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

本书深入探讨了人工智能技术的伦理、法律、社会责任及其全球治理问题，旨在为构建透明、公正和负责任的人工智能生态提供理论和实践指导。本书系统剖析人工智能技术发展引发的伦理冲突、法律挑战及社会治理难题，致力于构建兼顾技术创新与人类福祉的治理框架。全书从跨学科视角切入，聚焦人工智能伦理困境，探讨算法偏见、数据隐私、责任归属等核

本教材是专为职业学校学生设计的人工智能教材，通过实践项目帮助学生掌握大语言模型的应用。教材分为两个主要模块：初体验和应用实践。 在初体验模块中，学生首先通过生活中的AI应用案例（如人脸识别、语音助手、推荐系统）了解人工智能的广泛使用。接着，学生将学习大语言模型的定义、发展历程及其在文本生成、代码生成、问答系统等领域的

本书作为系统性AI素养建构指南，采用“理论+实践+前瞻”架构，全面覆盖AI认知、技术原理、应用实践、组织转型、风险治理和未来趋势六大维度。从揭秘AI技术机制到解析医疗、金融、教育等行业变革案例；从构建AI-Ready组织能力到应对算法偏见、数据隐私等伦理挑战；从把握多模态大模型前沿趋势到培养公民责任意识，为读者提供完整

本书以“基础-技术-应用-展望”为框架，系统阐述具身智能的理论内核、技术路径、全场景应用和产业发展。本书首先阐述具身智能的核心理论和演变历程，通过关键的原理与里程碑事件，让读者初步理解具身智能；然后进一步剖析感知系统、认知架构、运动控制、基础系统等核心技术，辅以特斯拉Optimus、波士顿动力机器人等真实案例，展现具身

本书系统梳理了Llama4大语言模型（简称“大模型”）的理论基础、技术架构、协议互联与工程实践，全面覆盖从大模型底层结构到高阶应用的全栈知识体系。全书分为三部分共10章：第一部分重点介绍大语言模型的基本原理、Llama4的基本架构与设计创新、多模态处理能力及与MCP的深度融合，为读者理解其核心机制奠定扎实的理论基础；第

本书系统全面地阐述了大模型应用开发的核心技术体系与实践路径。内容涵盖大模型基础与技术概览、开发环境搭建、提示工程与交互设计、检索增强生成系统、智能体开发体系及多模态应用开发；深入探讨了模型在金融、医疗、教育等关键行业的落地应用；并系统讲解了模型轻量化与部署优化、系统监控与迭代优化等工程化方法，同时强调了人工智能伦理与合

本书以AI技术赋能社会科学研究为核心，聚焦DeepSeek与ChatGPT两大工具，系统构建从理论研究到实践操作的完整知识框架。全书以社会科学研究流程为主线，围绕文献处理、数据获取、分析可视化、成果输出四大核心环节展开，通过具体的场景化案例展现AI技术的赋能路径。结构设计采用双工具并行对比的视角：DeepSeek篇深入

本书主要内容包括：机器学习概述、机器学习的统计学基础、机器学习的常用Python库、机器学习的基本流程、回归、分类：Logistic回归和最大熵模型、分类：决策树、分类：贝叶斯分类器、分类：支持向量机、分类：集成学习、聚类分析、降维、神经网络、深度学习。