本书分为两大部分：第一部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。

黑马程序员推出的《Spring AI+DeepSeek大模型应用开发实战》教程是面向Java开发者的大模型应用开发课程，深度整合Spring生态与国产大模型DeepSeek，助力传统Java项目AI化转型。附课件资料。

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本书由安德鲁·格拉斯纳撰写，详细介绍了深度学习的基础知识及其实际应用。内容涵盖了从基础概念到具体实现的技术要点，适合希望深入了解深度学习的读者。

本书由未来智能实验室与代晶共同编著，系统讲解了DeepSeek-V3大模型的原理及其在实际项目中的应用。内容涵盖Transformer架构、DeepSeek的核心技术、训练方法以及多个行业应用实例，通过理论与案例结合的方式，帮助读者全面掌握大语言模型的开发与部署技能，适合AI研究者、工程师及高校师生阅读。