解码智能时代2021：来自未来的数智图谱

DeepSeek是一种基于Transformer架构的生成式AI（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。本书通过深度讲解与实用案例相结合

本书共14章，主要内容包括探索性数据分析、有监督学习（线性回归、SVM、决策树等）、无监督学习（降维、聚类等），以及深度学习的基础原理和应用等。

本书共分为10章。第1章介绍短视频文案与AIGC；第2章为AIGC工具助力文案选题策划；第3章为短视频标题撰写与优化；第4章为短视频脚本与情节设计；第5章为短视频带货文案写作；第6章为评论区互动文案写作；第7章为段子文案写作；第8章为短视频内容标签化；第9章为短视频营销文案写作；第10章为短视频与AI的有机结合。

本书共分为10章，涵盖了贝叶斯概率、概率估计、贝叶斯分类、随机场、参数估计、机器学习、深度学习、贝叶斯网络、动态贝叶斯网络、贝叶斯深度学习等。本书涉及的应用领域包含机器学习、图像处理、语音识别、语义分析等。

全书通过118个实用技巧讲解+118集教学视频演示+160多个素材回复文件+144页PPT教学课件，通过“提问生成+修改润色+热门模板+应用案例”4大专项内容，帮助小白快速成为AI文案高手！本书具体内容包括16种AI提问技巧、13种指令优化技巧、11种高效提问技巧、9种文案修改技巧、7种文案润色方法、11类营销文案指令模板、12类办公文案指令模板、13类自媒体文案指令模板、12类教育学术文案指令模

近年来，在自然语言处理领域，基于预训练语言模型的方法已形成全新范式。本书内容分为基础知识、预训练语言模型，以及实践与应用3个部分，共9章。第一部分全面、系统地介绍自然语言处理、神经网络和预训练语言模型的相关知识。第二部分介绍几种具有代表性的预训练语言模型的原理和机制（涉及注意力机制和Transformer模型），包括BERT及其变种，以及近年来发展迅猛的GPT和提示工程。第三部分介绍了基于Lang

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、

我们当下正在经历一场AI革命。现在有创纪录的310万个机器人在工厂工作，从事从组装电脑到包装货物以及监测空气质量等各种工作。数量庞大的智能机器以各种各样的方式影响着我们的生活，如提高外科医生的手术精确度，清洁我们的家等等，我们正处于机器智能带来的令人兴奋的可能性当中。下一个万亿规模的企业，也许正在AI机器人领域诞生。当下的机器人产业，远远超出常人的想象。你会看到全世界最先锋的机器人研究团队如何开发

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