MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：16
- 题名/责任者:
- 基于DeepSeek大模型的深度应用实践/韩晓晨著
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2025.3
- ISBN及定价:
- 978-7-302-68599-9/CNY129.00
- 载体形态项:
- 424页;24cm
- 个人责任者:
- 韩晓晨 著
- 学科主题:
- 人工智能
- 中图法分类号:
- TP18
- 提要文摘附注:
- 本书全面系统地阐述了DeepSeek大模型的核心原理与实际应用, 从理论到实践, 为读者提供了一个完整的技术路径。全书共分为三部分10章, 系统介绍大模型的理论、技术实现与行业应用。第1-4章聚焦于大模型的理论基础与核心技术, 全面介绍了深度学习与大模型的演进、Transformer与MoE机制, 深入解析了DeepSeek架构的关键设计思想与优化策略, 帮助读者建立对大模型技术的全面理解。第5-7章转向实际应用开发, 详细讲解了编程智能助手的技术实现、智能代码生成与调试以及Prompt设计等关键技术, 为读者提供了如何将大模型应用于开发工具链的实践指导。第8-10章则聚焦于大模型在行业中的定制化应用, 探索了数据构建、自监督学习、模型优化与部署等技术, 结合具体行业案例, 深入讨论了大模型如何在零售、制造等领域实现智能化应用, 最终帮助读者掌握从需求分析到模型部署的全流程。
- 使用对象附注:
- 本书既适合人工智能、机器学习领域的技术人员, 也适合高校师生和希望深入掌握大模型开发的读者
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