"《AIAgent應用開發(fā):構(gòu)建多智能體協(xié)同系統(tǒng)》深入淺出地介紹智能體與多智能體協(xié)同的核心知識及開發(fā)技巧。《AIAgent應用開發(fā):構(gòu)建多智能體協(xié)同系統(tǒng)》共8章，從智能體的基本概念、等級劃分及模塊組成入手，逐步深入探討提示詞工程、大模型評測與應用、記憶與RAG模塊、規(guī)劃能力等關(guān)鍵模塊，并輔以編程實踐。書中不僅詳細講解了

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，多智能體系統(tǒng)作為其重要分支，逐漸成為研究熱點。多智能體系統(tǒng)通過多個智能體的協(xié)同工作，能夠解決復雜環(huán)境下的任務分配、路徑規(guī)劃、資源優(yōu)化等問題。本書系統(tǒng)介紹了人工智能核心技術(shù)及其在多智能體系統(tǒng)中的應用。內(nèi)容涵蓋人工智能的發(fā)展、核心技術(shù)解析，以及多智能體系統(tǒng)的原理、學習與進化、協(xié)同控制等，展示了多

本書系統(tǒng)地探討了概率與統(tǒng)計在人工智能領(lǐng)域中的廣泛應用，從理論基礎到實戰(zhàn)技術(shù)，內(nèi)容全面且深入。全書共13章，涵蓋概率論、統(tǒng)計學、回歸分析、時間序列、特征工程與選擇、網(wǎng)絡模型構(gòu)建與優(yōu)化等基礎知識，延伸至自然語言處理、計算機視覺、推薦系統(tǒng)和強化學習等前沿應用場景。 通過理論講解、模型分析和代碼實踐，深入剖析概率和統(tǒng)計在算法建

本書系統(tǒng)梳理當前智能體技術(shù)的發(fā)展脈絡與應用趨勢，全面解析智能體的構(gòu)建原理與實戰(zhàn)場景，幫助讀者從零起步，掌握打造高效AI助手的核心方法。本書分為4個部分，共8章，第1部分（第1章）介紹大模型與智能體的基礎知識、國內(nèi)外主流的智能體；第2部分（第2章）詳細講解智能體的構(gòu)建流程；第3部分（第3~7章）聚焦主流智能體在各類實際場

本書聚焦AIGC與智能體編程開發(fā)實戰(zhàn)，圍繞開源大模型與API調(diào)用展開。本書分為10章，從基礎理論到實際開發(fā)，全面講解基于開源大模型與ServerlessAPI的智能應用開發(fā)。第1~3章介紹ServerlessAPI、大模型應用架構(gòu)和開發(fā)環(huán)境搭建；第4~6章以流行的開源模型（如DeepSeek、StableDiffusi

本書主要分為3部分。第一部分為第1～5章，介紹機器學習的基礎知識，包括機器學習的基本概念、監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的主要算法、特征工程的技術(shù)，并探討機器學習在通信網(wǎng)絡優(yōu)化中的應用，涵蓋速率提升等無線網(wǎng)絡優(yōu)化方面的內(nèi)容。第二部分為第6～8章，深入講解深度學習與大模型、模型加速等高級技術(shù)，并探討深度學習和大模型在通信網(wǎng)絡優(yōu)化中

本書全面系統(tǒng)地介紹機器學習的經(jīng)典方法、前沿技術(shù)和應用實踐。全書分為基礎篇、進階篇和實踐篇，共10章，主要內(nèi)容包括緒論、學習模式、判別式模型、生成式模型、高級機器學習概述、特征表示學習、新興學習機制概述、主流機器學習編程框架、人臉識別、災害性天氣預報。 本書堅持理論聯(lián)系實際，兼顧經(jīng)典與前沿，為讀者由淺入深地構(gòu)建機器學習的

本書系統(tǒng)地介紹了生成式AI的理論基礎、先進應用與部署實踐，內(nèi)容循序漸進，兼顧理論與實踐。第一部分圍繞大語言模型的基本概念與多模態(tài)應用展開，幫助讀者建立堅實的認知框架。第二部分深入探討提示工程、數(shù)據(jù)集成、模型微調(diào)等關(guān)鍵技術(shù)，旨在提高讀者的AI應用開發(fā)能力。第三部分則聚焦生產(chǎn)環(huán)境中的架構(gòu)設計、擴展策略、性能評估與AI倫理規(guī)

VibeCoding作為一種新興的編程范式，借助人工智能技術(shù)，允許開發(fā)者通過自然語言與AI協(xié)作，將腦海中的想法輕松轉(zhuǎn)化為代碼。它打破了傳統(tǒng)編程的壁壘，讓編程不再局限于專業(yè)人士。如今，VibeCoding正引領(lǐng)編程領(lǐng)域的新潮流，在全球范圍內(nèi)引發(fā)了廣泛關(guān)注與積極探索，極大地改變了軟件開發(fā)的格局與效率。 本書以扎實嚴謹?shù)膬?nèi)容

本書通過系統(tǒng)化的理論講解與實戰(zhàn)導向的案例分析，幫助讀者掌握擴散模型與強化學習的結(jié)合應用，探索其針對實際問題的解決方案。書中首先介紹了生成模型的發(fā)展史，特別是擴散模型的起源和核心思想，為讀者學習后續(xù)章節(jié)奠定基礎；然后深入探討了擴散模型在構(gòu)建決策智能體、結(jié)合價值函數(shù)等方面的應用，還詳細講解了如何利用擴散模型解決軌跡優(yōu)化和策