人工智能治理研究

本书是继《EasyRL：强化学习教程》（俗称“蘑菇书”）之后，为强化学习的读者专门打造的一本深入实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法进阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与TD3算法、PPO算法等内容，旨在帮助读者快速入门强化学习的代码实践，并辅以一套开源代码框架“Joy

本书从基础的神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等入门知识，到深度学习的应用领域如计算机视觉、自然语言处理等高级主题都有涉及，可以帮助读者更好地理解深度学习知识，并为未来的职业发展打下坚实的基础。

本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAIGPT、清华大学GLM、MetaLlama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型

本书从写作与ChatGPT的基础知识讲起，结合创作者的实际写作经历与写作教学经历，介绍了用ChatGPT写作的基础技巧、进阶写作的方法、不同文体的写作方法、写作变现的秘诀，让读者理解写作技巧与变现思路。

本书系统地探讨了人工智能对法律行业的深远影响、法律人应该掌握的AI知识以及相关的法律AI工具。本书共14章，分为五部分。第一部分（第1章）介绍了大模型的基础知识以及AI在法律领域的应用趋势和场景，并深入探讨了AI对法律行业带来的影响等。第二部分（第2~6章）针对法律人的主要工作任务，包括类案检索、案情分析、法律咨询、法律文书写作、合同审查等，详细讲解了应该如何使用AI来提升工作效率。第三部分（第7

这是一本探讨人工智能与生物技术的融合颠覆传统医疗，并会对未来药物研发产生重大影响的书。作者凭借其在生物科学方面的专业背景，以及在生物技术和制药行业的从业经验，为读者呈现了对于医疗科技这一前沿领域的深刻见解。书中首先概述了数据科学方法的兴起以及生物学领域的范式转变，这一转变催生了计算生物学的革命，即通过计算机模拟进行生物实验和药物研发。作者详细介绍了人工智能和深度学习领域的重大突破，并探讨了这些技术

本书分为4章，共20章。其中第1篇为基础算法篇，从第1章到第9章，讲述排序、查找、线性结构、树、散列、图、堆栈等基本数据结构算法；第2篇为机器学习算法篇，从第10章到第14章，讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法；第3篇为强化学习算法篇，从第15章到第16章，讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法；第4篇为深度学习算法篇，从第17章到第19章，讲述神经网络模型算法、

全书通过118个实用技巧讲解+118集教学视频演示+160多个素材回复文件+144页PPT教学课件，通过“提问生成+修改润色+热门模板+应用案例”4大专项内容，帮助小白快速成为AI文案高手！本书具体内容包括16种AI提问技巧、13种指令优化技巧、11种高效提问技巧、9种文案修改技巧、7种文案润色方法、11类营销文案指令模板、12类办公文案指令模板、13类自媒体文案指令模板、12类教育学术文案指令模

本书以DeepSeek应用为基础，讲解了DeepSeek在自媒体、咨询、营销、教育、翻译、职场、编程等多个领域的应用。书中通过丰富的案例和详细的指导，展示了DeepSeek如何帮助自媒体人打造“爆款”内容，如何为咨询提供高效决策支持，如何在营销中实现流量裂变，如何重塑未来学习范式，以及如何助力职场人和企业实现业务增效等。本书内容通俗易懂，案例丰富，无论是AI（ArtificialIntellig