本書著重探討新基建背景下我國人工智能的發(fā)展及其基礎建設。全書包括基礎、應用和實踐三篇，共9章�；�礎篇分析了新基建的背景、概念、短板，以及人工智能的發(fā)展與挑戰(zhàn)等，尤其是分析了人工智能與新基建內(nèi)在的關系；應用篇分析了人工智能在產(chǎn)業(yè)融合及在醫(yī)療、教育、能源、城市建設、社區(qū)建設等領域的驅(qū)動作用；實踐篇探討了人工智能的數(shù)據(jù)建設、

本書從產(chǎn)業(yè)角度深刻分析了異構計算及智能計算中心建設的諸多關鍵技術和應用前景，介紹了異構融合智能計算的核心技術—智能計算中心異構算力芯片、異構算力適配、異構操作平臺，以及產(chǎn)業(yè)界中智能計算中心異構算力的解決方案、智能計算中心的高質(zhì)量發(fā)展與未來展望。本書內(nèi)容豐富、分析全面，是實現(xiàn)智能計算中心發(fā)展相關布局的重要技術參考，對推動

本書兼顧統(tǒng)計知識的基礎性和系統(tǒng)性，系統(tǒng)介紹深度學習基礎知識和建模技術。本書共包括7章，第1章介紹機器學習、人工智能和深度學習發(fā)展歷程及相關概念；第2章介紹深度學習的理論知識，如張量、梯度、損失函數(shù)、激活函數(shù)、反向傳播等；第3章介紹基礎神經(jīng)網(wǎng)絡在二分類數(shù)據(jù)、多分類數(shù)據(jù)和連續(xù)數(shù)據(jù)上的實例構建；第4章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡模型的泛化策

當今時代，人工智能技術越來越受重視，影響著人類生活的方方面面，提高人工智能相關知識素養(yǎng)，十分有必要。全書是人工智能入門類基礎書，共10章，內(nèi)容包括人工智能概述、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習、智能語音處理及應用、計算機視覺處理及應用、自然語言處理及應用、知識圖譜及應用、機器人、經(jīng)典智能算法Python實現(xiàn)、展望等。本書適

強化學習是目前機器學習乃至人工智能領域發(fā)展最快的分支之一。強化學習的基本思想是通過與環(huán)境的交互、智能體或智能算法獲取相關智能，其具體過程就是根據(jù)環(huán)境反饋得到的獎勵不斷調(diào)整自身的策略進而獲得**獎勵決策的學習歷程。本書主要講述了強化學習的基本原理和基本方法，基于強化學習的控制、決策和優(yōu)化方法設計與理論分析，深度強化學習原

本教材較為全面地介紹人工智能技術服務、人工智能開放平臺應用與實踐等內(nèi)容。全書共12個項目，包括人工智能的技術與應用設計、產(chǎn)業(yè)與應用開發(fā)，智能數(shù)據(jù)服務平臺入門使用、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、圖像標注，深度學習模型定制平臺入門使用、模型訓練、模型部署，深度學習開發(fā)平臺視覺任務應用、文本任務應用、聲音任務應用等。本教材以企業(yè)用人需

數(shù)字技術的飛速發(fā)展正在以前所未見的程度塑造和撼動支撐人類社會的每一根支柱，經(jīng)濟發(fā)展、社會關系、政治結構、流行文化，無不如此。機器無論是狹義上的硬件裝置和設備，還是廣義上的軟件、算法和人工智能已經(jīng)滲透到了人類社會的每一個角落，正在影響著我們每一個人。今天，人與機器的關系不僅愈加緊密，而且機器的能力在很多領域都正在逼近甚至

本書是未來學家MartinFord圍繞通用人工智能及其影響相關話題，與全球23位人工智能領域具有獨特地位的哲學家、科學家、教育家、工程師和企業(yè)家的訪談合集。 這些人中包含當代科技深刻思想者牛津大學教授NickBostrom和加州大學伯克利分校教授StuartRussell，圖靈獎得主JudeaPearl、深度學習領域

機器人、無人駕駛汽車、無人機和智慧工廠將顯著改變數(shù)字社會中人類的生活方式。無線機器人中的人工智能介紹了無線通信和網(wǎng)絡技術如何促進機器人中的人工智能，它在機器人中的人工智能、無線通信、計算和控制之間架起了基礎的多學科知識的橋梁。本書的一個獨特性是提出應用通信和信號處理技術來增強機器人和多智能體系統(tǒng)中的傳統(tǒng)人工智能。本書的

本書面向初學者，使用Python語言以及流行的scikit-learn機器學習庫等資源，通過易于實踐的項目，幫助讀者掌握開發(fā)有效的機器學習系統(tǒng)所需的流程、模式和策略。本書首先介紹機器學習的基本概念和機器學習系統(tǒng)的評估技術；之后擴展工具庫，引入另外幾種分類和回歸技術以及特征工程；最后介紹一些較為前沿的新技術，包括組合機器