因果推断：基于图模型分析

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  用ChatGPT轻松玩转机器学习与深度学习

  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。

  段小手计算机18万字
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  AI训练师手册：算法与模型训练从入门到精通

  本书共有10章，包括51个实操案例解析和80个行业案例分析。书中内容从技能线和案例线展开介绍。技能线：从人工智能的相关技术入手，不仅介绍了AI训练师的发展历程和行业动态，还重点讲述了AI训练师的职业技能提升方法。案例线：不仅涵盖了AI领域的各个方面，而且非常注重算法与模型的实际应用，通过分析大量的经典案例，可以让读者更好地掌握AI训练的相关技能。

  谷建阳编著计算机11.6万字
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  秒懂AI辅助论文写作

  本书是一本深入探讨AI在论文写作中应用的指南。本书通过九章内容，全面介绍如何在论文选题、前言写作、大纲写作、正文写作、数据分析、摘要写作、结语撰写、文稿翻译与润色、答辩PPT制作、查重投稿等环节借助AI提高效率和质量。本书不仅讨论了AI的使用伦理，还针对论文写作的具体问题，提供了提示词示例（已全部收录到秋叶AI智能鼠标平台），为论文写作提供了广阔的视角和新的方法。本书可作为缺少学术论文写作经验的大

  秋叶 佘有缘计算机7.3万字
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  巧用AI工具高效搞定PPT设计与制作

  本书讲解如何利用AI工具来高效制作和设计PPT，全书共分为8章，前面7章分别介绍了PPT不同制作内容的相关知识和技巧，包括软件操作层面、设计思维层面、素材应用层面的内容，第8章模拟了两个真实工作场景下的PPT使用需求，逐步讲解设计的关键环节，旨在帮助读者解决工作中的实际问题。

  凤凰高新教育编著计算机601字
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  Joy RL：强化学习实践教程

  本书是继《EasyRL：强化学习教程》（俗称“蘑菇书”）之后，为强化学习的读者专门打造的一本深入实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法进阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与TD3算法、PPO算法等内容，旨在帮助读者快速入门强化学习的代码实践，并辅以一套开源代码框架“Joy

  江季 王琦 杨毅远计算机7.8万字
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  AI虚拟仿真从入门到参赛

  本书全面探讨人工智能三维仿真竞赛，包括竞赛的立意、类型和流程，并详细介绍人工智能三维仿真软件的核心功能，如编程、控制、循迹、定位等的应用。本书首先介绍人工智能三维仿真竞赛的基础知识，为读者打下坚实的理论基础；其次转向人工智能三维仿真软件的详细教学，通过具体案例强化读者的学习效果；最后总结人工智能三维仿真竞赛中的常见任务类型，并结合历史竞赛案例，为读者提供实际参考。本书适合准备参加人工智能三维仿真竞

  李博 金鑫主编计算机4.4万字
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  DeepSeek原理与项目实战：大模型部署、微调与应用开发

  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

  未来智能实验室 代晶编著计算机17.1万字
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  从零构建大模型

  本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

  (美)塞巴斯蒂安·拉施卡计算机13.8万字
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  人工智能算法基础

  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、

  唐宇迪 史卫亚 罗召勇 李琳 侯惠芳编著计算机0字