秒懂AI提问：让人工智能成为你的效率神器

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  DeepSeek：人人都能学会的AI工具

  本书以当下热门的人工智能工具DeepSeek为核心，通过丰富实用的内容，助力读者从对DeepSeek一无所知的新手，成长为能够灵活运用其功能解决各类问题的行家。书中选取了多个领域的典型应用场景，如学习辅助、职场办公、生活娱乐以及自媒体创作等，为读者全方位展示DeepSeek的强大功能。全书共7章，内容层层递进。第1~3章为读者介绍了DeepSeek的功能和技术特点、基础操作技巧和提问策略，帮助读者

  麓山AI研习社编著计算机9万字
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  硅基物语·AI大爆炸：ChatGPT→AIGC→GPT-X→AGI进化→魔法时代→人类未来

  本书以第一人称视角，讲述AI的来龙去脉，表达AI的技术原理。从历史到未来，跨越百年时空；从理论到实践，解读AI大爆炸；从技术到哲学，穿越多个维度；从语言到绘画，落地实战演练。ChatGPT的诞生，引发了奇点降临，点亮了AGI（通用人工智能），并涉及大模型、深度神经网络、Transformer、AIGC、涌现效应等一系列技术前沿。

  量子学派@ChatGPT计算机8.6万字
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  DeepSeek快速上手

  DeepSeek是一种生成式人工智能（AI）大模型，擅长处理复杂任务，具有训练效率高、成本低、性能强、开源等优势，吸引了全世界的关注。本书是写给DeepSeek初学者的快速上手实践指南。本书通过项目实例进行讲解，手把手地教读者如何使用DeepSeek。本书共6章，首先对DeepSeek进行概述，包括其成长路线、优势、技术原理、应用场景、应用方式等；其次讲解如何为DeepSeek写提示词，包括结构化

  李强编著计算机3.6万字
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  AI时代产品经理升级之道：ChatGPT让产品经理插上翅膀

  本书是一本面向产品经理的实用新书，分12章探讨如何用ChatGPT提升产品管理工作的效率和质量。第1章介绍了人工智能对产品管理的影响；第2章介绍用ChatGPT提高文档写作效率；第3章介绍用ChatGPT进行竞品和市场分析；第4章介绍用ChatGPT优化需求管理；第5章介绍用ChatGPT分析产品数据；第6章介绍用ChatGPT改进用户体验；第7章介绍用ChatGPT设计产品原型；第8章介绍用Ch

  关东升计算机11.5万字
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  AIGC革命：Web 3.0时代的新一轮科技浪潮

  本书立足于AIGC技术前沿与发展趋势，全面阐述了AIGC的概念内涵、底层技术与应用场景，详细梳理全球科技巨头在AIGC领域的战略布局，并辅之以大量生动有趣的案例，深度剖析AIGC在各行业领域的应用场景，旨在引导读者真切感受AIGC革命浪潮蕴含的商业创造力。全书分为五个部分，共18章。第一部分主要厘清AIGC技术的起源与演变，阐述席卷全球的AIGC背后的技术架构以及AIGC的应用场景；第二部分重点剖

  杨爱喜 胡松钰 陈金飞计算机11.4万字
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  AIGC+智慧教育：Web 3.0时代的教育变革与转型

  随着Web3.0时代的来临，我国教育领域迎来了一场全面而深刻的变革——AIGC、ChatGPT、大数据、云计算、物联网、数字孪生、元宇宙等新兴技术与教育行业的融合程度日益加深，AI驱动的教育新形态、新模式、新产品不断涌现，数字化、网络化、智能化逐渐成为引领我国教育变革与转型的重要方向。本书立足于全球范围内智慧教育领域的实践经验与前沿趋势，全面阐述AIGC、ChatGPT、元宇宙、数字孪生等新兴技

  程君青 邵立东 杨爱喜计算机13.8万字
• DeepSeek高效提问指南：提出好问题，才有好答案

  如今，以DeepSeek为代表的AI工具迅速崛起，深刻地改变了人类获取与处理信息的方式。但在应用DeepSeek的过程中，很多人发现，向DeepSeek提出问题后，得到的回复往往不尽如人意，或是过于宽泛、缺乏针对性，或是未能切中要点、不能解决实际问题。导致这一问题的根本原因是，提问者缺乏有效的提问技巧，无法精准引导AI发挥强大的运算与分析能力。《DeepSeek高效提问指南》正是针对这一痛点，构建

  马超编著计算机11.4万字
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  MindSpore科学计算

  本书全面、系统地探讨科学计算的背景、机器学习的重要性以及昇思MindSpore框架在科学计算中的广泛应用。科学计算作为一门交叉学科，融合了数学、计算机科学与技术等领域的专业知识，在现代科学研究和工程实践中起着关键作用。本书以MindSpore为平台，深入研究这一全场景AI框架在科学计算中的探索与实践，通过对基础理论、行业应用和实际案例的详细介绍，为读者提供全方位的学习和参考资料。全书共8章，首先详

  陈雷编著计算机15.7万字
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  人工智能数学基础与Python机器学习实战

  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

  刘润森计算机0字