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人工智能与机器学习

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利用代理式AI转型企业架构：设计智能、自适应和自治理系统

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Shivakumar R. Goniwada

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提示工程与LLM应用：如何与人工智能对话

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卡米尔·加德耶夫

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精通 Microsoft Agent Framework：使用 .NET 构建企业级 AI 智能体

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Sarat Piridi

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打破模型上下文协议：针对基于MCP的AI系统的代理攻击与防御

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Thejes sree Satheesh kumar, Srinivasan Sekar

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Nicole Koenigstein

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LLM实践。大型语言模型从构想到实施

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行动中的授权：为零信任、API、SaaS和AI代理构建基于策略的访问控制

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Phillip J. Windley

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从零构建AI智能体：能够推理、规划和自主行动的智能体

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Jungjun Hur, Younghee Song

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Microsoft Agent Framework实战：使用Python、.NET、MCP工具和云就绪工作流构建、编排和扩展生产级AI代理

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Daniel S. Scott

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Python中的AI助手：实践应用LLM、GPT、RAG + 包含现成机器人和示例的虚拟磁盘

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沃罗比约夫 M. S.

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Python自动化手册，第三版

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Jaime Buelta

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面向商业创新的生成式AI：领导层实现生成式AI商业价值的实用指南

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Brajesh De

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使用Claude AI掌握AI代理：构建规划、推理和执行的智能系统实用指南

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大型语言模型的可观测性：大规模AI的站点可靠性和混沌工程

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Ankush Sharma

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生成式AI初学者指南：扩散模型、ChatGPT和LLM入门路径

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Deepshikha Bhati, Fnu Neha, Angela Guercio, Md Amiruzzaman, Aloysius Bathi Kasturiarachi

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大型语言模型食谱：微调、优化、部署和实际应用实践指南

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Bharath Kumar Bolla, Kalpa Subbaiah, Sashi Kiran Kaata

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生产级RAG实战：设计、开发和部署生产就绪的RAG应用

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Ofer Mendelevitch, Forrest Sheng Bao

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使用模式提示构建复杂多智能体系统

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BiteSize Python 中级学习者：包含实践实验室、真实世界示例和生成式AI辅助

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Di Wu

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Dominik Polzer

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Tomazh Bratanich，奥斯卡·哈内

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实用生成式AI：从概念到部署：构建和部署合乎道德的AI驱动解决方案

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Pramod Singh, James McKeone

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Kubernetes上的生成式AI：大型语言模型的生产化部署

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基于大型语言模型的推荐系统。完整创建周期：从预训练到智能代理部署

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刘璐，张玉君

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Wei-Meng Lee

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Roberto Infante

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Rishal Hurbans

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生成式AI导论：可靠、负责任与现实应用

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Numa Dhamani, Maggie Engler

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构建与训练生成式AI模型：生成式AI开发与规模化实用指南

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Irena Cronin

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Shesh Narayan Gupta

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Dhivya Nagasubramanian

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