MXNet深度学习实战

本书以当下热门的人工智能工具DeepSeek为核心，通过丰富实用的内容，助力读者从对DeepSeek一无所知的新手，成长为能够灵活运用其功能解决各类问题的行家。书中选取了多个领域的典型应用场景，如学习辅助、职场办公、生活娱乐以及自媒体创作等，为读者全方位展示DeepSeek的强大功能。全书共7章，内容层层递进。第1~3章为读者介绍了DeepSeek的功能和技术特点、基础操作技巧和提问策略，帮助读者

现在，AI与多模态技术快速发展，高效创作优质视觉内容已成为核心竞争力，OpenAI推出的GPT-4o为此提供了全新解决方案。本书系统整合一线实战经验，详细讲解GPT-4o从基础操作到多领域应用的108个实战案例、50种绘画风格及6大商业变现路径，并提供全面、详尽的提示词模板与示例，还讲解如何结合DeepSeek优化提示词，可帮助读者缩短创作周期，实现“懒人直出”。本书总计7章。第1章讲解GPT-4

本书分为3个部分：第1章和第2章是人工智能的数学基础，主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识，以及线性代数和概率论的相关知识；第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论，以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建；第13章介绍了Spark机器学习，笔者认为对于机器学习，不能只限于Python中的skle

本书聚焦通用人工智能的学科内涵与发展趋势，以一套基于“能力与价值双系统”的通用人工智能认知架构与测试模式为核心，梳理形成“一个定义、两个完备性、三个特征、八个关键问题”的理论框架。本书共6章，从人工智能的历史、内涵与哲学基础切入，依次介绍通用人工智能的定义与特征、测试与评级、训练与测试平台，以及TongAI理论框架，最后给出对发展通用人工智能的建议。本书既有助于科技领域的管理者和投资者提纲挈领，把

本书分为4章，共20章。其中第1篇为基础算法篇，从第1章到第9章，讲述排序、查找、线性结构、树、散列、图、堆栈等基本数据结构算法；第2篇为机器学习算法篇，从第10章到第14章，讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法；第3篇为强化学习算法篇，从第15章到第16章，讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法；第4篇为深度学习算法篇，从第17章到第19章，讲述神经网络模型算法、

本书采用实战教学的方式，系统介绍DeepSeek的相关知识和高效应用技巧。本书共6章，第1章为基础知识，引导读者快速入门DeepSeek；第2章为写作辅导，介绍DeepSeek在文字创作领域的实际应用；第3章聚焦于职场提效，介绍DeepSeek在职场中的多样化应用；第4章着重于学习跃升，介绍如何利用DeepSeek助力知识获取与互动式学习等；第5章综合生活中的大小事宜，介绍DeepSeek在旅行规

本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAIGPT、清华大学GLM、MetaLlama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型

从电台、电视、互网联到人工智能，每一次技术迭代总能为营销带来广泛的机会，并促使营销自身产生翻天覆地的变化。作为新技术的代表，生成式AI正以其强大的功能和广泛的应用场景，塑造着人们对于未来的憧憬。其对于世界的影响越巨大，对于营销范式的重塑会越深刻。本书基于技术和营销的关系，阐述了生成式AI技术条件下营销演变的底层逻辑，并进一步明确了未来的营销新趋势。通过深入分析生成式AI的洞察、创意和媒介能力，本书

本书旨在提供一份全面、易懂的DeepSeek大模型实战内容，通过深入浅出的讲解，帮助读者快速掌握DeepSeek的核心技术和应用场景。本书不仅涵盖了DeepSeek的技术原理、架构设计和训练方法，还详细介绍了如何通过API调用、本地部署和云服务等方式将DeepSeek集成到实践项目中。此外，本书通过大量实例和案例分析，展示了DeepSeek在不同领域的应用实践，帮助读者更好地理解和应用这一强大的工