清华大学出品DeepSeek使用手册,入门到精通(附下载链接)

一、前言

  DeepSeek是一种基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统。它通过深度学习模型理解数据的上下文语义,实现更智能化的搜索与分析。具体来说,DeepSeek利用深度神经网络(DNN)对数据进行建模,能够自动提取数据的特征,并理解数据之间的复杂关系。这种模型特别适用于处理非结构化数据,如文本、图像和音频,使得DeepSeek在多个领域具有广泛的应用前景。

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DeepSeek官网:https://www.deepseek.com/

二、发展历程

2024年12月,视觉模型DeepSeek-VL2、全新系列模型DeepSeek-V3首个版本相继发布并同步开源。

2025年1月15日,DeepSeek官方App正式发布,上线平台包括苹果App Store等。用户安装后即可免费与DeepSeek-V3模型互动交流

2025年2月,云南白药集团、连连数字、大连人工智能计算中心、大连市超级计算中心、中国华能集团有限公司等多家企业或机构宣布已完成DeepSeek模型的本地化部署或应用。

2025年2月15日,有媒体透露,微信搜一搜在测试接入DeepSeek-R1。

2025年2月16日,百度搜索宣布将全面接入DeepSeek和文心大模型最新的深度搜索功能。

三、《DeepSeek:从入门到精通》介绍

  《DeepSeek:从入门到精通》是由清华大学新闻与传播学院团队编写的深度指南,全面介绍DeepSeek这一国产开源AI平台的功能、应用及使用方法。

  《DeepSeek:从入门到精通》是一本系统化的技术指南,旨在帮助用户从零基础到精通掌握DeepSeek的核心功能与应用技巧。通过本书的学习,用户可以全面了解DeepSeek的功能特点、安装配置方法、高级应用策略以及行业应用案例,从而在工作中更高效地使用DeepSeek提升工作效率和创造力。

四、主要内容

1.DeepSeek 概述:它是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司打造的 AI 应用,融合多领域先进技术,用于数据挖掘、机器学习等领域。其具备文本生成创作、自然语言理解分析、编程支持、数据可视化等核心功能,可满足创意写作、舆情监测、软件开发、数据分析等场景需求。

2.基础使用:介绍访问平台方式,讲解输入框、结果展示区等平台界面功能区域的使用,说明联网搜索与文件上传操作,让用户能快速开始使用 DeepSeek。

3.进阶技巧:剖析不同模型特点和适用场景,助力用户合理选择;探讨提升使用效能和拓宽知识视野的方法;深入讲解提示语,包括基本组成、类型、构建原则与技巧,以及提示语链相关知识;介绍提示词工程、框架和三重概率概念及其应用 。

4.能力培养:强调人机共生时代,用户要培养与 AI 协作和评估 AI 结果的能力;阐述利用 DeepSeek 唤醒知识储备、整合分散知识的方法;探讨 AI 在知识创新中的作用;说明构建和管理基于 AI 的知识库的方法。

5.应用场景与案例:通过丰富案例和实战演练,展示 DeepSeek 在内容创作(如文案、营销策划、品牌故事等)方面的应用,针对不同社交媒体平台给出优化策略,帮助读者将理论转化为实际操作能力,提升工作效率和创新能力。

五、内容速览

  全面介绍了DeepSeek这家科技公司及其开源的推理模型DeepSeek-R1,详细阐述了其应用场景、功能特点以及如何使用DeepSeek进行内容生成和提示语设计等方面的实战技巧。

  同时,还针对不同平台的特性提出了相应的提示语设计策略,为读者提供了深入、全面地呈现原文报告的重要内容。

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完整版PDF文件下载链接:https://pan.baidu.com/s/1f9hD2g-9Urzsw0_5EgjXzQ?pwd=nt10

<think>好的,用户让我帮忙找一份清华大学出品DeepSeek入门精通的资料。首先,我需要确认DeepSeek是否真的由清华大学开发或者与其有合作关系。根据我的知识库信息,DeepSeek是深度求索公司(DeepSeek Inc.)开发的智能模型,而深度求索是一家专注实现AGI的中国公司,成立于2023年。目前没有证据显示清华大学直接参与开发或出品DeepSeek的相关教程或文档。 用户可能误以为DeepSeek清华大学有关联,可能是因为清华大学人工智能领域有较强的学术背景,或者某些项目名称相似导致混淆。需要向用户澄清这一点,避免误导。 接下来,用户的需求是寻找从入门精通的指南。即使没有清华大学的官方资料,我可以提供通用的学习路径。可能需要包括基础的机器学习知识、深度学习框架使用(如PyTorch)、自然语言处理基础,以及DeepSeek的具体应用场景和最佳实践。此外,建议用户参考官方文档、社区资源以及相关论文或技术博客。 同时,需要考虑用户可能的背景。如果是学生或研究人员,可能需要更理论化的内容;如果是开发者,可能更关注API使用和实际项目应用。需要覆盖不同层次的需求,并推荐合适的资源,比如在线课程、开源项目、论坛讨论等。 另外,需要检查是否有任何合作项目或第三方制作的教程,但需谨慎避免推荐未经核实的内容,确保信息的准确性和可靠性。最后,提醒用户注意版权问题,确保使用的资料合法合规。</think>目前没有公开信息显示清华大学出品过名为《DeepSeek入门精通》的官方教程。不过根据DeepSeek相关背景,可提供以下学习路径建议: --- ### **DeepSeek学习路径指南** #### **1. 背景了解** - **官方渠道** 🔗 [深度求索(DeepSeek)官网](https://www.deepseek.com/) 🔗 [GitHub开源项目](https://github.com/deepseek-ai) - 重点关注技术白皮书、模型架构文档 - **学术关联** ※ 清华大学计算机系与智谱AI等团队曾合作研发GLM大模型(与DeepSeek同属AGI领域) ※ 建议参考《人工智能前沿技术》等清华公开课 #### **2. 基础准备** | 学习阶段 | 推荐内容 | 资源链接 | |----------------|----------------------------------|-----------------------------------| | 机器学习基础 | 吴恩达《机器学习》课程 | Coursera/网易云课堂 | | 深度学习框架 | PyTorch官方教程 | [pytorch.org](https://pytorch.org)| | 大模型原理 | 《预训练语言模型》专著 | 电子工业出版社 | #### **3. DeepSeek专项学习** - **官方资源** ✅ 模型API文档 ✅ 开源代码解读(如DeepSeek-MoE) ✅ 技术博客(关注低参微调、多模态对齐等特性) - **实践项目** ```python # 示例:API调用 from deepseek import LLM model = LLM(model_name="deepseek-chat") response = model.generate("解释强化学习") ``` - **社区资源** 🚀 Hugging Face模型库 🚀 知乎/掘金技术专栏 🚀 AI Studio实战案例 #### **4. 进阶研究** - 论文精读:《DeepSeek MoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts》 - 清华大学交叉信息研究院相关讲座 - 国际顶会论文(NeurIPS/ICLR等) --- #### **⚠️ 重要提示** 1. 警惕非官方渠道的"内部资料" 2. 学术引用需核对论文来源 3. 企业合作项目需通过正规渠道申请 建议通过**深度求索官方技术社区**获取最新学习资源。如需清华相关AI课程资源,可访问: 🔗 [清华大学开放课程平台](https://www.xuetangx.com/) 🔗 清华计算机系《人工智能导论》公开课
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