本書共9章，具體內(nèi)容包括線性回歸、分類分析、重采樣、信息準(zhǔn)則、正則化、非線性回歸、決策樹、支持向量機(jī)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)�？紤]到數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱的讀者也能很好地學(xué)習(xí)本書，還特別在開始設(shè)置了“線性代數(shù)”一章。

本書共包含8章內(nèi)容，分別為DeepSeekAPI及本地部署、CursorAI編程工具、點(diǎn)名助手項(xiàng)目開發(fā)、自媒體選題熱榜助手項(xiàng)目開發(fā)、心理測(cè)試軟件項(xiàng)目開發(fā)、電商評(píng)價(jià)助手項(xiàng)目開發(fā)、情侶默契問答項(xiàng)目開發(fā)，以及Cursor使用經(jīng)驗(yàn)及方法論。需要特別說明的是，雖然本書涉及部分代碼和技術(shù)內(nèi)容。

本書共9章，具體內(nèi)容包括線性回歸、分類分析、重采樣、信息準(zhǔn)則、正則化、非線性回歸、決策樹、支持向量機(jī)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)。具體內(nèi)容包括：逆矩陣、行列式、線性獨(dú)立性、向量空間及其維數(shù)等。

本書的第1-7章圍繞Python的基礎(chǔ)知識(shí)展開，詳細(xì)講解Python的語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù)、面向?qū)ο缶幊痰群诵母拍睢５?-9章介紹數(shù)據(jù)處理與可視化工具。第10-17章講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心知識(shí)，第18章介紹了大語言模型在編程中的應(yīng)用，包括如何利用人工智能輔助閱讀代碼、生成代碼、調(diào)試和優(yōu)化程序。

本書共15章，圍繞人工智能的發(fā)展歷程、研究領(lǐng)域、前沿技術(shù)、典型應(yīng)用、安全倫理、產(chǎn)業(yè)格局、戰(zhàn)略布局與產(chǎn)業(yè)發(fā)展等關(guān)鍵議題展開，重點(diǎn)討論了無監(jiān)督學(xué)習(xí)、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能內(nèi)容生成、人工智能大模型、智能體智能、智能無人系統(tǒng)、元宇宙、腦啟發(fā)人工智能和人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)研究等。

本書系統(tǒng)闡述了如何利用騰訊元寶這一強(qiáng)大的AI工具，輕松應(yīng)對(duì)日常挑戰(zhàn)，大幅提升效率，實(shí)現(xiàn)個(gè)人價(jià)值的躍升。本書圍繞工作、學(xué)習(xí)、生活3大方面展開，系統(tǒng)梳理出10個(gè)核心領(lǐng)域，進(jìn)一步圍繞這些領(lǐng)域挖掘出100余個(gè)高頻應(yīng)用場(chǎng)景，用1000余個(gè)提示詞模板和100余個(gè)實(shí)操案例，詳盡演示了如何用騰訊元寶來解決這100余個(gè)高頻應(yīng)用場(chǎng)景所對(duì)應(yīng)

本書主要介紹分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)的關(guān)鍵概念及應(yīng)用，對(duì)于重要的結(jié)果均給出了數(shù)學(xué)證明，從而說明分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)有能力解釋在人機(jī)交互環(huán)境中產(chǎn)生的許多復(fù)雜且有趣的現(xiàn)象。讀者將了解一系列算法和數(shù)學(xué)理論的發(fā)展過程，在這些過程中依次對(duì)隨機(jī)回報(bào)進(jìn)行特征描述、計(jì)算和估計(jì)，最后基于此做出決策。

本書第1章介紹了AI智能體的基本概念及其構(gòu)成，第2章到第8章講述了職業(yè)發(fā)展與求職、辦公效率、商業(yè)與職場(chǎng)技能、自媒體與內(nèi)容創(chuàng)作、學(xué)習(xí)教育與輔導(dǎo)、生活?yuàn)蕵放c社交、健康與家庭管理這7個(gè)領(lǐng)域的21個(gè)智能體的搭建方法。

本書共分為12章，介紹MCP與A2A協(xié)議的核心設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，聚焦于多Agent系統(tǒng)中的復(fù)雜技術(shù)問題，詳細(xì)解析了上下文壓縮、任務(wù)系統(tǒng)建模、函數(shù)回調(diào)機(jī)制、RAG上下檢索融合策略等關(guān)鍵技術(shù)，并深入探討了這些技術(shù)的協(xié)議集成路徑，通過多個(gè)真實(shí)應(yīng)用系統(tǒng)的案例，展示了基于協(xié)議驅(qū)動(dòng)的大模型系統(tǒng)的構(gòu)建、部署與優(yōu)化過程，提供了完整的可執(zhí)行代

本書詳細(xì)介紹了如何將Gradio與各種AI任務(wù)結(jié)合，打造交互式AI應(yīng)用。通過學(xué)習(xí)本書，讀者將掌握高效使用Gradio構(gòu)建、優(yōu)化和部署AI應(yīng)用的方法，從而實(shí)現(xiàn)模型的展示與交互。