以下是为您推荐的学习 AI 的书籍： 神经科学相关： 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者：Michael S. Gazzaniga;Richard B. Lvry;George R. Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统涵盖认知神经科学的多个方面。 《神经科学原理》（作者：Eric R. Kandel;James H. Schwartz）：让您系统了解神经元的细胞和分子生物学等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G. Nicholls 等著）：神经生物学领域的世界级名著，涵盖神经科学的多方面内容。 Python 与 AI 相关： Python 方面： 《Python 学习手册》：名声在外。 《Python 编程》：对新手友好。 AI 方面： 《人类简史》：“认知革命”的相关章节有帮助。 《深度学习实战》：梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。

以下是一些常见的 AI 软件： 1. 创作方面： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 市场营销 2. 100 个 AI 应用（81 100）： AI 摄影参数调整助手：利用图像识别、数据分析技术，常见于摄影 APP 参数调整功能，市场规模达数亿美元，可根据场景自动调整摄影参数。 AI 音乐情感分析平台：运用机器学习、音频处理技术，有音乐情感分析软件，市场规模达数亿美元，能够分析音乐的情感表达。 AI 家居智能照明系统：基于物联网技术、机器学习，如小米智能照明系统，市场规模达数十亿美元，可实现家居照明的智能化控制。 AI 金融风险预警平台：通过数据分析、机器学习，有金融风险预警软件，市场规模达数十亿美元，能提前预警金融风险。 AI 旅游路线优化平台：借助数据分析、自然语言处理，如马蜂窝路线优化功能，市场规模达数亿美元，可根据用户需求优化旅游路线。 AI 游戏道具推荐系统：使用数据分析、机器学习，常见于游戏内商城推荐功能，市场规模达数亿美元，能根据玩家需求推荐游戏道具。 AI 天气预报分时服务：基于数据分析、机器学习，如彩云天气分时预报，市场规模达数亿美元，提供精准的分时天气预报。 AI 医疗病历分析平台：运用数据分析、自然语言处理，如医渡云病历分析系统，市场规模达数十亿美元，可分析医疗病历，辅助诊断。 AI 会议发言总结工具：借助自然语言处理、机器学习，如讯飞听见会议总结功能，市场规模达数亿美元，能自动总结会议发言内容。 AI 书法作品临摹辅助工具：利用图像识别、数据分析，如书法临摹软件，市场规模达数亿美元，可帮助书法爱好者进行临摹。

DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司： 1. 秘方特点：DeepSeek 不是“中国式创新”的产物，其秘方是硅谷味儿的。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发轰动。同时，它在国内舆论场被描摹成“大模型价格战的发起者”，形成了一种平行时空的感觉。 2. V3 时刻：如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，接下来的发展充满未知，但 DeepSeek 作为中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行尊重的秘方也是硅谷味儿的。 3. 提示词提升：一个提示词“HiDeepSeek”能让 DeepSeek 的能力更上一层楼。通过 Coze 做了效果对比测试，使用方法包括搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 DeepSeek 等步骤。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存、实现联网和深度思考功能、优化输出质量等。完整提示词版本为 v1.3，特别鸣谢了李继刚和 Thinking Claude 等。

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智能体可以帮助您完成根据元数据表在本地查询大量数据，并把匹配的数据参数复制到元数据表的工作。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。比如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 在实际应用中，多智能体 AI 搜索引擎的方案如下： 1. 第一步，快速搜索补充参考信息：根据用户的任务，使用搜索工具补充更多的信息，例如使用工具 API WebSearchPro。 2. 第二步，用模型规划和分解子任务：使用大模型把用户问题拆分成若干子搜索任务，并转换为 JSON 格式。 3. 第三步，用搜索智能体完成子任务：AI 搜索智能体具备联网搜索的能力，还能够自主分析并进行多轮搜索任务。 4. 第四步，总结子任务生成思维导图：智能体能调用各种插件，如思维导图、流程图、PPT 工具等。 此外，生物医药小助手智能体是由 1 个工作流和 6 个数据库实现的。工作流相对简单，而数据库包括公众号文章、执业药师教材、执业医师讲义、药监局新药审评报告、中国医药企业融资动态、药物对外授权动态、全球药物销售额等。在医疗领域，为保证回答的准确性，提示词约定回答只能来自于知识库。其商业化场景包括医药企业研发立项、科研机构临床转化评估、投资机构评估标的公司等。

智能体的使用具有重要意义，写好提示词是创建智能体的第一步。设计提示词有多种原则和模型，如 CRISPE 框架，其中包括能力与角色（CR）、洞察（I）、陈述（S）、个性（P）、实验（E）等方面，明确希望 AI 扮演的角色、具备的背景信息、要做的事、回答风格以及提供多个答案等。FewShot COT 模型通过加入示例能有更好效果，可提供 1 到多个样本；ZeroShot COT 模型则不增加示例样本。TOT 模型先分步骤，每个步骤产生多个结果并选择，再进行下一步。SelfConsistent COT 模型则注重一个问题的多种解法。 从使用角度看，提示词可分为任务型和拟人化型。任务型提示词高度专业化、流程清晰，遵循严格工作逻辑，专注完成特定任务或解决问题；拟人化提示词模拟人类交互方式，用于陪伴聊天等，需要更细致全面的设计以呈现丰富个性和背景。 在生成式人工智能模型中，提示词是用户输入用于引导模型产生期望输出的文本，可简单可复杂，包含指令、问题、输入数据和示例等，为得到期望回应，通常必须包含指令或问题，其他元素可选。在 LLM 中，基本提示词可直接提问或提供特定任务指令，高级提示词则有更复杂结构，如思维链提示词引导模型逻辑推理得出答案。 提示词和提问题的区别在于，提示词不仅包含问题，还可能包含指令、输入数据和示例等，以更全面地引导模型产生期望的输出。而提问题相对较为简单直接，侧重于获取答案。

在制造业中，AI 有以下应用： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，能自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，可预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，能够自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 总的来说，AIGC 技术正在制造业的各环节得到广泛应用，从产品设计到生产管理再到客户服务，都能发挥重要作用，提高企业的效率和竞争力。

吴恩达（Andrew Ng）是人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域有重要贡献，是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。曾在斯坦福大学任副教授，领导过谷歌的大脑项目（Google Brain），还曾担任百度公司首席科学家并领导百度研究院。 吴恩达以深度学习和大规模机器学习系统方面的研究闻名，推动了人工智能技术的商业应用和普及。他是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者，如 TensorFlow 和 Caffe。 他致力于普及人工智能教育，其教授的机器学习课程在斯坦福大学和 Coursera 上极受欢迎，吸引全球数百万学生参与。 在课程方面，吴恩达有《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》，在 B 站可搜索对应关键词获取资源，相关学习笔记可参考 。推荐直接使用 Jupyter 版本学习，效率更高：https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ ，视频下载地址：https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 ，OpenAI 开源了教程：https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 在供应链工作中的应用主要包括以下几个方面： 1. 预测性维护：通过分析设备运行数据，预测机器故障，帮助避免供应链中的生产停机。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提高供应链中产品的质量。 3. 采购计划和库存预测：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划和库存预测，优化供应链的资源配置。 4. 物流优化：对物流环节进行优化，提高运输效率，降低成本。 5. 风险管理：利用工具如保证技术和技术标准，支持供应链风险管理，建立对系统的信任，让用户相信关键的 AI 相关风险已被识别、解决和减轻。 6. 责任评估与分配：评估法律责任在 AI 供应链中的有效和公平分配，持续收集各方证据，监测框架对不同参与者的影响，关注基础模型带来的潜在挑战，评估是否需要进一步干预 AI 责任。

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