本书是一本全面介绍DeepSeek技术的实用指南。本书从基础概念入手，逐步深入，涵盖了DeepSeek的核心功能、应用场景、技术实现及未来发展趋势，并结合AI Agent（智能体）展开分析。全书共8章。 第1章介绍DeepSeek的基本概念和实用技巧，结合费曼学习法展示如何高效学习，并探讨DeepSeek在内容创作、教育、商业、科技等领域的广泛应用；第2章详细讲解DeepSeek与剪映、即梦AI、豆包的协同使用，帮助读者快速实现短视频制作与数字人带货、战斗场景与住宅设计、创意内容生成等任务；第3章指导读者完成DeepSeek的本地化部署，包括安装Ollama、部署DeepSeek模型、部署与配置Open WebUI、集成CodeGPT插件等，并通过“代码解读助手”项目实战巩固所学知识；第4章介绍如何在腾讯云平台上部署DeepSeek模型，并通过“英语学习助手”项目实战展示云平台的应用价值；第5章深入探讨DeepSeek API的使用、模型的基本概念、自定义模型开发、模型优化、数据处理、推理模型及API的实现技术，帮助读者掌握高级技能；第6章聚焦分布式训练、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等前沿领域，结合实践案例展示DeepSeek在AI研究中的应用；第7章分析AI技术在制造业的应用现状，探讨DeepSeek的最新技术研究领域、技术演进过程、未来发展方向，展望AI未来技术突破与生态演进；第8章介绍利用DeepSeek和Coze构建一个能够一键生成爆款图文（适用于小红书、抖音、微信等社交平台）的智能体案例。全面演示了如何使用工作流节点进行复杂业务逻辑的编排，包括大模型节点、插件节点、循环节点等元素的有效组合，从而实现自动化的内容创作。 本书内容由浅入深，理论与实践相结合，适合AI初学者、开发者、研究人员及行业从业者阅读，旨在帮助读者全面掌握DeepSeek技术，并将其应用于实际场景中。

第1章 DeepSeek入门
1.1 初识DeepSeek
1.1.1 什么是DeepSeek
1.1.2 DeepSeek基本使用技巧
1.2 DeepSeek在工作生活中的实用技巧
1.2.1 律师的提问技巧
1.2.2 医生的提问技巧
1.2.3 学生的提问技巧
1.2.4 程序员的提问技巧
1.2.5 旅行家的提问技巧
1.2.6 作者的提问技巧
1.2.7 DeepSeek提问通用技巧
1.3 DeepSeek结合费曼学习法
1.3.1 DeepSeek与费曼学习法结合的优势
1.3.2 DeepSeek与费曼学习法结合示例：学习“区块链技术”
1.4 DeepSeek的各种应用场景
1.4.1 DeepSeek内容创作
1.4.2 DeepSeek教育与学习
1.4.3 DeepSeek商业与营销
1.4.4 DeepSeek科技与研发
1.4.5 DeepSeek媒体与娱乐
1.4.6 DeepSeek个人生活
1.4.7 DeepSeek跨领域协作
1.5 本章小结
第2章 DeepSeek与高效工具组合应用
2.1 DeepSeek+剪映（短视频与数字人创作）
2.1.1 DeepSeek+剪映（快速实现短视频制作）
2.1.2 DeepSeek+剪映（快速实现数字人带货）
2.2 DeepSeek+即梦AI（战斗场景与住宅设计）
2.2.1 DeepSeek+即梦AI（快速实现战斗场景）
2.2.2 DeepSeek+即梦AI（快速实现住宅设计）
2.3 DeepSeek+豆包（创意内容生成）
2.3.1 DeepSeek+豆包（快速实现音乐创作）
2.3.2 DeepSeek+豆包（快速实现海报制作）
2.4 本章小结
第3章 DeepSeek本地部署与项目实战
3.1 DeepSeek本地部署
3.1.1 安装Ollama
3.1.2 部署DeepSeek模型
3.1.3 部署与配置Open WebUI
3.1.4 集成CodeGPT插件
3.1.5 本地部署案例验证
3.2 DeepSeek项目实战：代码解读助手
3.2.1 项目概述
3.2.2 环境准备
3.2.3 需求分析
3.2.4 代码实现
3.3 本章小结
第4章 DeepSeek云平台部署与项目实战
4.1 DeepSeek云平台部署
4.1.1 配置腾讯云服务器
4.1.2 使用指令部署DeepSeek-R1模型
4.1.3 一键部署DeepSeek-R1模型
4.1.4 云平台部署案例验证
4.2 DeepSeek项目实战：英语学习助手
4.2.1 项目概述
4.2.2 需求分析
4.2.3 代码实现
4.3 本章小结
第5章 DeepSeek高级进阶
5.1 DeepSeek API的使用
5.1.1 初识API
5.1.2 DeepSeek API集成
5.2 DeepSeek模型的基本概念
5.2.1 模型的核心架构
5.2.2 DeepSeek系列模型介绍
5.2.3 什么是大模型
5.3 DeepSeek自定义模型
5.3.1 DeepSeek自定义模型的核心技术
5.3.2 DeepSeek自定义模型的训练与优化策略
5.3.3 DeepSeek自定义模型的应用场景与案例
5.3.4 DeepSeek自定义模型的实施步骤
5.3.5 DeepSeek自定义模型的优势
5.4 DeepSeek模型优化
5.4.1 模型优化的目标
5.4.2 模型优化的策略
5.4.3 模型训练技巧
5.4.4 模型架构优化
5.5 DeepSeek数据处理
5.5.1 数据处理的重要性
5.5.2 数据收集
5.5.3 数据清洗
5.5.4 数据转换
5.5.5 数据集划分
5.5.6 数据增强
5.5.7 数据处理方法
5.6 DeepSeek推理模型
5.7 使用DeepSeek API实现“法律合同风险分析助手”系统
5.8 本章小结
第6章 DeepSeek AI领域研究与实践
6.1 分布式训练
6.1.1 分布式训练的背景优势
6.1.2 分布式训练的基本模式
6.1.3 分布式训练的关键技术
6.1.4 分布式训练的使用场景
6.2 自然语言处理
6.2.1 自然语言处理技术的应用领域
6.2.2 自然语言处理技术的优势
6.2.3 自然语言处理技术的应用场景
6.3 计算机视觉
6.3.1 计算机视觉技术的核心能力
6.3.2 计算机视觉技术的优势
6.3.3 计算机视觉技术的应用案例
6.3.4 计算机视觉技术的实现流程
6.3.5 计算机视觉技术的未来发展方向
6.4 强化学习
6.4.1 强化学习的核心概念
6.4.2 强化学习的技术框架
6.4.3 强化学习的优势
6.4.4 强化学习的应用案例
6.4.5 强化学习的实现流程
6.4.6 强化学习的未来发展方向
6.5 本章小结
第7章 DeepSeek未来发展趋势
7.1 AI技术在制造业的应用现状
7.2 DeepSeek最新技术研究领域
7.3 DeepSeek技术演进过程
7.4 DeepSeek未来发展方向
7.5 AI未来技术突破与生态演进
7.5.1 技术突破：聚焦下一代AI核心能力
7.5.2 生态演进：致力于重塑产业边界
7.6 本章小结
第8章 DeepSeek和Coze智能体
8.1 智能体的基本概念
8.2 智能体开发平台简介
8.3 DeepSeek+Coze智能体
8.3.1 编排模式
8.3.2 对话流和工作流
8.4 DeepSeek+Coze（一键生成爆款图文）
8.4.1 流程解析
8.4.2 创建智