全書共6章，分別聚焦于DeepSeek應用的不同主題，從理論基礎(chǔ)到實際操作，再到行業(yè)應用，為讀者構(gòu)建了一個完整的知識體系。第1-2章從技術(shù)演進的角度，深入淺出地介紹DeepSeek如何重構(gòu)人機交互范式，并全面、細致講解了DeepSeek的基礎(chǔ)操作，為讀者快速上手DeepSeek打下基礎(chǔ)。第3章重點介紹了具有獨創(chuàng)性的六定

本書系統(tǒng)講解自動機器學習工具與方法。讓機器學習與自動化兩大概念合理的結(jié)合起來，進而讓讀者精準理解自動化機器學習的必要性。從技術(shù)原理剖析其在自動化機器學習中的角色和內(nèi)涵，通過案例掌握自動化機器學習的關(guān)鍵知識點和技術(shù)原理。自動機器學習可以將部分機器學習過程自動化，減輕數(shù)據(jù)科學從業(yè)者的工作負擔。本書介紹自動機器學習模塊的理論

本書第一章介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的背景，第二章介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念及工作原理，第三章介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法等，第四章介紹了多款典型的邊緣端類腦計算神經(jīng)形態(tài)芯片設計，包括所用的脈沖網(wǎng)絡喲拓撲結(jié)構(gòu)、片上學習算法、硬件架構(gòu)和關(guān)鍵模塊電路設計，第五章總結(jié)了類腦芯片的應用前景，目前存在的問題以及結(jié)論。

《人工智能導論》作為公共基礎(chǔ)課，主要授課對象是大一大二非計算機專業(yè)學生，為多學科協(xié)調(diào)發(fā)展上打下基礎(chǔ)。助力各專業(yè)學生解決實際應用問題，培養(yǎng)創(chuàng)造性思維能力，提高人工智能科技素養(yǎng)和認知能力，推進人工智能深入融合到行業(yè)發(fā)展中，賦能增效。本課程掌握人工智能技術(shù)的基本概念，為各專業(yè)學生今后設計和應用求解學科問題奠定“智能+”思維基

全書共分為12章，首先介紹大模型的基礎(chǔ)知識與發(fā)展歷程，從神經(jīng)網(wǎng)絡的起源到大規(guī)模預訓練模型的演化，再到Transformer、BERT與GPT等模型架構(gòu)的深入剖析，幫助讀者理解大模型的技術(shù)基石。其次詳細解析了DeepSeek-R1及其Zero版本在強化學習與模型架構(gòu)上的核心技術(shù)，包括混合專家模型、動態(tài)學習率調(diào)度、分布式訓

本書是關(guān)于如何高效使用DeepSeek智能助手的實用指南。本書首先簡單介紹了DeepSeek的基礎(chǔ)功能、對話技巧、提示詞技巧等，然后通過豐富的實操案例展示了DeepSeek在多個常見場景中的應用，包括高效辦公、高效學習、高效處理政務、高效處理金融業(yè)務、高效制造、高效處理出版業(yè)務、高效處理外貿(mào)業(yè)務等，以幫助讀者深入理解和

本書系統(tǒng)地介紹了矩陣理論的相關(guān)內(nèi)容及其在控制系統(tǒng)中的應用。全書共11章，主要內(nèi)容包括：矩陣理論的基本知識及應用、范數(shù)與測度、矩陣的相似標準形、矩陣分解、矩陣特征值的估計與定位、矩陣函數(shù)及運算、幾種重要的矩陣、矩陣的廣義逆、矩陣不等式、矩陣方程以及矩陣乘法的推廣及應用等。本書內(nèi)容豐富，每章都配有適當?shù)睦�題和一定量的習題，

本書探討了三支決策的基本概念、方法、模型以及應用，內(nèi)容涵蓋了TAO模型、分布式三支決策、概念三支決策模型、強化學習三支決策模型以及三支決策在自然語言處理、云計算領(lǐng)域的應用等內(nèi)容。本書既有理論的證明推理，也有實際模型的構(gòu)建；既有方法論的闡述，也有緊密結(jié)合當下熱門領(lǐng)域的交叉實踐。理論和實踐緊密結(jié)合、從實際場景出發(fā)以及問題導

本書追溯了人工智能從古代的機械計算器到現(xiàn)代深度學習與強化學習的演變歷程，突出了人工智能歷史上的關(guān)鍵里程碑和眾多科學家、工程師及思想家的貢獻，特別強調(diào)了圖靈測試的提出和達特茅斯會議對人工智能領(lǐng)域的深遠影響。作者深入探討了AI技術(shù)在個人助手、無人駕駛、擬人機器人等前沿領(lǐng)域的應用，并對未來的發(fā)展趨勢進行了預測。書中還介紹了圖

全書共分10章，全面介紹知識增強大模型涉及的各類技術(shù)，涵蓋大模型、向量數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫、知識圖譜、檢索增強生成、GraphRAG等內(nèi)容，并輔以豐富的實例、精心繪制的插圖和深入淺出的技術(shù)解析，幫助讀者快速掌握知識增強大模型的理論，引導讀者逐步構(gòu)建知識增強大模型應用。本書既可以作為人工智能相關(guān)的技術(shù)從業(yè)者、企業(yè)或機構(gòu)管理者