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本書將帶你深入探索AI“神器”——DeepSeek的無限潛能，帶你從零開始，輕松掌握AI的核心應用。通過學習本書，你將輕松上手DeepSeek，開啟智能生活新篇章；通過學習本書，你將學會用DeepSeek大幅提升工作效率；通過學習本書，你將學會如何讓DeepSeek成為你的職場超級助手；通過學習本書，你將學會如何利用DeepSeek激發自己的創作靈感，打造爆款內容和個人品牌；通過學習本書，你將學會利用DeepSeek解決各種專業難題。無論你是職場精英、創業者，還是自由職業者，本書都能幫到你。本書不僅是提升個人競爭力的加速器，更是通往智能時代的通行證。讓我們一起立即行動，擁抱AI，用DeepSeek解鎖未來生活的無限可能！

·7.2萬字

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這就是DeepSeek：普通人如何抓住AI紅利

本書聚焦如何高效運用DeepSeek這一前沿AI工具，幫助讀者在技術浪潮中把握機遇。全書從DeepSeek發展歷程切入，系統解析DeepSeek在信息處理、創意生成與決策輔助中的核心能力，并結合生活管理、職場協作、學習優化、社交互動等場景，通過真實案例講解其應用方法。同時，針對內容創作、自媒體運營、副業變現等需求，書中提供了可落地的策略與案例，助力讀者實現效率提升與價值創造。書中不僅提供技術使用技巧，更強調人與AI的協同關系，探討如何避免過度依賴技術、保持獨立思考與創造力。本書提供88個高階提示詞模板及10種（共210個）角色扮演提示詞模板等資源，供讀者參考。本書適合希望借助AI優化日常生活的普通用戶、尋求職業突破的職場人士，以及關注技術應用的學生和創作者閱讀，為不同需求的讀者提供兼具實用性與啟發性的行動指南。

·5.5萬字

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DeepSeek原理與項目實戰：大模型部署、微調與應用開發

DeepSeek是一種基于Transformer架構的生成式AI（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架構、混合精度訓練、分布式優化等先進技術，具備強大的文本生成、多模態處理和任務定制化能力。本書系統性地介紹了開源大模型DeepSeek-V3的核心技術及其在實際開發中的深度應用。全書分三部分共12章，涵蓋理論解析、技術實現和應用實踐。本書通過深度講解與實用案例相結合的方式，幫助讀者理解DeepSeek大模型從原理到開發的完整流程，學習新技術的實現方法與優化策略，全面提升在大模型領域的理論素養與開發能力。

·17.1萬字

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智慧的疆界：從圖靈機到人工智能

這是一部對人工智能充滿敬畏之心的匠心之作，《深入理解Java虛擬機》作者耗時一年完成，它將帶你從奠基人物、歷史事件、學術理論、研究成果、技術應用等5個維度全面讀懂人工智能。本書以時間為主線，用專業的知識、通俗的語言、巧妙的內容組織方式，詳細講解了人工智能這個學科的全貌、能解決什么問題、面臨怎樣的困難、嘗試過哪些努力、取得過多少成績、未來將向何方發展，盡可能消除人工智能的神秘感，把陽春白雪的人工智能從科學的殿堂推向公眾面前。

·22.6萬字

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人工智能（AI）應用從入門到精通

《人工智能（AI）應用從入門到精通》是一本人工智能應用入門級讀物，全書分基礎篇和應用篇兩個部分。基礎篇包括人工智能的基本認知、人工智能的關鍵技術、人工智能的基本要素、人工智能的產業應用和人工智能的倫理安全五部分內容；應用篇包括人工智能+教育、人工智能+醫療、人工智能+金融、人工智能+交通、人工智能+安防、人工智能+零售、人工智能+物流、人工智能+制造和人工智能+農業九章內容。本書去理論化，簡單易懂，全面系統地涵蓋了人工智能的相關知識，既簡明扼要地介紹了這一學科的基礎知識，適合人工智能相關領域和對該領域感興趣的讀者閱讀，也適合大中專院校的老師、學生以及科普機構、基地的參觀者學習參考。

·13.7萬字

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人工智能

《人工智能》一書由騰訊一流團隊與工信部高端智庫傾力創作。本書從人工智能這一顛覆性技術的前世今生說起，對人工智能產業全貌、最新進展、發展趨勢進行了清晰的梳理，對各國的競爭態勢做了深入研究。本書還對人工智能給個人、企業、社會帶來的機遇與挑戰進行了深入分析。對于想全面了解人工智能的讀者，本書提供了重要參考，是一本必備書籍。

·22.5萬字

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深度學習

《深度學習》由全球知名的三位專家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰寫，是深度學習領域奠基性的經典教材。全書的內容包括3個部分：第1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第2部分系統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；第3部分討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。《深度學習》適合各類讀者閱讀，包括相關專業的大學生或研究生，以及不具有機器學習或統計背景、但是想要快速補充深度學習知識，以便在實際產品或平臺中應用的軟件工程師。

·43.8萬字

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區塊鏈技術及應用

本書系統詳實地介紹了區塊鏈技術和應用，主要包括三大部分內容：由淺入深地介紹了區塊鏈技術緣起、演進過程、技術原理和發展趨勢；分享并解析了落地應用案例，以華為云區塊鏈服務為例示范了區塊鏈應用實踐的過程；分析探究了區塊鏈的價值、未來發展趨勢以及有關區塊鏈的其他問題，為區塊鏈應用的開發和創新提供多視角的思路。本書的目標讀者是所有想充分了解區塊鏈技術和應用的人群。本書既包含區塊鏈基礎知識，又有對區塊鏈應用場景以及發展趨勢的探究，可以幫助非專業人員系統地了解區塊鏈；同時，本書也有對一些技術原理、算法和應用實踐的討論，期望幫助開發工程師更加快速、深入地投入區塊鏈的開發工作當中。

·17.7萬字

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突破邊界：AI大模型驅動數智化能力變革

數智化能力的演進發展正在對個人、企業、社會、國家產生革命性影響。數智化能力將成為企業最重要的生產資料、最寶貴的物質財富、最有效的競爭手段。本書對某電信運營商AI大模型體系內涵、合作生態和重點開放能力進行了闡釋，介紹了AI大模型在企業發展中的應用，從企業能力建設的角度，分析它帶來的機遇與挑戰，并提供一系列戰略建議和實踐案例。同時，本書介紹了數智化能力演進過程，重點展示了業務能力、數據能力、技術能力等數智化能力的典型應用場景，并提出了數智化能力的規劃建設方法，對處于數字化轉型中的企業具有參考價值。

·13.7萬字

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Python機器學習：基于PyTorch和Scikit-Learn

本書深入介紹了機器學習領域的基本概念和方法，除介紹了Python機器學習庫和用機器學習庫搭建神經網絡模型的方法外，還介紹了機器學習算法的數學理論、工作原理、使用方法、實現細節以及如何避免機器學習算法實現過程中的常見問題。本書涵蓋了多種用于文本和圖像分類的機器學習與深度學習方法，以及用于生成新數據的生成對抗網絡（GAN）和用于訓練智能體的強化學習，還介紹了深度學習的新動態，包括圖神經網絡和用于自然語言處理（NLP）的大型transformer。本書講解清晰，示例生動，理論和實踐部分相對平衡，既可以作為機器學習領域初學者的入門教程，也可以作為讀者開發機器學習項目時的參考書。

·25.6萬字

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ROS 2機器人開發：從入門到實踐

機器人開發是一項復雜的系統工程，ROS2為智能機器人開發提供了強有力的支持，極大地提高了機器人軟件開發效率。本書首先對ROS2的基礎概念、通信機制、常用庫和工具進行介紹，帶領讀者入門ROS2機器人開發；接著引導讀者完成移動機器人的建模和仿真、建圖和導航、自定義控制器和規劃器等一系列實踐；然后在真機實戰環節，通過制作一個基于ROS2的真實機器人，幫助讀者打通仿真與真機之間的壁壘；最后，本書深入講解了ROS2進階使用的相關知識，為讀者進一步在實戰中使用ROS2進行機器人開發打下夯實基礎。考慮讀者基礎，書中示例均以C++和Python兩種語言實現，同時加入了關于C++新特性、Git工具、多線程和回調函數等基礎知識的講解。

·13.6萬字

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AI效率手冊：從ChatGPT開啟高效能

ChatGPT是當下最新、最熱門的工具、效率工具，但為什么不同的人使用效果天差地別，整體上來說：一是認知上的不足；二是方法上的不足。這正是本書要解決的問題。本書不僅讓讀者會用ChatGPT，更嘗試讓讀者意識到自己需要構建一個完整的學習體系，同時本書提供構建這個學習體系的方法。有了這個學習體系，才能真正用好ChatGPT，也不止能用好ChatGPT。讀者能夠根據自己的需求，用好ChatGPT，既不停留在淺嘗輒止，也不相信宣稱的人人都能用ChatGPT賺錢。

·22.5萬字

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機器學習編程：從編碼到深度學習

本書從一個完全不了解機器學習的程序員的視角出發，通過一系列生動有趣的具體應用實例，運用詼諧的語言以循序漸進的方式比較系統地介紹機器學習的本質思想、基本理論和重要算法，比較細致地剖析線性模型、感知機模型、淺層神經網絡、深度神經網絡的設計原理與編程方法，引導讀者親自動手從零開始打造和完善機器學習的底層代碼，逐步消除對機器學習算法原理的認知盲點，讓廣大初學者能夠較為輕松地掌握機器學習和深度學習的基本理論和編程技術。本書是從零基礎初學者的思維角度編寫的，適合作為智能科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機科學與技術以及相關專業的本科生或研究生的機器學習入門教材，也可供工程技術人員和自學讀者學習參考。

·15.6萬字

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深度學習

全球科技巨頭紛紛擁抱深度學習，自動駕駛、AI醫療、語音識別、圖像識別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo，背后都是深度學習在發揮神奇的作用。深度學習是人工智能從概念到繁榮得以實現的主流技術。經過深度學習訓練的計算機，不再被動按照指令運轉，而是像自然進化的生命那樣，開始自主地從經驗中學習。本書作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學家之一、深度學習先驅及奠基者，親歷了深度學習在20世紀70年代到90年代的寒冬。但他和一眾開拓者，利用大數據和不斷增強的計算能力，終于在神經網絡算法上取得重大突破，實現了人工智能井噴式的發展。作為深度學習領域的通識作品，本書以恢弘的筆觸，通過3個部分全景展現了深度學習的發展、演變與應用，首次以親歷者視角回溯了深度學習浪潮在過去60年間的發展脈絡與人工智能的螺旋上升，并前瞻性地預測了智能時代的商業圖景。

·16.3萬字

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這就是ChatGPT

ChatGPT是OpenAI開發的人工智能聊天機器人程序，于2022年11月推出。它能夠自動生成一些表面上看起來像人類寫的文字，這是一件很厲害且出乎大家意料的事。那么，它是如何做到的呢？又為何能做到呢？本書會大致介紹ChatGPT的內部機制，然后探討一下為什么它能很好地生成我們認為有意義的文本。

·4.7萬字

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奇點臨近

比爾·蓋茨、比爾·喬伊等鼎力推薦！一部預測人工智能和科技未來的奇書！在《奇點臨近》中，庫茲韋爾通過將進化劃分為六大紀元，探討和分析了科學發展趨勢。演繹并預測了科技發展的未來。他大膽預測：21世紀30年代：人類大腦信息上傳成為可能。21世紀40年代：人體3.0升級版出現：通過基因、納米、機器人技術使人體進化成非肉體的、可以隨意變形的形態。人們大多數時間沉浸在虛擬現實里（像電影《黑客帝國》所描述的那樣）。2045年：奇點來臨，人工智能完全超越人類智能，人類歷史將徹底改變。2045年之后：宇宙覺醒，為了超越計算機的局限性。人機智能將物質轉化為超級計算機，最終整個宇宙變成一個超級智能，這種智能可以改變目前已知的物理定律。實現不同維度空間的穿越，并實現人類真正的永生。讓我們捧讀這《奇點臨近》，領略作者的大膽推測和嚴謹論證，共同期待奇點臨近。

·32.9萬字

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破解深度學習（基礎篇）：模型算法與實現

本書旨在采用一種符合讀者認知角度且能提升其學習效率的方式來講解深度學習背后的基礎知識。本書總計9章，深入淺出地介紹了深度學習的理論與算法基礎，從理論到實戰全方位展開。前三章旨在幫助讀者快速入門，介紹了必要的數學概念和必備工具的用法。后六章沿著深度學習的發展脈絡，從最簡單的多層感知機開始，講解了深度神經網絡的基本原理、常見挑戰、優化算法，以及三大典型模型（基礎卷積神經網絡、基礎循環神經網絡和注意力神經網絡）。本書系統全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進行類比，以此降低學習難度，幫助讀者迅速掌握深度學習的基礎知識。本書適合有志于投身人工智能領域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能專業的教學用書。

·14.8萬字

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AI輔助編程實戰

本書深入探討了AI（人工智能）如何革新軟件開發領域，從AI輔助編程的演變、優勢與挑戰到具體的工具與技術實現，為開發者打開了一個全新的世界。全書共10章，第1章介紹了編程的歷史演變和生成式AI的崛起；第2章深入技術細節，解釋了AI輔助編程工具的主要功能和工作原理；第3章討論了提示工程的重要性，以及如何與AI工具進行有效溝通；第4章和第5章通過GitHubCopilot和其他AI編程工具的案例，展示了AI在實際開發中的應用；第6章擴展到通用大語言模型，如ChatGPT和GPT-4，探討了它們在日常任務處理中的應用；第7章和第8章覆蓋了軟件開發的早期階段和代碼編寫過程，展示了AI如何輔助決策、提高學習效率和代碼質量；第9章討論了調試、測試和部署過程中AI的作用；第10章總結了AI輔助編程的一些啟示，包括學習曲線、優勢、不足及對未來工作的影響。本書適合軟件開發者、編程愛好者、技術項目經理、高等院校計算機科學專業的學生及對AI在編程領域的應用感興趣的專業人士閱讀。

·11萬字

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生成式AI：人工智能的未來

一本書全面了解生成式AI的發展與創作能力，并為我所用。20世紀60年代，AI的概念就被提出，其商業應用的時間十分漫長，但始終沒有普通人使用的低門檻AI工具，隨著AIGC（AIGeneratedContent）的風靡，AI從實驗室走進個人電腦，也將就此改變商業與人們生活。生成式AI（GenerativeAI）作為底層技術，帶來的潛在回報十分可觀。AI的發展勢不可當，已經由擅長分析的傳統AI過渡到擅長創作的生成式AI，并加速向這個時代的每一個人走來。生成式AI的發展如火如荼，為人們的工作和生活帶來了許多便利。在這本書中，大部分文字、圖片，以及每章末尾有些讓人摸不著頭腦的笑話，均是由AI生成的，涵蓋ChatGPT、Quillbot、Midjourney、Dall-E、Dream.AI、Lexica、Grammarly、ClippingMagic和Tome等眾多目前流行的AI應用。

·8.1萬字

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多模態大模型：算法、應用與微調

本書詳盡地覆蓋了多模態大模型的算法原理和應用實戰，提供了豐富的微調技術細節和實際案例，適合對多模態大模型有興趣的技術人員深入學習及應用。本書分為兩篇：算法原理篇：詳細介紹了先進的深度學習模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，從基本架構、訓練方法到特定應用，包括但不限于Seq2Seq結構、位置編碼、注意力機制、殘差連接、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、StableDiffusion、各模型訓練實踐的知識點。此外，探討了預訓練模型的涌現能力、模型參數和通信數據量的估算，以及分布式訓練的各種技術，如數據并行、模型并行和混合精度訓練等。應用實戰篇：聚焦于深度學習模型的實際應用，特別是文本和圖像生成，以及代碼生成的應用實戰。通過具體實戰項目，如利用StableDiffusion進行圖像生成和CodeLlama進行代碼生成，提供了微調技術的詳細細節，介紹了LangChain等大模型應用框架。

·25.2萬字

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人工智能

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