AI助力开发 : Trae+CodeWhisperer+DeepSeek+Tabnine+Mintlify+Kimi

本书基于Python与Pytorch对人工智能算法基础知识与实战应用进行了介绍，主要包含两部分内容。第一部分为人工智能算法知识的相关理论介绍，主要包含：人工智能的线性代数基础、概率统计基础、数据分析基础、机器学习基础以及深度学习基础。对机器学习中的回归、聚类以及分类等经典算法进行了介绍。对深度学习中的卷积、循环、Tra

本书按照分析基础、微观经济、产业经济、宏观经济、开放经济和治理监管六部分内容梳理人工智能经济学的知识架构，构建完整的人工智能经济学知识体系，介绍相关经济学知识与研究分析方法。通过搭建人工智能经济学的“技术—经济—治理”分析框架，帮助读者熟悉与掌握人工智能及机器学习方法，理解与剖析人工智能相关的经济学现象与问题，树立与倡

本书旨在用传统前后端开发过程中开发者熟悉的词汇与术语对AI应用开发的专业知识进行深入浅出的讲解，使开发者能够从0到1入门AI应用开发。本书不拘泥于讲解单一编程语言、单一模型和单一框架，而是尽可能完整地展现不同技术方案的优劣、技术选型时的考量和技术生态的全貌。书中涵盖当下多种热门类型AI应用的开发，从OpenAIAPI调

本书系统地介绍生成式人工智能的基本概念、工具和应用，旨在通过原理讲解和实际案例操作，使读者理解生成式人工智能的基本概念，掌握AI工具的种类、使用方法、应用场景，熟练运用AI工具提高工作效率，在智能化时代把握生成式人工智能带来的机遇。 本书共13章，内容包括生成式人工智能简介及其在文本生成、PPT生成、翻译、文本识别、图

本书详细介绍了基于大模型的生成式AI开发技术，涵盖了自然语言处理、语音识别及计算机视觉与图像生成等不同领域。首先在比对生成式AI与判别式AI的基础之上，讲解了大模型的基础知识及相关应用技巧，从文本向量化入手深入剖析了转换器架构的各项核心技术，通过丰富的示例阐述了大模型处理相关任务时的代码实现、模型加载、数据预处理和流水

全书分为两大部分，第一部分介绍DeepSeek学习的前置知识，包括Transformer架构、强化学习基础、大语言模型量化、大语言模型分布式训练等内容，帮助读者建立扎实的理论基础。第二部分聚焦DeepSeek核心技术，主要介绍MoE架构负载均衡、基础设施层的优化、数据处理、训练逻辑、推理优化等内容。通过本书的学习，读者

本书用“1个模型、3场效率革命、36个干法”，涵盖了组织进化、工具升级、决策升维等核心议题，把复杂的AI与数字化转型拆成看得懂、学得会、能照做的方法。书中还整理了AIAgent在13个部门的应用场景清单，设计了VV速赢场景矩阵，并通过SMART成熟度模型帮助企业评估AI落地现状、规划AI落地路径。更难得的是，本书中的每

本书内容沿两条核心主线展开，为读者搭建扎实的学习与实践框架。技能线：全面覆盖AI模型训练的关键技能，从基础的AI入门知识、模型部署、数据获取、数据标注、模型微调，到进阶的语言模型训练、绘画模型训练、语音模型训练，再到AI模型的商业应用，层层递进，确保读者能够系统掌握AI训练的核心功能与应用技巧。案例线：精心设计多个领域

"《AIAgent应用开发:构建多智能体协同系统》深入浅出地介绍智能体与多智能体协同的核心知识及开发技巧。《AIAgent应用开发:构建多智能体协同系统》共8章，从智能体的基本概念、等级划分及模块组成入手，逐步深入探讨提示词工程、大模型评测与应用、记忆与RAG模块、规划能力等关键模块，并辅以编程实践。书中不仅详细讲解了