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

本书探寻了AI的成长轨迹，记录了那些震撼世界、改写历史的关键瞬间。本书构建了一幅横跨技术、资本、产业与文明层面的全球AI进化全景图。它不仅展示了算法跃迁的惊心动魄，更揭示了技术狂潮下个体命运的沉浮、行业版图的裂变，以及大国竞合的惊涛骇浪。

"《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

随着人工智能技术的快速发展，多智能体系统作为其重要分支，逐渐成为研究热点。多智能体系统通过多个智能体的协同工作，能够解决复杂环境下的任务分配、路径规划、资源优化等问题。本书系统介绍了人工智能核心技术及其在多智能体系统中的应用。内容涵盖人工智能的发展、核心技术解析，以及多智能体系统的原理、学习与进化、协同控制等，展示了多

本书系统地探讨了概率与统计在人工智能领域中的广泛应用，从理论基础到实战技术，内容全面且深入。全书共13章，涵盖概率论、统计学、回归分析、时间序列、特征工程与选择、网络模型构建与优化等基础知识，延伸至自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和强化学习等前沿应用场景。 通过理论讲解、模型分析和代码实践，深入剖析概率和统计在算法建

本书系统梳理当前智能体技术的发展脉络与应用趋势，全面解析智能体的构建原理与实战场景，帮助读者从零起步，掌握打造高效AI助手的核心方法。本书分为4个部分，共8章，第1部分（第1章）介绍大模型与智能体的基础知识、国内外主流的智能体；第2部分（第2章）详细讲解智能体的构建流程；第3部分（第3~7章）聚焦主流智能体在各类实际场

本书聚焦AIGC与智能体编程开发实战，围绕开源大模型与API调用展开。本书分为10章，从基础理论到实际开发，全面讲解基于开源大模型与ServerlessAPI的智能应用开发。第1~3章介绍ServerlessAPI、大模型应用架构和开发环境搭建；第4~6章以流行的开源模型（如DeepSeek、StableDiffusi

本书主要分为3部分。第一部分为第1～5章，介绍机器学习的基础知识，包括机器学习的基本概念、监督学习和无监督学习的主要算法、特征工程的技术，并探讨机器学习在通信网络优化中的应用，涵盖速率提升等无线网络优化方面的内容。第二部分为第6～8章，深入讲解深度学习与大模型、模型加速等高级技术，并探讨深度学习和大模型在通信网络优化中

本书全面系统地介绍机器学习的经典方法、前沿技术和应用实践。全书分为基础篇、进阶篇和实践篇，共10章，主要内容包括绪论、学习模式、判别式模型、生成式模型、高级机器学习概述、特征表示学习、新兴学习机制概述、主流机器学习编程框架、人脸识别、灾害性天气预报。 本书坚持理论联系实际，兼顾经典与前沿，为读者由浅入深地构建机器学习的