第1章　人工智能導(dǎo)引
1.1　什么是人工智能
1.2　人工智能的起源與發(fā)展
1.3　人工智能的典型應(yīng)用場(chǎng)景
1.4　人工智能的倫理與社會(huì)影響
小結(jié)
第2章　DeepSeek模型：原理與應(yīng)用
2.1　DeepSeek模型概述
2.2　技術(shù)特點(diǎn)與創(chuàng)新
2.2.1 混合專(zhuān)家架構(gòu)——團(tuán)隊(duì)協(xié)作的“大腦”
2.2.2 高效訓(xùn)練與優(yōu)化——以巧取勝的創(chuàng)新
2.2.3　強(qiáng)化學(xué)習(xí)與自我進(jìn)化
2.2.4 中文處理的天然優(yōu)勢(shì)
2.2.5 開(kāi)源共享——打破壟斷的機(jī)制創(chuàng)新
2.3　DeepSeek的典型應(yīng)用場(chǎng)景
2.3.1　代碼生成與輔助開(kāi)發(fā)
2.3.2　數(shù)學(xué)與邏輯推理
2.3.3　私有知識(shí)庫(kù)知識(shí)問(wèn)答
小結(jié)
第3章　提示詞基礎(chǔ)與設(shè)計(jì)
3.1　提示詞基本概念
3.1.1　提示詞的定義
3.1.2　提示詞的功能與影響
3.1.3　提示詞的類(lèi)型與表達(dá)形式
3.1.4　提示詞與傳統(tǒng)系統(tǒng)的區(qū)別
3.1.5　大模型如何理解提示詞
3.2　提示詞設(shè)計(jì)的關(guān)鍵步驟
3.2.1　明確需求與清晰指令
3.2.2　提供上下文與角色設(shè)定
3.2.3　設(shè)定輸出格式與范圍
3.2.4　提供示例和模板指導(dǎo)
3.2.5　將復(fù)雜任務(wù)拆解為步驟
3.2.6　引導(dǎo)模型逐步思考與推理
3.2.7　提示詞的迭代優(yōu)化與測(cè)試
3.3　提示詞高級(jí)技巧與應(yīng)用實(shí)例
3.3.1　多角色分工提示
3.3.2 “批判-改進(jìn)”提示
3.3.3　反向提示
3.3.4　高保真模板提示
3.3.5　風(fēng)格仿寫(xiě)與文體嵌入
3.3.6　情緒與語(yǔ)氣調(diào)控
3.3.7　學(xué)科特化約束
小結(jié)
第4章　人工智能語(yǔ)言Python基礎(chǔ)
4.1　Python與人工智能的關(guān)系
4.2　Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)環(huán)境
4.2.1 Python支持的平臺(tái)
4.2.2 Python下載與獲取
4.2.3　安裝Python與配置環(huán)境變量
4.2.4　運(yùn)行Python：你的第一個(gè)Python程序
4.2.5　常見(jiàn)問(wèn)題與排錯(cuò)
4.3　Python快速入門(mén)
4.3.1　程序結(jié)構(gòu)與語(yǔ)法規(guī)則
4.3.2　變量與數(shù)據(jù)類(lèi)型
4.3.3　運(yùn)算符與表達(dá)式
4.3.4　常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介
4.3.5　控制流程與邏輯結(jié)構(gòu)
4.3.6　函數(shù)與模塊：構(gòu)建可重用代碼塊
4.4　Python核心庫(kù)與AI開(kāi)發(fā)
4.4.1 NumPy數(shù)值計(jì)算庫(kù)
4.4.2 Pandas數(shù)據(jù)分析庫(kù)
4.4.3 Matplotlib可視化庫(kù)
4.4.4 Scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)的工具箱
4.4.5 PyTorch深度學(xué)習(xí)的實(shí)驗(yàn)室
小結(jié)
第5章　人工智能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
5.1　數(shù)據(jù)與人工智能
5.1.1　數(shù)據(jù)是人工智能的“生命線”
5.1.2　數(shù)據(jù)的“宇宙”：從比特到Y(jié)B的數(shù)據(jù)洪流
5.1.3 AI時(shí)代的數(shù)據(jù)“雙刃劍”：風(fēng)險(xiǎn)、挑戰(zhàn)與負(fù)責(zé)任的使用
5.2　數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)
5.2.1 Pandas中的Series和DataFrame
5.2.2　數(shù)據(jù)的讀取與存儲(chǔ)
5.2.3　數(shù)據(jù)抽取
5.2.4　數(shù)據(jù)的增加、修改和刪除
5.3　數(shù)據(jù)獲取、整合與初步探索
5.3.1　多源數(shù)據(jù)獲取概述
5.3.2　數(shù)據(jù)拼接與合并/連接
5.3.3　數(shù)據(jù)聚合
5.3.4　數(shù)據(jù)初探
5.3.5　數(shù)據(jù)可視化
5.4　數(shù)據(jù)質(zhì)量分析與清洗
5.4.1　缺失值分析與處理
5.4.2　重復(fù)值分析與處理
5.4.3　異常值分析與處理
5.4.4　數(shù)據(jù)類(lèi)型分析與轉(zhuǎn)換
5.5　數(shù)據(jù)關(guān)系探索與初步特征處理
5.5.1　相關(guān)性分析及可視化
5.5.2　特征編碼
5.5.3　特征縮放
5.5.4　特征精簡(jiǎn)與優(yōu)化
小結(jié)
第6章　人工智能基礎(chǔ)算法
6.1　監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
6.1.1　監(jiān)督學(xué)習(xí)
6.1.2　無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
6.1.3　監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的差別
6.1.4　監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用
6.2　線性回歸與邏輯回歸
6.2.1　線性回歸
6.2.2　邏輯回歸
6.3　決策樹(shù)與隨機(jī)森林
6.3.1　決策樹(shù)
6.3.2　隨機(jī)森林
6.4　聚類(lèi)算法
6.5　模型評(píng)估指標(biāo)
6.5.1　回歸任務(wù)評(píng)估指標(biāo)
6.5.2　分類(lèi)任務(wù)評(píng)估指標(biāo)
小結(jié)
第7章　大模型技術(shù)與應(yīng)用
7.1　大模型的基本概念與發(fā)展
7.1.1 大模型的基本概念
7.1.2 大模型的特征
7.1.3 大模型產(chǎn)品
7.1.4 大模型的發(fā)展歷程
7.1.5 大模型的技術(shù)
7.1.6 大模型的分類(lèi)
7.1.7 大模型的應(yīng)用領(lǐng)域
7.2　AI數(shù)字人與換臉換聲應(yīng)用
7.2.1 AI數(shù)字人的概念
7.2.2 AI數(shù)字人的發(fā)展歷程
7.2.3 數(shù)字人換臉換聲技術(shù)
7.2.4 數(shù)字人換臉換聲技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域
7.2.5 數(shù)字人換臉換聲技術(shù)未來(lái)的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)
7.3　Agent智能體機(jī)器人構(gòu)建
7.3.1 Agent智能體的概念
7.3.2 智能體的發(fā)展歷程
7.3.3 Agent智能體的分類(lèi)
7.3.4 Agent智能體代表性的產(chǎn)品
7.3.5 智能體構(gòu)建的技術(shù)框架
7.3.6 智能體應(yīng)用的實(shí)踐案例
小結(jié)
第8章　人工智能的未來(lái)與倫理
8.1　AI技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
8.2　人工智能的倫理挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)
8.2.1 面臨的主要挑戰(zhàn)
8.2.2 解決的技術(shù)方法
8.3　人工智能的法律挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)
8.3.1 現(xiàn)有法律框架面臨的挑戰(zhàn)
8.3.2 應(yīng)對(duì)策略的思考
小結(jié)