識及其應用；第3章介紹分布式并行機器學習的流程、訓練模式、訓練架構、物理架構等基礎知識；第4章從整體上介紹分布式圖神經網(wǎng)絡訓練的流程和方法；第5章和第6章分別介紹大規(guī)模圖神經網(wǎng)絡的小批次分布式并行訓練和

本書首先在第1章、第2章深入地介紹了人機融合共生背后的技術悖論，以及AI技術獨特性給人機融合共生帶來的挑戰(zhàn)，幫助讀者理解人機融合共生的行為機理。第3章到第7章則分別從AI技術交互能力優(yōu)化、用戶協(xié)作行為主動管理、人機互補動態(tài)增強、組織AI管理策略適配以及AI社會公平性保障等角度，提煉了可以提升人機融合共生的五大法則，希望

本書系統(tǒng)地介紹了人工智能與機器學習的定義、大模型的應用、人工智能生成內容(AIGC)以及具身智能等前沿話題，幫助讀者理解AI在生活和工作中的廣泛應用。本書采用通俗易懂的語言，結合豐富的案例分析和實踐環(huán)節(jié)，旨在提升讀者的批判思維與解決問題的能力。每章配有課后習題和案例研究，鼓勵讀者在實踐中掌握AI技能，增強在實際工作環(huán)境

本書圍繞人工智能技術基礎理論、編程能力和綜合應用內容整體設計“文化篇、工具篇、應用篇”3個大模塊，每一章設置的“知能達標、素養(yǎng)提升、視野拓展”3個模塊以及根據(jù)知識梯度切分的多個微模塊，助力打造人工智能通識課程體系，滿足不同專業(yè)多樣化學習需求，推動形成“人工智能+X”復合專業(yè)培養(yǎng)新模式。本書基于BOPPPS教學方法重構教

本書分為基礎篇和應用篇兩大部分，共8章內容，系統(tǒng)介紹了人工智能的基礎理論和實踐應用。基礎篇包括人工智能引論、機器愛學習、機器看世界、機器聽世界、機器講你知和人工智能的發(fā)展趨勢，從人工智能概述、誕生、發(fā)展和應用講起，深入淺出地講解了機器學習、計算機視覺、語音識別和自然語言處理等核心技術及其應用以及人工智能的發(fā)展趨勢。應用

本書共設計9個項目，包括人工智能的前生今世、人工智能與社會發(fā)展、人工智能提示詞、AI輔助辦公、AI輔助學習、AI輔助繪畫、AI輔助視頻制作、數(shù)字人設計與制作、智能體設計。