AI助力開發(fā) : Trae+CodeWhisperer+DeepSeek+Tabnine+Mintlify+Kimi

本書基于Python與Pytorch對人工智能算法基礎(chǔ)知識與實戰(zhàn)應(yīng)用進行了介紹，主要包含兩部分內(nèi)容。第一部分為人工智能算法知識的相關(guān)理論介紹，主要包含：人工智能的線性代數(shù)基礎(chǔ)、概率統(tǒng)計基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、機器學習基礎(chǔ)以及深度學習基礎(chǔ)。對機器學習中的回歸、聚類以及分類等經(jīng)典算法進行了介紹。對深度學習中的卷積、循環(huán)、Tra

本書旨在用傳統(tǒng)前后端開發(fā)過程中開發(fā)者熟悉的詞匯與術(shù)語對AI應(yīng)用開發(fā)的專業(yè)知識進行深入淺出的講解，使開發(fā)者能夠從0到1入門AI應(yīng)用開發(fā)。本書不拘泥于講解單一編程語言、單一模型和單一框架，而是盡可能完整地展現(xiàn)不同技術(shù)方案的優(yōu)劣、技術(shù)選型時的考量和技術(shù)生態(tài)的全貌。書中涵蓋當下多種熱門類型AI應(yīng)用的開發(fā)，從OpenAIAPI調(diào)

本書系統(tǒng)地介紹生成式人工智能的基本概念、工具和應(yīng)用，旨在通過原理講解和實際案例操作，使讀者理解生成式人工智能的基本概念，掌握AI工具的種類、使用方法、應(yīng)用場景，熟練運用AI工具提高工作效率，在智能化時代把握生成式人工智能帶來的機遇。 本書共13章，內(nèi)容包括生成式人工智能簡介及其在文本生成、PPT生成、翻譯、文本識別、圖

"《AIAgent應(yīng)用開發(fā):構(gòu)建多智能體協(xié)同系統(tǒng)》深入淺出地介紹智能體與多智能體協(xié)同的核心知識及開發(fā)技巧�！禔IAgent應(yīng)用開發(fā):構(gòu)建多智能體協(xié)同系統(tǒng)》共8章，從智能體的基本概念、等級劃分及模塊組成入手，逐步深入探討提示詞工程、大模型評測與應(yīng)用、記憶與RAG模塊、規(guī)劃能力等關(guān)鍵模塊，并輔以編程實踐。書中不僅詳細講解了

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，多智能體系統(tǒng)作為其重要分支，逐漸成為研究熱點。多智能體系統(tǒng)通過多個智能體的協(xié)同工作，能夠解決復雜環(huán)境下的任務(wù)分配、路徑規(guī)劃、資源優(yōu)化等問題。本書系統(tǒng)介紹了人工智能核心技術(shù)及其在多智能體系統(tǒng)中的應(yīng)用。內(nèi)容涵蓋人工智能的發(fā)展、核心技術(shù)解析，以及多智能體系統(tǒng)的原理、學習與進化、協(xié)同控制等，展示了多

本書系統(tǒng)地探討了概率與統(tǒng)計在人工智能領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，從理論基礎(chǔ)到實戰(zhàn)技術(shù)，內(nèi)容全面且深入。全書共13章，涵蓋概率論、統(tǒng)計學、回歸分析、時間序列、特征工程與選擇、網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與優(yōu)化等基礎(chǔ)知識，延伸至自然語言處理、計算機視覺、推薦系統(tǒng)和強化學習等前沿應(yīng)用場景。 通過理論講解、模型分析和代碼實踐，深入剖析概率和統(tǒng)計在算法建

本書系統(tǒng)梳理當前智能體技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)與應(yīng)用趨勢，全面解析智能體的構(gòu)建原理與實戰(zhàn)場景，幫助讀者從零起步，掌握打造高效AI助手的核心方法。本書分為4個部分，共8章，第1部分（第1章）介紹大模型與智能體的基礎(chǔ)知識、國內(nèi)外主流的智能體；第2部分（第2章）詳細講解智能體的構(gòu)建流程；第3部分（第3~7章）聚焦主流智能體在各類實際場

本書聚焦AIGC與智能體編程開發(fā)實戰(zhàn)，圍繞開源大模型與API調(diào)用展開。本書分為10章，從基礎(chǔ)理論到實際開發(fā)，全面講解基于開源大模型與ServerlessAPI的智能應(yīng)用開發(fā)。第1~3章介紹ServerlessAPI、大模型應(yīng)用架構(gòu)和開發(fā)環(huán)境搭建；第4~6章以流行的開源模型（如DeepSeek、StableDiffusi

本書主要分為3部分。第一部分為第1～5章，介紹機器學習的基礎(chǔ)知識，包括機器學習的基本概念、監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的主要算法、特征工程的技術(shù)，并探討機器學習在通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用，涵蓋速率提升等無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方面的內(nèi)容。第二部分為第6～8章，深入講解深度學習與大模型、模型加速等高級技術(shù)，并探討深度學習和大模型在通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中