DeepSeek生成式人工智能边做边学——原理、配置、提示词和案例实操(微课视频·人工智能通识课版)
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作者:刘扬,李琼,谢欧,何晴,张仁潮,曾宇,王煜林 主编

丛书名:面向数字化时代高等学校计算机系列教材·人工智能

定价:59元

印次:1-1

ISBN:9787302705468

出版日期:2026.03.01

印刷日期:2026.01.22

图书责编:王冰飞

图书分类:教材

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本书主要内容:本书以深度求索(DeepSeek)大模型技术为切入点,系统构建了从发展历程、模型部署、提示词全解析、赋能学习,助力科研、多工具使用以及法律法规的全链条知识体系。本书从逻辑上分为4篇,介绍如下: 第1篇(第1-3章)为导论篇:主要介绍人工智能的演进历程、大语言模型的技术革命,聚焦DeepSeek的技术突破与应用实践。围绕DeepSeek-R1模型的本地部署流程展开实操教学,并深入解析提示词设计的核心结构与工程方法,帮助读者掌握与大模型高效交互的底层逻辑。 第2篇(第4-5章)为应用篇:围绕高校学生成长与科研需求,深入探讨DeepSeek在自主学习、学科竞赛、求职规划及科研全流程中的赋能路径,通过案例解析展示AI技术如何提升学习效率与创新能力。 第3篇(第6-8章)为工具协同篇:聚焦数字化办公与跨领域创作,揭示DeepSeek与WPS办公套件的深度融合场景。同时,介绍DeepSeek与图片设计工具、短视频创作平台、编程提效工具的协同应用,以及智能体开发平台的实战案例,全面提升多工具协作效率。 第4篇(第9章)为伦理与法律篇:从人工智能伦理的本质与核心原则出发,探讨技术发展中的法律规范、国际冲突及未来社会的人机共生伦理,引导读者建立技术应用的责任意识与全局视野。 本书特色: 1.实践导向,学练结合 以“理论讲解+工具实操+案例解析”三位一体结构设计,提供从DeepSeek模型本地部署、提示词工程优化到WPS智能化办公的全流程操作指南。书中嵌入大量实战场景,配合提示词示例与界面截图,确保读者“学即能做,做即能通”。 2.场景全覆盖,目标精准定位 覆盖高校教学、科研、求职、办公等核心场景,深度解析DeepSeek在应用特性,贴合不同用户需求。同时依托开源生态,鼓励读者进行二次开发,适配个性化学习与创新项目需求,助力智能时代人才培养。 3.伦理思辨,责任引领 在技术教学之外,增设伦理法律专篇,结合全球治理案例,引导读者思考AI技术的社会影响。通过“技术价值负载”“人机共生伦理”等议题讨论,培养“技术向善”的责任意识。 读者定位: 本书可作为本科院校人工智能通识课程教材,亦适合科技爱好者、职场人士作为自学指南。对于高校师生,书中提供从课堂案例到科研辅助的全场景教学素材;对于技术从业者,可从中获取大模型部署、办公提效及跨领域协同的实操经验。

时代背景 在人工智能深刻重塑全球教育生态的时代背景下, 以习近平总书记关于“人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术, 深刻改变人类生产生活方式。 ”的重要论断,精准定位了这一技术在未来发展格局中的关键地位。 教育部《 高等学校人工智能创新行动计划》明确提出“推动人工智能与教育深度融合”的战略要求, 并明确要求从2024 年开始, 全国高校要将人工智能纳入大学计算机基础教学内容, 实现人工智能课程全覆盖。 这一战略部署不仅响应了科技革命的时代召唤, 更标志着人工智能教育从专业领域向通识教育的全面拓展, 旨在培养具备 AI 思维的跨学科人才, 以应对智能时代的职业挑战与社会变革。 本书内容 为满足本科院校对人工智能通识课程的教学需求, 同时帮助大学生和其他爱好者更好地应用先进的人工智能技术, 本书以深度求索(DeepSeek) 大模型技术为切入点, 系统构建了涵盖发展历程、 模型部署、 提示词全解析、 赋能学习、 助力科研、 多工具使用以及法律法规的全链条知识体系。 本书从逻辑上分为4 篇, 具体如下: 第1 篇(第1 ~3 章) 为导论篇, 主要介绍人工智能的演进历程、 大语言模型的技术革命,聚焦 DeepSeek 的技术突破与应用实践, 同时围绕 DeepSeek-R1 模型的本地部署流程(环境配置、 可视化界面搭建、 命令行操作) 展开实操教学, 并深入解析提示词设计的核心结构与工程方法, 帮助读者掌握与大模型高效交互的底层逻辑。 第2 篇 ( 第 4 章 和 第 5 章) 为 应 用 篇, 围 绕 高 校 学 生 成 长 与 科 研 需 求, 深 入...

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第1 篇 导 论 篇

第1 章 人工智能演进与大模型崛起中的 DeepSeek 突破 … … … … … … 3

1 .1 人工智能的演进历程 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 4

1 .1 .1 人工智能的起源… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 4

1 .1 .2 从专家系统到深度学习… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 5

1 .2 大语言模型的技术革命 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 7

1 .2.1 Transformer 架构与 GPT 系列突破 … … … … … … … … … … … … … … 7

1 .2.2 AIGC 的爆发与多模态内容生成 … … … … … … … … … … … … … … … … 8

1 .3 DeepSeek 的定位与突破 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 9

1 .3 .1 DeepSeek 的崭露头角 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 9

1 .3 .2 DeepSeek 全场景覆盖与特色能力 … … … … … … … … … … … … … … … 11

第2 章 本地部署 DeepSeek-R1 大模型 … … … … … … … … … … … … … … … 13

2.1 本... 查看详情

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