本書主要介紹了智能計(jì)算技術(shù)相關(guān)的理論方法與關(guān)鍵技術(shù)，并對典型的應(yīng)用領(lǐng)域與平臺也進(jìn)行了相關(guān)介紹和討論。全書共10章，簡要介紹智能的起源、智能與計(jì)算等研究背景及意義，詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等模型與算法及其應(yīng)用，著重介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、網(wǎng)學(xué)習(xí)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索和大數(shù)據(jù)資源服務(wù)等技術(shù)，并面向智能交通和網(wǎng)絡(luò)交易支付等

本書是“高級人工智能人才培養(yǎng)叢書”中的一本，首先介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)概念和發(fā)展歷史，并在此基礎(chǔ)上提出了深度學(xué)習(xí)——它本質(zhì)上是近幾年來大數(shù)據(jù)技術(shù)催生的產(chǎn)物。本書共12章，其中，第1～7章為機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容，分別介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的簡單模型、貝葉斯學(xué)習(xí)、決策樹、支持向量機(jī)、集成學(xué)習(xí)和聚類；第8～12章為深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容，由感知機(jī)與

本書共分10個項(xiàng)目，詳細(xì)介紹了人工智能導(dǎo)論的相關(guān)知識，內(nèi)容包括人工智能的前世今生、從零開始認(rèn)識人工智能、人工智能編程基礎(chǔ)開發(fā)語言——Phython、物體識別、計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用——人臉識別、生物信息識別、自然語言處理、語音識別、無人駕駛和數(shù)據(jù)挖掘。 本書適用于高職高專院校理工科學(xué)生，作為通識課教材使用。

人工智能時代已經(jīng)來臨，這項(xiàng)技術(shù)正在改變?nèi)祟惖恼J(rèn)知和行為習(xí)慣，也對很多領(lǐng)域和行業(yè)造成了影響。本書共3篇，認(rèn)知篇介紹了人工智能的理論知識與發(fā)展現(xiàn)狀，詳細(xì)講述人工智能與5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)的融合；價值篇主要講述了人工智能的價值，分析其為生活、社會、商業(yè)、醫(yī)療帶來的變革；場景篇從服務(wù)場景、工作場景、教育場景、營銷場景入手

本書主要闡述人工智能的理論、技術(shù)、實(shí)踐、應(yīng)用、發(fā)展。全書包括5個模塊、18個典型實(shí)踐任務(wù)。模塊1為理論探究，包括設(shè)計(jì)圖靈測試、體驗(yàn)弱人工智能、設(shè)計(jì)排序算法3個實(shí)踐任務(wù)；模塊2為技術(shù)探究，包括圖說知識表示、測試機(jī)器學(xué)習(xí)、暢談深度學(xué)習(xí)3個實(shí)踐任務(wù)；模塊3為實(shí)踐探究，包括提取基于專家系統(tǒng)的需求、測試計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)品、測試自然語

《深度學(xué)習(xí)全書——公式+推導(dǎo)+代碼+TensorFlow全程案例》共有15章，分為5部分，第一篇說明深度學(xué)習(xí)的概念，包括數(shù)理基礎(chǔ)，特點(diǎn)是結(jié)合編程解題，加深讀者印象，第二篇說明TensorFlow的學(xué)習(xí)地圖，從張量、自動微分、梯度下降乃至神經(jīng)層的實(shí)踐，逐步解構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第三篇介紹CNN算法、影像應(yīng)用、轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)等，第四篇則

本書以“經(jīng)典計(jì)算機(jī)算法—數(shù)據(jù)挖掘算法—深度學(xué)習(xí)算法”為主線，將人工智能算法與Python程序示例相結(jié)合，開發(fā)了基于Git的在線編程平臺和案例庫，旨在構(gòu)建人工智能算法“思想—偽碼—分析—實(shí)現(xiàn)”四位一體的知識傳遞和學(xué)習(xí)框架。各章基于一個經(jīng)典問題或典型例子介紹各類算法，給出問題背景、算法偽碼和程序示例，注重算法設(shè)計(jì)與分析理念

本書較全面地闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識，介紹了多種經(jīng)典的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法和實(shí)際應(yīng)用。本書共11章，第1章介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義、發(fā)展、生理學(xué)機(jī)理、神經(jīng)元模型、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法等；第2章介紹感知機(jī)的基本原理、學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用；第3章介紹多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用；第4章介紹不同正則化理論、

本書中的設(shè)計(jì)模式針對機(jī)器學(xué)習(xí)中反復(fù)出現(xiàn)的問題給出最佳實(shí)踐和解決方案。作者為來自谷歌的三位工程師,他們整理了已證實(shí)的方法,幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家解決整個機(jī)器學(xué)習(xí)過程中的常見問題。這些設(shè)計(jì)模式將數(shù)百位專家的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成直接、易懂的建議。在這本書中,你會找到關(guān)于數(shù)據(jù)和問題表示、操作化、可重復(fù)性、可復(fù)現(xiàn)性、靈活性、可解釋性和公平性的30

本書是為順應(yīng)智能時代教育信息化發(fā)展和滿足教師專業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需求編寫的，并以“理論與技術(shù)相結(jié)合，實(shí)用性導(dǎo)向”為宗旨，全面介紹教育人工智能研究及發(fā)展應(yīng)用的基本原理和方法，學(xué)完本書后，讀者將對教育人工智能有全面的了解，并能掌握其整體知識框架。本書共分十六章，主要內(nèi)容包括緒論、教育人工智能理論基礎(chǔ)、教育人工智能應(yīng)用實(shí)踐、教育人