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本書全面介紹TensorFlow2.x框架及其在深度學習中的應用，內容包括TensorFlow簡介、Python語言基礎、環(huán)境搭建與入門、TensorBoard可視化、多層感知機實現(xiàn)、卷積神經網(wǎng)絡實現(xiàn)、循環(huán)神經網(wǎng)絡實現(xiàn)、強化學習、遷移學習、生成對抗網(wǎng)絡和GPU并行計算等。

本書根據(jù)李宏毅老師機器學習公開課中與深度學習相關的內容編寫而成，介紹了卷積神經網(wǎng)絡、Transformer、生成模型、自監(jiān)督學習（包括BERT和GPT）等深度學習常見算法，并講解了對抗攻擊、領域自適應、強化學習、元學習、終身學習、網(wǎng)絡壓縮等深度學習相關的進階算法.在理論嚴謹?shù)幕�礎上，本書保留了公開課中大量生動有趣的例子

本書在人機交互的基礎上，分析了圖像視覺特征的隨機游走、水平集方法和圖割算法的前景提取模型，闡述了基于多尺度平滑的前景提取算法，研究了不同平滑正則項對前景提取的影響，歸納了平滑正則項的條件和流形算法在前景提取中的應用，為開拓新的前景提取技術奠定了相應的理論基礎。

本書按照項目化、場景化的編寫體例，將全書串聯(lián)起來。書中選取多個反映人工智能典型問題的案例，并采用項目化思想重構了所有案例，每個案例由循序漸進的遞進式任務組成，支持課堂分層次教學實施。本書緊跟人工智能技術動態(tài)，選取了人工智能中的典型應用，同時采用Python作為載體，兼顧通識與技能，具有很強的操作性和實用性，既可作為院校

本書是一本專著，是圍繞人工智能技術基礎與實踐應用編寫的教師用書，可作為高等院校和高職高專院校電子信息類、計算機專業(yè)學生在人工智能領域的學習實踐用書，也可作為其他學科研究人員學習人工智能技術的參考用書。本書全面闡述了人工智能的核心概念、多樣化的分類、引領其發(fā)展的主流學派及發(fā)展人工智能的戰(zhàn)略背景與意義，圍繞人工智能的發(fā)展歷

本書收集了國際國內使用AIGC的范例，以及結合“如何運用AIGC進行學習活動”、“如何問大語言模型一個好問題？”、“使用AIGC的原則”和“對使用AIGC的檢核與提醒”，來探索AI在工作和生活中的無限潛力。全文共分為三章，分別是第一章：學習篇(徜徉之境——追尋學習的浪漫之旅)、第二章：生活篇(創(chuàng)意悠游——日常生活的多彩

本書使用淺顯易懂的語言，系統(tǒng)介紹了數(shù)據(jù)標注的概念、分類，重點是通過各個項目來闡述文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)等幾類數(shù)據(jù)標注的工具、步驟、規(guī)范和質檢。通過理論與項目實戰(zhàn)相結合，幫助讀者由淺入深地學習和實踐，從而真正掌握數(shù)據(jù)標注的理論、技術和實施。本書既可以作為大數(shù)據(jù)人才培訓的基礎教材，也適用于初學者的入門教材，以及為大數(shù)

本書深入剖析了人工智能時代數(shù)據(jù)服務的核心技術與應用場景，為讀者揭示了數(shù)據(jù)驅動人工智能發(fā)展的奧秘。本書通過設計具體的項目和任務，引導學生在完成任務的過程中，深入掌握人工智能數(shù)據(jù)服務必要的理論知識和實踐技能。全書內容分為5個項目，共18個任務，包括人工智能數(shù)據(jù)服務概述、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標注與質量，內容全面，體系完整

本書是普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材、“十二五”職業(yè)教育國家規(guī)劃教材的修訂版。本書從貼近實際應用出發(fā)，系統(tǒng)地介紹了自動控制原理的基本理論及其應用，并引入目前控制領域廣泛使用的MATLAB軟件進行輔助分析。全書共分7章，包括：自動控制系統(tǒng)的基本概念，自動控制系統(tǒng)的數(shù)學描述方法，控制系統(tǒng)的時域分析法，控制系統(tǒng)的根軌跡