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

本书旨在用传统前后端开发过程中开发者熟悉的词汇与术语对AI应用开发的专业知识进行深入浅出的讲解，使开发者能够从0到1入门AI应用开发。本书不拘泥于讲解单一编程语言、单一模型和单一框架，而是尽可能完整地展现不同技术方案的优劣、技术选型时的考量和技术生态的全貌。书中涵盖当下多种热门类型AI应用的开发，从OpenAIAPI调

本书系统地介绍生成式人工智能的基本概念、工具和应用，旨在通过原理讲解和实际案例操作，使读者理解生成式人工智能的基本概念，掌握AI工具的种类、使用方法、应用场景，熟练运用AI工具提高工作效率，在智能化时代把握生成式人工智能带来的机遇。 本书共13章，内容包括生成式人工智能简介及其在文本生成、PPT生成、翻译、文本识别、图

"《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