人工智能(AI) - 第5页

书中提供 9 个实战项目作为入门讲解和检验实验，帮助读者选择合适的氛围编程工具与大模型组合。 全书分 5 部分： 第一部分介绍氛围编程基础理论和指导原则； 第二部分通过智能体实现、数据可视化和 Excel 数据分析这 3 个应用场景，展示扣子、DeepSeek、Claude、Trae、Cursor、Windsurf 和通义这 7 款主流氛围编程工具与大模型搭配组合的代码生成能力； 第三部分演示用

全书共 8 章，分为 3 篇，分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展，涵盖了目前主流的人工智能技术。 本书在介绍人工智能的基本原理时，尽量回避了相关的复杂模型和算法设计，方便你在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。 本书适合具有高中及以上数学基础的学生，包括各类职业院校、应用型本科非计算机专业的学生阅读，也适合对人工智能感兴趣或有相关需求的社会人士阅读。

《深度学习进阶：自然语言处理》是《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的续作，围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过

虽然很多深度学习工具都使用Python，但PyTorch 库是真正具备Python 风格的。对于任何了解NumPy 和scikit-learn 等工具的人来说，上手PyTorch 轻而易举。PyTorch 在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习，它非常适合构建快速模型，并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch，所以当你掌握了Py

百万畅销书作家李尚龙重磅新作AI 狂潮席卷全球，普通人如何成为“强者”？在李尚龙看来，“AI 是工具，你才是主语”。他拆解 AI 时代的生存法则：机会——在技术变革中抢占新赛道，把趋势变成你的跳板财富——掌握“人机协同”的思维，打造指数级增长的收入模式社交——用 AI 放大个人影响力，建立高价值人脉网络生活——在智能时代发挥人性优势，减少内耗与其焦虑被取代，不如成为驾驭技术的人。技术永远在变，但强

本书涵盖了Transformer在NLP领域的主要应用。首先介绍Transformer模型和Hugging Face 生态系统。然后重点介绍情感分析任务以及Trainer API、Transformer的架构，并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务，以及Transformer模型生成文本的能力，还介绍了解码策略和度量指标。接着深入挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务，并介绍了用于此任务的度量指

本书聚焦人工智能大模型在数字化领域的应用，以 DeepSeek 为核心，深度剖析 DeepSeek 在多行业的应用方法。DeepSeek 作为具有超大规模参数和卓越性能的人工智能模型，能在复杂任务中展现强大实力。 本书深入讲解了如何在产品管理、技术开发、运营增长等关键业务场景中，充分运用 DeepSeek 提升工作效能。本书内容丰富，包括需求分析、竞品监测、代码编写与优化、内容创作与运营以及模型的

本书旨在为对大语言模型感兴趣的读者系统地讲解相关基础知识、介绍前沿技术。作者团队将认真听取开源社区以及广大专家学者的建议，持续进行月度更新，致力打造易读、严谨、有深度的大模型教材。并且，本书还将针对每章内容配备相关的Paper List，以跟踪相关技术的最新进展。

For readers who know Python. Experience developing machine learning models is useful but not essential.中文版地址：《从零构建大模型》Learn how to create, train, and tweak large language models (LLMs) by building one

本书结合AI原生应用落地的大量实践，系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用，涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。 本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板，而是帮助读者深入理解和应用提示设计技巧，以找到决定大语言模型输出的关键因子，进而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。本