本书从人工智能的概念、发展历程、基础支撑出发，系统阐述了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等关键技术。通过丰富的案例拓展和实践任务，帮助读者感知和体验人工智能应用，体会科技魅力。同时，本书还探讨了人工智能的伦理、法律和社会影响，引导读者思考技术发展的责任与未来。

本书共分七章，内容包括：深入理解AIAgent、DeepSeek推动智能体发展、企业AI落地的思考与定位、非专业人员的AI学习成长路径、零基础冲浪智能体开发、从现在看未来、在AI变革中筑起安全防线。

本书共9章，具体内容包括线性回归、分类分析、重采样、信息准则、正则化、非线性回归、决策树、支持向量机、无监督学习。考虑到数学基础薄弱的读者也能很好地学习本书，还特别在开始设置了“线性代数”一章。

本书共包含8章内容，分别为DeepSeekAPI及本地部署、CursorAI编程工具、点名助手项目开发、自媒体选题热榜助手项目开发、心理测试软件项目开发、电商评价助手项目开发、情侣默契问答项目开发，以及Cursor使用经验及方法论。需要特别说明的是，虽然本书涉及部分代码和技术内容。

本书共9章，具体内容包括线性回归、分类分析、重采样、信息准则、正则化、非线性回归、决策树、支持向量机、无监督学习。具体内容包括：逆矩阵、行列式、线性独立性、向量空间及其维数等。

本书的第1-7章围绕Python的基础知识展开，详细讲解Python的语法、数据结构、函数、面向对象编程等核心概念。第8-9章介绍数据处理与可视化工具。第10-17章讲解神经网络的核心知识，第18章介绍了大语言模型在编程中的应用，包括如何利用人工智能辅助阅读代码、生成代码、调试和优化程序。

本书共15章，围绕人工智能的发展历程、研究领域、前沿技术、典型应用、安全伦理、产业格局、战略布局与产业发展等关键议题展开，重点讨论了无监督学习、自动机器学习、人工智能内容生成、人工智能大模型、智能体智能、智能无人系统、元宇宙、脑启发人工智能和人工智能驱动科学研究等。

本书系统阐述了如何利用腾讯元宝这一强大的AI工具，轻松应对日常挑战，大幅提升效率，实现个人价值的跃升。本书围绕工作、学习、生活3大方面展开，系统梳理出10个核心领域，进一步围绕这些领域挖掘出100余个高频应用场景，用1000余个提示词模板和100余个实操案例，详尽演示了如何用腾讯元宝来解决这100余个高频应用场景所对应

本书主要介绍分布式强化学习的关键概念及应用，对于重要的结果均给出了数学证明，从而说明分布式强化学习有能力解释在人机交互环境中产生的许多复杂且有趣的现象。读者将了解一系列算法和数学理论的发展过程，在这些过程中依次对随机回报进行特征描述、计算和估计，最后基于此做出决策。

本书第1章介绍了AI智能体的基本概念及其构成，第2章到第8章讲述了职业发展与求职、办公效率、商业与职场技能、自媒体与内容创作、学习教育与辅导、生活娱乐与社交、健康与家庭管理这7个领域的21个智能体的搭建方法。