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本書主要對近年來新生的多種仿生智能計算理論與方法進行了研究，包括生物地理進化算法、螢火蟲算法、差分進化算法以及灰狼優(yōu)化算法等，并基于這些人工仿生智能計算方法對片上系統(tǒng)的可測性設計進行了研究。本書共6章，主要內(nèi)容包括片上系統(tǒng)可測性設計概述、基于生物地理進化算法的掃描鏈平衡理論與方法、基于多目標智能算法的三維Wrapper

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大多數(shù)的AI書籍主要聚焦于AI背后的理論方法，卻很少關注AI應用程序的工程化。目前存在哪些AI庫、框架和服務？在哪種情況下應該選擇哪種庫、框架和服務？如何將它們整合到一個具有良好用戶體驗、易于維護的AI應用程序中？如何滿足功能性要求和非功能性要求，特別是高性能要求？針對上述問題，本書結合當前的新興技術和具體實例給出了很

本書緊密圍繞深度學習及加速技術的基礎理論與應用案例展開敘述，實現(xiàn)了深度學習算法設計與硬件加速技術的有機統(tǒng)一，是一本基礎理論與實踐案例相結合的實用圖書。其具體內(nèi)容涉及人工智能基本概念，神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)學基礎、神經(jīng)網(wǎng)絡基本結構與學習策略、反向傳播算法數(shù)學原理與訓練機制等神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論，以及一些高級主題和實踐。本書可作為從事人工

《聯(lián)邦學習原理與算法》系統(tǒng)介紹了聯(lián)邦學習的全貌，內(nèi)容豐富，兼顧算法理論與實踐。算法部分包含橫向聯(lián)邦、縱向聯(lián)邦等不同的數(shù)據(jù)建模方式，重點討論了聯(lián)邦學習由于數(shù)據(jù)異質性和設備異質性帶來的算法穩(wěn)定性、隱私性挑戰(zhàn)及其解決策略，這對每一個聯(lián)邦學習框架設計者來說都是至關重要但卻容易忽略的部分；實踐部分介紹了當前主流的聯(lián)邦學習框架，并

本書首先從遷移學習采用的技術出發(fā)，系統(tǒng)地介紹每一類遷移學習算法，包括基于非負矩陣分解、概率模型、傳統(tǒng)深度學習、對抗深度學習、模型融合以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡等的遷移學習算法。針對每一類算法，從問題定義、算法原理、算法流程等方面重點進行介紹。然后針對遷移學習的應用場景，介紹典型的應用案例。后，介紹遷移學習在百度飛槳平臺上的實踐。本

本書追溯了機器學習領域的爆炸性增長,并調(diào)查了其當前不斷擴張的前沿領域。讀者會看到一門學科在令人振奮、有時甚至是可怕的進步中如何找到了立足之地。這是一部跨學科作品,講述了一個令人痛苦和充滿希望的故事,它仔細審視和反思了人類的技術。

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