深度学习：原理与应用实践

本书围绕“公平、隐私与保障、可靠与安全、包容、负责、透明”六个人工智能需要遵循的原则，诠释当代青少年对负责任的人工智能的认识和思考。

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

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

本书将带你深入探索AI“神器”——DeepSeek的无限潜能，带你从零开始，轻松掌握AI的核心应用。通过学习本书，你将轻松上手DeepSeek，开启智能生活新篇章；通过学习本书，你将学会用DeepSeek大幅提升工作效率；通过学习本书，你将学会如何让DeepSeek成为你的职场超级助手；通过学习本书，你将学会如何利用DeepSeek激发自己的创作灵感，打造爆款内容和个人品牌；通过学习本书，你将学会

本书共十一章，主要包含四部分：第1章解读ChatGPT的基础原理和提示工程的基本概念；第2至5章介绍提示工程技巧，涵盖有效提示编写、针对复杂任务的提示设计技巧、对话中的提示设计技巧，以及提示的优化与迭代；第6章主要介绍当前ChatGPT推出的进阶功能；第7至11章结合教育领域、市场营销、新媒体运营、软件开发和数据分析实战展示提示工程技巧的应用。

本书从技术和规制两个角度入手，以人工智能治理的法律、公共政策以及伦理规范等相关社会行为和社会关系的规则建立和运行为主要思考方向和研究进路，在梳理人工智能发展情况、欧盟及其他国家人工智能立法与政策发布现状的基础上，对人工智能治理的基础、基本路径及我国人工智能产业、政策与规制思路进行了全面和有益的探索。

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、

本书共分为8章，涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析，以及深度学习和大数据分析等全面的内容。

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