"本書在總結(jié)作者人工智能教學(xué)成果與校企合作項(xiàng)目工程應(yīng)用成果的基礎(chǔ)上，將常用的人工智能方法匯總成可參考、可閱讀、可復(fù)制、可再次應(yīng)用的項(xiàng)目手冊。項(xiàng)目內(nèi)容主要包括：開發(fā)環(huán)境、圖像與視頻的操作、模板匹配、特征點(diǎn)與特征匹配、運(yùn)動(dòng)物體檢測、目標(biāo)跟蹤、圖像檢索、手勢識別、圖像內(nèi)容識別、手寫字符識別、速算題目識別、上位機(jī)開發(fā)以及軟硬結(jié)

機(jī)器學(xué)習(xí)就是希望機(jī)器能夠模擬人類學(xué)習(xí)的過程，使機(jī)器在沒有明確人工指導(dǎo)的情況下通過分析數(shù)據(jù)不斷獲得經(jīng)驗(yàn)和知識，再調(diào)整自身行為進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，從而改善性能。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)融合了人工智能、信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、以及類腦科學(xué)的相關(guān)領(lǐng)域知識，被廣泛應(yīng)用于國防安全、智能制造、智慧醫(yī)療、智慧城市、以及數(shù)字娛樂等。本書共包含9章內(nèi)容，第

本書重點(diǎn)圍繞眾智科學(xué)智能理論與計(jì)算方法展開介紹，主要內(nèi)容包括眾智的定義和建模、眾智的分析與計(jì)算方法、單個(gè)智能體和多個(gè)智能體的智能進(jìn)化方法、眾智水平分析方法，以及眾智科學(xué)智能理論在典型場景的應(yīng)用。

本書內(nèi)容包括人工智能概述、人工智能通用技術(shù)（計(jì)算機(jī)視覺、智能語音、自然語言處理等）、人工智能典型應(yīng)用場景與職業(yè)發(fā)展、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)、人工智能法律與倫理，并圍繞迎賓機(jī)器人的典型應(yīng)用開發(fā)了相關(guān)項(xiàng)目。在內(nèi)容的選取上，本書突出人工智能主流技術(shù)和典型案例，覆蓋了目前市場上最常見的人工智能技術(shù)及應(yīng)用。編者仔細(xì)研究了國內(nèi)15家國

在人工智能飛速發(fā)展的今天，如何幫助企業(yè)應(yīng)用人工智能來提升競爭力，如何防范在應(yīng)用人工智能時(shí)可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)，成為人類必須面對且亟須解決的問題。本書探討了人工智能的局限性以及人工智能所帶來的機(jī)會(huì)，研究了人類和機(jī)器可以互相補(bǔ)充配合的領(lǐng)域，提出了一個(gè)面向企業(yè)層面的“1+1＞2”的智能體：人機(jī)共融體（Humachine）。人機(jī)共融

本書首先介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識以及TensorFlow2.x的**主要版本。隨后介紹OpenAIGym、基于模型的RL和無模型的RL，并學(xué)習(xí)如何開發(fā)基本代理。深入介紹發(fā)現(xiàn)如何實(shí)施高級深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，例如行動(dòng)者批評、深度確定性策略梯度、深度Q網(wǎng)絡(luò)、近端策略優(yōu)化以及深度循環(huán)Q網(wǎng)絡(luò)，以訓(xùn)練RL代理。同時(shí)，本書通過構(gòu)建用

本書是基于Python以及飛槳（PaddlePaddle）深度學(xué)習(xí)框架的實(shí)踐性機(jī)器學(xué)習(xí)入門教程，內(nèi)容涵蓋Python基礎(chǔ)語法、機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法以及在計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等經(jīng)典領(lǐng)域的詳細(xì)案例解析。本書語言簡潔易懂，注重實(shí)踐與理論相結(jié)合，旨在幫助讀者掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念和技能。通過閱讀本書，讀者可以快速了解機(jī)器學(xué)習(xí)各

本書旨在探討AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）的發(fā)展歷程、應(yīng)用范圍及其對社會(huì)和個(gè)人的影響，從而幫助讀者深入了解并應(yīng)用人工智能技術(shù)。 本書共分為8章。第1章介紹了ChatGPT和AIGC的發(fā)展歷史，以及核心技術(shù)的演進(jìn)與應(yīng)用。第2章詳細(xì)探討了ChatGPT的特點(diǎn)、功能，

人工智能（AI），尤其是生成式語言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以驚人的速度改變著我們的世界。駕馭這股潮流的關(guān)鍵，莫過于探究自然語言處理（NLP）技術(shù)的深?yuàn)W秘境。本書將帶領(lǐng)讀者踏上一段扣人心弦的探索之旅，讓其親身感受，并動(dòng)手搭建語言模型。本書主要內(nèi)容包括N-Gram，詞袋模型（BoW），Word2Vec（W2

ChatGPT作為人工智能領(lǐng)域的一大進(jìn)步，引起了熱議，其強(qiáng)大功能的背后離不開大模型的支持。大模型指的是參數(shù)規(guī)模超過千萬的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，主要應(yīng)用于語音識別、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域。本書聚焦大模型，對大模型的技術(shù)場景和商業(yè)應(yīng)用展開詳細(xì)敘述。本書主要從典型應(yīng)用ChatGPT入手，探尋其背后支撐大模型的魅力。首先，本書對大模型的基礎(chǔ)