本书系统构建了深度学习理论与应用的全栈知识体系，从数学基础与机器学习核心原理出发，贯通线性代数、概率统计等关键数学工具，夯实算法研发的理论根基。面向新一代通用图形处理器(GPGPU)硬件架构，深入解析专用编程语言的语法设计与高效编程实践，剖析主流训练与推理框架的底层机制，并结合壁仞科技GPGPU平台，提供针对性的适配与

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。

本书主要阐述自动控制的相关理论，包括控制系统的数学模型、控制系统的时域分析、控制系统的频域分析、控制系统的校正，内容主次分明，结构清晰流畅。

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