第1章　人工智能導引
1.1　什么是人工智能
1.2　人工智能的起源與發(fā)展
1.3　人工智能的典型應用場景
1.4　人工智能的倫理與社會影響
小結
第2章　DeepSeek模型：原理與應用
2.1　DeepSeek模型概述
2.2　技術特點與創(chuàng)新
2.2.1 混合專家架構——團隊協(xié)作的“大腦”
2.2.2 高效訓練與優(yōu)化——以巧取勝的創(chuàng)新
2.2.3　強化學習與自我進化
2.2.4 中文處理的天然優(yōu)勢
2.2.5 開源共享——打破壟斷的機制創(chuàng)新
2.3　DeepSeek的典型應用場景
2.3.1　代碼生成與輔助開發(fā)
2.3.2　數學與邏輯推理
2.3.3　私有知識庫知識問答
小結
第3章　提示詞基礎與設計
3.1　提示詞基本概念
3.1.1　提示詞的定義
3.1.2　提示詞的功能與影響
3.1.3　提示詞的類型與表達形式
3.1.4　提示詞與傳統(tǒng)系統(tǒng)的區(qū)別
3.1.5　大模型如何理解提示詞
3.2　提示詞設計的關鍵步驟
3.2.1　明確需求與清晰指令
3.2.2　提供上下文與角色設定
3.2.3　設定輸出格式與范圍
3.2.4　提供示例和模板指導
3.2.5　將復雜任務拆解為步驟
3.2.6　引導模型逐步思考與推理
3.2.7　提示詞的迭代優(yōu)化與測試
3.3　提示詞高級技巧與應用實例
3.3.1　多角色分工提示
3.3.2 “批判-改進”提示
3.3.3　反向提示
3.3.4　高保真模板提示
3.3.5　風格仿寫與文體嵌入
3.3.6　情緒與語氣調控
3.3.7　學科特化約束
小結
第4章　人工智能語言Python基礎
4.1　Python與人工智能的關系
4.2　Python語言開發(fā)環(huán)境
4.2.1 Python支持的平臺
4.2.2 Python下載與獲取
4.2.3　安裝Python與配置環(huán)境變量
4.2.4　運行Python：你的第一個Python程序
4.2.5　常見問題與排錯
4.3　Python快速入門
4.3.1　程序結構與語法規(guī)則
4.3.2　變量與數據類型
4.3.3　運算符與表達式
4.3.4　常用數據結構簡介
4.3.5　控制流程與邏輯結構
4.3.6　函數與模塊：構建可重用代碼塊
4.4　Python核心庫與AI開發(fā)
4.4.1 NumPy數值計算庫
4.4.2 Pandas數據分析庫
4.4.3 Matplotlib可視化庫
4.4.4 Scikit-learn機器學習的工具箱
4.4.5 PyTorch深度學習的實驗室
小結
第5章　人工智能數據基礎
5.1　數據與人工智能
5.1.1　數據是人工智能的“生命線”
5.1.2　數據的“宇宙”：從比特到YB的數據洪流
5.1.3 AI時代的數據“雙刃劍”：風險、挑戰(zhàn)與負責任的使用
5.2　數據處理基礎
5.2.1 Pandas中的Series和DataFrame
5.2.2　數據的讀取與存儲
5.2.3　數據抽取
5.2.4　數據的增加、修改和刪除
5.3　數據獲取、整合與初步探索
5.3.1　多源數據獲取概述
5.3.2　數據拼接與合并/連接
5.3.3　數據聚合
5.3.4　數據初探
5.3.5　數據可視化
5.4　數據質量分析與清洗
5.4.1　缺失值分析與處理
5.4.2　重復值分析與處理
5.4.3　異常值分析與處理
5.4.4　數據類型分析與轉換
5.5　數據關系探索與初步特征處理
5.5.1　相關性分析及可視化
5.5.2　特征編碼
5.5.3　特征縮放
5.5.4　特征精簡與優(yōu)化
小結
第6章　人工智能基礎算法
6.1　監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習
6.1.1　監(jiān)督學習
6.1.2　無監(jiān)督學習
6.1.3　監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的差別
6.1.4　監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的應用
6.2　線性回歸與邏輯回歸
6.2.1　線性回歸
6.2.2　邏輯回歸
6.3　決策樹與隨機森林
6.3.1　決策樹
6.3.2　隨機森林
6.4　聚類算法
6.5　模型評估指標
6.5.1　回歸任務評估指標
6.5.2　分類任務評估指標
小結
第7章　大模型技術與應用
7.1　大模型的基本概念與發(fā)展
7.1.1 大模型的基本概念
7.1.2 大模型的特征
7.1.3 大模型產品
7.1.4 大模型的發(fā)展歷程
7.1.5 大模型的技術
7.1.6 大模型的分類
7.1.7 大模型的應用領域
7.2　AI數字人與換臉換聲應用
7.2.1 AI數字人的概念
7.2.2 AI數字人的發(fā)展歷程
7.2.3 數字人換臉換聲技術
7.2.4 數字人換臉換聲技術的應用領域
7.2.5 數字人換臉換聲技術未來的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢
7.3　Agent智能體機器人構建
7.3.1 Agent智能體的概念
7.3.2 智能體的發(fā)展歷程
7.3.3 Agent智能體的分類
7.3.4 Agent智能體代表性的產品
7.3.5 智能體構建的技術框架
7.3.6 智能體應用的實踐案例
小結
第8章　人工智能的未來與倫理
8.1　AI技術發(fā)展趨勢
8.2　人工智能的倫理挑戰(zhàn)與應對
8.2.1 面臨的主要挑戰(zhàn)
8.2.2 解決的技術方法
8.3　人工智能的法律挑戰(zhàn)與應對
8.3.1 現(xiàn)有法律框架面臨的挑戰(zhàn)
8.3.2 應對策略的思考
小結