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针对应用型本科高校的在校学生开展人工智能通识教育所需的教材，主要内容包括人工智能的基础、数据处理的基础、深度学习基础以及大模型应用基础等相关内容。主要介绍人工智能概述、DeepSeek模型原理与应用、提示词基础与设计、人工智能语言Python基础、人工智能数据基础、人工智能基础算法、大模型技术与应用、人工智能的未来与伦

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本书是一本全面介绍DeepSeek及其在各行业中应用的实用指南。随着AI技术的快速发展，DeepSeek作为一款高效、多模态的AI工具，已经在金融、文化创意、软件服务、教育、制造业等多个领域展现出强大的应用潜力。本书从零基础出发，逐步引导读者从初学者成长为行业应用高手，特别适合希望通过DeepSeek提升工作效率和职业

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本书在详细阐述强化学习基本概念与基本理论的基础上，循序渐进地介绍了深度强化学习各常用算法的基本思想、算法伪代码、算法实现、基于实例的算法演示与程序分析等内容。具体介绍了Q-learning算法求解最优路径问题，SARSA算法求解最优安全路径问题，策略迭代算法求解两地租车最优调度问题，价值迭代算法求解最优路径问题，DQN

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本书分为五篇，覆盖基础理论、自然语言处理、计算机视觉、图学习及综合应用，重点解析自然语言处理、计算机视觉、图深度学习与多模态深度学习的发展脉络；以Transformer为核心，详解其结构、经典模型及其在生成式任务中的应用。同时，本书聚焦图卷积网络与图注意力网络，从谱图卷积到多头注意力机制，探讨其在节点分类、图对齐等问题

本书是《大学计算机基础实验教程(第三版)》的后续教程，同时也是《计算机基础与人工智能(第四版)》(杨俊等主编，科学出版社出版)的配套教材。主要内容包括上机实验、习题与参考答案、主教材习题参考答案。其中，上机实验包括8个实验，涉及问题分析与求解、软件机器人和AI大模型应用，每个实验设有实验目的和实验内容。学生能够明确上机