第1章　人工智能導(dǎo)引
1.1　什么是人工智能
1.2　人工智能的起源與發(fā)展
1.3　人工智能的典型應(yīng)用場景
1.4　人工智能的倫理與社會影響
小結(jié)
第2章　DeepSeek模型：原理與應(yīng)用
2.1　DeepSeek模型概述
2.2　技術(shù)特點與創(chuàng)新
2.2.1 混合專家架構(gòu)——團隊協(xié)作的“大腦”
2.2.2 高效訓(xùn)練與優(yōu)化——以巧取勝的創(chuàng)新
2.2.3　強化學(xué)習(xí)與自我進化
2.2.4 中文處理的天然優(yōu)勢
2.2.5 開源共享——打破壟斷的機制創(chuàng)新
2.3　DeepSeek的典型應(yīng)用場景
2.3.1　代碼生成與輔助開發(fā)
2.3.2　數(shù)學(xué)與邏輯推理
2.3.3　私有知識庫知識問答
小結(jié)
第3章　提示詞基礎(chǔ)與設(shè)計
3.1　提示詞基本概念
3.1.1　提示詞的定義
3.1.2　提示詞的功能與影響
3.1.3　提示詞的類型與表達形式
3.1.4　提示詞與傳統(tǒng)系統(tǒng)的區(qū)別
3.1.5　大模型如何理解提示詞
3.2　提示詞設(shè)計的關(guān)鍵步驟
3.2.1　明確需求與清晰指令
3.2.2　提供上下文與角色設(shè)定
3.2.3　設(shè)定輸出格式與范圍
3.2.4　提供示例和模板指導(dǎo)
3.2.5　將復(fù)雜任務(wù)拆解為步驟
3.2.6　引導(dǎo)模型逐步思考與推理
3.2.7　提示詞的迭代優(yōu)化與測試
3.3　提示詞高級技巧與應(yīng)用實例
3.3.1　多角色分工提示
3.3.2 “批判-改進”提示
3.3.3　反向提示
3.3.4　高保真模板提示
3.3.5　風(fēng)格仿寫與文體嵌入
3.3.6　情緒與語氣調(diào)控
3.3.7　學(xué)科特化約束
小結(jié)
第4章　人工智能語言Python基礎(chǔ)
4.1　Python與人工智能的關(guān)系
4.2　Python語言開發(fā)環(huán)境
4.2.1 Python支持的平臺
4.2.2 Python下載與獲取
4.2.3　安裝Python與配置環(huán)境變量
4.2.4　運行Python：你的第一個Python程序
4.2.5　常見問題與排錯
4.3　Python快速入門
4.3.1　程序結(jié)構(gòu)與語法規(guī)則
4.3.2　變量與數(shù)據(jù)類型
4.3.3　運算符與表達式
4.3.4　常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡介
4.3.5　控制流程與邏輯結(jié)構(gòu)
4.3.6　函數(shù)與模塊：構(gòu)建可重用代碼塊
4.4　Python核心庫與AI開發(fā)
4.4.1 NumPy數(shù)值計算庫
4.4.2 Pandas數(shù)據(jù)分析庫
4.4.3 Matplotlib可視化庫
4.4.4 Scikit-learn機器學(xué)習(xí)的工具箱
4.4.5 PyTorch深度學(xué)習(xí)的實驗室
小結(jié)
第5章　人工智能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
5.1　數(shù)據(jù)與人工智能
5.1.1　數(shù)據(jù)是人工智能的“生命線”
5.1.2　數(shù)據(jù)的“宇宙”：從比特到Y(jié)B的數(shù)據(jù)洪流
5.1.3 AI時代的數(shù)據(jù)“雙刃劍”：風(fēng)險、挑戰(zhàn)與負責(zé)任的使用
5.2　數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)
5.2.1 Pandas中的Series和DataFrame
5.2.2　數(shù)據(jù)的讀取與存儲
5.2.3　數(shù)據(jù)抽取
5.2.4　數(shù)據(jù)的增加、修改和刪除
5.3　數(shù)據(jù)獲取、整合與初步探索
5.3.1　多源數(shù)據(jù)獲取概述
5.3.2　數(shù)據(jù)拼接與合并/連接
5.3.3　數(shù)據(jù)聚合
5.3.4　數(shù)據(jù)初探
5.3.5　數(shù)據(jù)可視化
5.4　數(shù)據(jù)質(zhì)量分析與清洗
5.4.1　缺失值分析與處理
5.4.2　重復(fù)值分析與處理
5.4.3　異常值分析與處理
5.4.4　數(shù)據(jù)類型分析與轉(zhuǎn)換
5.5　數(shù)據(jù)關(guān)系探索與初步特征處理
5.5.1　相關(guān)性分析及可視化
5.5.2　特征編碼
5.5.3　特征縮放
5.5.4　特征精簡與優(yōu)化
小結(jié)
第6章　人工智能基礎(chǔ)算法
6.1　監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)
6.1.1　監(jiān)督學(xué)習(xí)
6.1.2　無監(jiān)督學(xué)習(xí)
6.1.3　監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的差別
6.1.4　監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用
6.2　線性回歸與邏輯回歸
6.2.1　線性回歸
6.2.2　邏輯回歸
6.3　決策樹與隨機森林
6.3.1　決策樹
6.3.2　隨機森林
6.4　聚類算法
6.5　模型評估指標
6.5.1　回歸任務(wù)評估指標
6.5.2　分類任務(wù)評估指標
小結(jié)
第7章　大模型技術(shù)與應(yīng)用
7.1　大模型的基本概念與發(fā)展
7.1.1 大模型的基本概念
7.1.2 大模型的特征
7.1.3 大模型產(chǎn)品
7.1.4 大模型的發(fā)展歷程
7.1.5 大模型的技術(shù)
7.1.6 大模型的分類
7.1.7 大模型的應(yīng)用領(lǐng)域
7.2　AI數(shù)字人與換臉換聲應(yīng)用
7.2.1 AI數(shù)字人的概念
7.2.2 AI數(shù)字人的發(fā)展歷程
7.2.3 數(shù)字人換臉換聲技術(shù)
7.2.4 數(shù)字人換臉換聲技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域
7.2.5 數(shù)字人換臉換聲技術(shù)未來的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢
7.3　Agent智能體機器人構(gòu)建
7.3.1 Agent智能體的概念
7.3.2 智能體的發(fā)展歷程
7.3.3 Agent智能體的分類
7.3.4 Agent智能體代表性的產(chǎn)品
7.3.5 智能體構(gòu)建的技術(shù)框架
7.3.6 智能體應(yīng)用的實踐案例
小結(jié)
第8章　人工智能的未來與倫理
8.1　AI技術(shù)發(fā)展趨勢
8.2　人工智能的倫理挑戰(zhàn)與應(yīng)對
8.2.1 面臨的主要挑戰(zhàn)
8.2.2 解決的技術(shù)方法
8.3　人工智能的法律挑戰(zhàn)與應(yīng)對
8.3.1 現(xiàn)有法律框架面臨的挑戰(zhàn)
8.3.2 應(yīng)對策略的思考
小結(jié)