《解鎖DeepSeek：開啟多元智能應(yīng)用新時代》圍繞人工智能技術(shù)及DeepSeek展開，深入探討其在多領(lǐng)域的應(yīng)用，助力讀者掌握相關(guān)技能，提升工作和生活效率�！督怄iDeepSeek：開啟多元智能應(yīng)用新時代》總計8章，先介紹了生成式人工智能及DeepSeek系列模型相關(guān)知識，以及DeepSeek的提問技巧，然后介紹了Dee

本書全面介紹了生成式人工智能（AIGC）的基礎(chǔ)理論與實踐應(yīng)用，旨在通過45個典型案例細化AIGC技術(shù)的應(yīng)用過程、實戰(zhàn)技巧、優(yōu)化規(guī)則及生成結(jié)果，幫助讀者全面理解和掌握大模型與AIGC的基本原理、核心技術(shù)、應(yīng)用實踐及倫理規(guī)范，激發(fā)讀者的學習興趣與創(chuàng)新思維，指導讀者在學習、工作、研究中充分利用AI技術(shù)提高工作效率，增強信息技

這是一本全面介紹AI應(yīng)用的實用工具書，旨在為不同行業(yè)的專業(yè)人士提供實用的AI使用方法和策略。本書用簡單易懂的語言解釋了AI的基本工作原理，詳細介紹了20多個通用AI指令，并通過案例展示如何運用這些指令解決工作問題；提供了AI在文案寫作、數(shù)據(jù)處理、編程、教學和科研等場景中的實戰(zhàn)應(yīng)用案例，同時還提供了商業(yè)級解決方案和企業(yè)應(yīng)

內(nèi)容提要本書以DeepSeek應(yīng)用為基礎(chǔ)，講解了DeepSeek在自媒體、咨詢、營銷、教育、翻譯、職場、編程等多個領(lǐng)域的應(yīng)用。書中通過豐富的案例和詳細的指導，展示了DeepSeek如何幫助自媒體人打造爆款內(nèi)容，如何為咨詢提供高效決策支持，如何在營銷中實現(xiàn)流量裂變，如何重塑未來學習范式，以及如何助力職場人和企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務(wù)增

在當今這個智能化的時代，掌握AIGC技術(shù)的使用方法已成為提升個人技能、適應(yīng)未來工作環(huán)境的重要一環(huán)。本書基于AIGC在實際工作中的應(yīng)用為基礎(chǔ)進行撰寫，旨在為讀者提供一個全面而深入的AIGC應(yīng)用指南，幫助讀者理解AIGC的基本原理、掌握其應(yīng)用技巧，并能夠在實踐中靈活運用。本書深入淺出地講解了與AIGC相關(guān)的知識及實際應(yīng)用。

這是一本寫給普通人的個人成長和財富增長指南。兩位作者從自身經(jīng)驗出發(fā)，講述如何在AI工具的幫助下，實現(xiàn)一個人活成一家公司的夢想。從用AI語音寫作完成日更文章，到用AI設(shè)計海報、制作課程，再到將AI融入營銷和推廣，作者以DeepSeek等AI工具為例，總結(jié)了如何在各類工作和學習場景中，借助AI來完成認知升級和個人能力的提升

本書是系統(tǒng)解讀DeepSeek的實用指南，從AI基礎(chǔ)知識開始，書中講解了DeepSeek的底層創(chuàng)新，詳細剖析其優(yōu)缺點，探討如何通過有效提問激發(fā)DeepSeek潛能，如何規(guī)避AI幻覺，如何實現(xiàn)本地部署；展示了DeepSeek在創(chuàng)意寫作、圖片視頻創(chuàng)作、職場效率提升、學習輔導、知識庫構(gòu)建等領(lǐng)域的實戰(zhàn)應(yīng)用，并探討了其在政企智能

本書探討了AIGC（生成式人工智能）時代媒介內(nèi)容生產(chǎn)的模式革新、人工智能生成內(nèi)容的技術(shù)機理與生成邏輯、AIGC時代的人機傳播、人工智能（AI）主播、虛擬數(shù)字人、AIGC時代的信息傳播變革等相關(guān)問題，分析了AIGC應(yīng)用于內(nèi)容生產(chǎn)和傳播中可能面臨的倫理、法律、技術(shù)等風險和挑戰(zhàn)。同時，針對AIGC嵌入知識生產(chǎn)與傳播引發(fā)的認識

本書內(nèi)容系統(tǒng)、全面，全書共11章，歸結(jié)為3部分進行介紹。第1部分主要介紹Python程序設(shè)計基礎(chǔ)，包括Python的內(nèi)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(列表、元組、字典和集合)、Python語句、Python函數(shù)、Python面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計和Python數(shù)據(jù)可視化等。第2部分主要介紹Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，包括NumPy工具、Pytho

在機器學習領(lǐng)域，優(yōu)化的核心目標是用最少的計算資源獲取最準確的預測結(jié)果無論是規(guī)劃最短配送路線、確定最優(yōu)定價策略，還是生成最精準的推薦。當傳統(tǒng)方法因效率低下或成本過高而顯得力不從心時，貝葉斯優(yōu)化可以利用概率論的知識，為高效調(diào)優(yōu)機器學習函數(shù)、算法及超參數(shù)提供革命性的解決方案。《機器學習貝葉斯優(yōu)化》一書將教你如何運用貝葉斯方法