作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域應(yīng)用比較成熟、廣泛的業(yè)務(wù)，個(gè)性化推薦在電商、短視頻等平臺(tái)發(fā)揮著重要作用，其背后的推薦系統(tǒng)已成為當(dāng)今越來(lái)越多應(yīng)用程序的標(biāo)配。關(guān)于推薦算法的論述有很多，而要將其很好地應(yīng)用到實(shí)際場(chǎng)景中，則需要大量的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。本書從實(shí)戰(zhàn)的角度介紹推薦系統(tǒng)，主要包含三部分：召回算法、排序算法和工程實(shí)踐。書中細(xì)致剖析了如何在工業(yè)中

這是一本寫給青少年看的人工智能科普?qǐng)D書，目的是幫助青少年啟蒙科學(xué)素養(yǎng)，開闊科學(xué)視野，培養(yǎng)科學(xué)思維，鍛煉動(dòng)手能力，讓小讀者了解人工智能的過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)，從而更好地融入人工智能時(shí)代。通過(guò)閱讀本書，小讀者不僅能學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言的基本使用，還可以從數(shù)據(jù)、算法等多個(gè)角度來(lái)一探人工智能的奧秘。所有這些都旨在激發(fā)孩子們的好奇心

本書從現(xiàn)代科技倫理的隱喻“黑鏡”出發(fā)，系統(tǒng)而深入地剖析全球人工智能倫理與治理發(fā)展的理論根源、人工智能落地應(yīng)用場(chǎng)景中的倫理問題以及全球視野下的人工智能治理問題。書中既包括對(duì)傳統(tǒng)西方倫理學(xué)的形而上學(xué)的研究，也包括人工智能有關(guān)實(shí)踐案例和國(guó)際政策的解讀。本書的目的不僅僅是對(duì)人工智能倫理和治理問題進(jìn)行學(xué)術(shù)性梳理，而更在于尋求解決

人工智能是人類首次將生物學(xué)習(xí)、分析、決策等能力賦予機(jī)器而創(chuàng)造的一種智能化技術(shù)。數(shù)據(jù)、算法、算力三元素的結(jié)合，使機(jī)器能夠在極短時(shí)間內(nèi)處理人類需要很長(zhǎng)時(shí)間才能總結(jié)、歸納和推導(dǎo)出結(jié)論的各類任務(wù)，更重要的是，其不需要完全依賴人類的先驗(yàn)知識(shí)和專家設(shè)計(jì)。這無(wú)疑將人類探索自然、理解世界的方式引入了一個(gè)全新的界面。本書名為《邊界》，一

本書共分七章，內(nèi)容包括：緒論、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)、人工智能的應(yīng)用和未來(lái)發(fā)展、人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)成功案例。

本書內(nèi)容主要包括引言、基礎(chǔ)知識(shí)、基于知識(shí)的系統(tǒng)、高級(jí)專題以及現(xiàn)在和未來(lái)五部分內(nèi)容。第一部分就人工智能的早期歷史、思維和智能的內(nèi)涵、圖靈測(cè)試進(jìn)行了簡(jiǎn)要論述。第二部分詳細(xì)講述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的邏輯、知識(shí)表示和產(chǎn)生式系統(tǒng)等基礎(chǔ)知識(shí)。第三部分介紹并探究了人工智能領(lǐng)域的成功案例。第四部分

人工智能

本書圍繞人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)這一主題，簡(jiǎn)明扼要地闡述了人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本理論和發(fā)展趨勢(shì)。全書分七章，包括人工智能概述、人體行為之智能機(jī)器人、智能信息處理技術(shù)、分布式人工智能中的Agent技術(shù)等。

人工智能是社會(huì)發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)物，是促進(jìn)人類進(jìn)步的重要技術(shù)形態(tài)。人工智能發(fā)展至今，已經(jīng)成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，對(duì)各行各業(yè)均產(chǎn)生了深遠(yuǎn)和廣泛的影響。各類人工智能技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活、科研教育、國(guó)防建設(shè)等眾多領(lǐng)域。人工智能前沿技術(shù)是引領(lǐng)人工智能2.0時(shí)代發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)。本書將展開回顧近年來(lái)人工智能

本書主要內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)中的相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)與信息論、最優(yōu)化方法和張量分析);樣本數(shù)據(jù)中的預(yù)處理;機(jī)器學(xué)習(xí)主流算法;基于MATLAB機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)和機(jī)器學(xué)習(xí)綜合應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的工程應(yīng)用。本書特色是深入淺出,自成體系,注重基礎(chǔ)理論的描述,具有系統(tǒng)性、完整性、可閱讀性、應(yīng)用性和前瞻性。