人工智能数学基础

本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专

《DeepSeeK实操指南：引爆AI时代个人效率核聚变》是一本专为职场人士量身打造的AI工具使用指南，旨在帮助读者通过DeepSeek这一强大的AI工具，全面提升工作效率，解锁职场新技能。本书不仅详细介绍了DeepSeek的基础知识和核心优势，还提供了40个实用的职场AI技能，涵盖从文案创作、数据处理到社交媒体运营等多个领域，助力读者在职场中脱颖而出。通过丰富的实操案例和技巧，本书深入讲解了如何运

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

在技术进步和经济不断发展的当下，越来越多的人开始思考这些问题：当机器人能够顺畅地处理大部分工作时，是否会导致人类大量失业？在大量失业的情况下，人们该如何获得收入，是否会因此感到人生毫无意义，丧失获得快乐的能力？假设人类安全地开发出了超级智能，对它进行了良好的管理，并很好地利用了这项技术所能释放的巨大经济潜力和神奇的变革力量。在这个世界中，人工智能可以做我们能做的一切，而且可以做得更好、更快，成本更

本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体，包括其主要组件以及它们之间的连接方式，然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节，会在开始时讨论需求，接着介绍设计原则和示例服务/代码，并评估开源解决方案。通过阅读本书，读者将能够了解深度学习系统的工作原理，以及如何开发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一

本书是继《EasyRL：强化学习教程》（俗称“蘑菇书”）之后，为强化学习的读者专门打造的一本深入实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法进阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与TD3算法、PPO算法等内容，旨在帮助读者快速入门强化学习的代码实践，并辅以一套开源代码框架“Joy

本书从介绍“ChatGPT第一次接触”开始，分析如何使用该工具来提高开发效率和质量。书中每一章都涵盖了ChatGPT的不同应用场景，从编写各种文档，到辅助进行需求分析和系统设计，以及数据库设计和开发高质量代码等均有讲解。还介绍了如何使用ChatGPT辅助进行系统测试以及任务管理，并对源代码底层逻辑进行了分析。

《Manus实用操作极简入门与指南》是一本为普通用户设计的AIAgent使用手册，旨在帮助读者快速掌握AIAgent的核心功能，提升工作效率。本书从AIAgent的基本概念入手，详细介绍了AIAgent的自主性、智能性和目标导向性，并通过丰富的实例展示了AIAgent在数据分析、自动化流程、决策支持等领域的强大能力。书中重点介绍了Manus这一新一代通用AIAgent，它不仅能理解用户

本书以“从入门到精通”为逻辑主线，从基础操作指南到提示词深度优化，系统拆解DeepSeek的核心能力。书中给出的100个DeepSeek实用技巧，既讲究由浅入深，又讲究实战落地，从0到1教你如何让DeepSeek帮你提高效率：针对办公、创作、营销等高频场景，提炼文档处理、工具应用等实战技巧；聚焦金融、教育、交通等七大行业，解析AI技术落地场景与解决方案；同时介绍了本地部署、智能体开发等应用指南，通