本書主要講解人工智能的技術(shù)發(fā)展和行業(yè)現(xiàn)狀，旨在幫助讀者掌握進入人工智能行業(yè)工作的知識和方法。 本書首先介紹人工智能的技術(shù)概況、人工智能對人們的生活和工作的影響，以及人工智能的三大技術(shù)--機器學習、深度學習和大數(shù)據(jù)的基本原理與應用。其次，本書介紹人工智能從業(yè)者所需要的專業(yè)技術(shù)，并提供相應的學習方法。接著，本書介紹人工智能

隨著人工智能技術(shù)的廣泛應用，網(wǎng)絡智能化近年來受到廣泛的關(guān)注，已經(jīng)成為下一代移動通信與未來網(wǎng)絡的重要技術(shù)。阿爾法圍棋（AlphaGo）之后，深度強化學習不斷推陳出新，為網(wǎng)絡中的決策問題提供了有效的潛在解決方案。本書系統(tǒng)介紹了網(wǎng)絡智能化中深度強化學習的基本理論、算法及應用場景。全書共8章，針對互聯(lián)網(wǎng)、移動通信網(wǎng)、邊緣網(wǎng)絡、

本書先介紹深度強化學習的基礎(chǔ)知識及相關(guān)算法，然后給出多個實戰(zhàn)項目，以期讓讀者可以根據(jù)環(huán)境的直接反饋對智能體加以調(diào)整和改進，提升運用深度強化學習技術(shù)解決實際問題的能力。本書涵蓋深度Q網(wǎng)絡、策略梯度法、演員-評論家算法、進化算法、Dist-DQN、多智能體強化學習、可解釋性強化學習等內(nèi)容。本書給出的實戰(zhàn)項目緊跟深度強化學習

本書主要介紹經(jīng)典的機器學習算法的原理和改進，以及Python的實例實現(xiàn)。本書的內(nèi)容可以分成三部分：第一部分是機器學習概念篇（第1章），充分介紹機器學習的相關(guān)概念，并且對機器學習的各種算法進行分類，以便讀者對機器學習的知識框架有整體的了解，從而在后續(xù)的學習中更容易接受機器學習涉及的各類算法；第二部分是Python機器學習

本書共五章：概率推理、生成模型、強化學習、機器人、自動駕駛。內(nèi)容包括：概率與統(tǒng)計、聲場模型的創(chuàng)造力、強化學習與游戲、形形色色的機器人、自動駕駛概覽等。

本書主要研究了狀態(tài)相關(guān)的脈沖對（切換）神經(jīng)網(wǎng)絡穩(wěn)定性的影響，以及利用脈沖免疫（脈沖解毒）怎么控制網(wǎng)絡病毒的傳播，是作者近年來的研究成果。 本書首先介紹了狀態(tài)相關(guān)的脈沖（切換）系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡模型、計算機病毒傳播模型，然后運用B-equivalence方法、Lyapunov函數(shù)和一些分析技巧研究了幾類狀態(tài)相關(guān)的脈沖（切換

本書以提注重理論與實踐的結(jié)合，突出案例分析和實踐探索，采用通俗易懂的語言和多專業(yè)應用案例，帶領(lǐng)讀者體味人工智能的世界；通過介紹人工智能基礎(chǔ)理論、技術(shù)體系、內(nèi)在實現(xiàn)機理和應用現(xiàn)狀，并立足于人工智能具體應用領(lǐng)域，力求全面展示與反映人工智能技術(shù)的概念、理論框架、新進展和未來發(fā)展趨勢。將本書納入通識教育體系，不僅可以推動傳統(tǒng)計

本書為適應這種需求而編寫，在全面講述人工智能知識的基礎(chǔ)上，培養(yǎng)學生人工智能素養(yǎng)，提升理論水平。本書共分8個模塊，內(nèi)容涵蓋了人工智能研究的多個領(lǐng)域和相關(guān)技術(shù)，包括知識學習、機器學習、搜索策略、自然語言理解、計算機視覺、專家系統(tǒng)、智能機器人。

本書是“山西大學科學技術(shù)哲學研究中心”科學技術(shù)文庫系列叢書之一，是近年來該研究中心在語境框架下計算化研究的最新成果之一。本書針對機器學習中的情境知識、模糊知識、不完備的經(jīng)驗知識、矛盾表征以及機器學習發(fā)展趨勢等進行了分析，提出了一些具有創(chuàng)新性的觀點。立足于機器可學習問題的形式化分析，充分揭示了機器學習的計算化發(fā)展趨勢，并

本套書籍組成為：一冊基礎(chǔ)知識教材《人工智能工程技術(shù)人員基礎(chǔ)知識》，及五個職業(yè)方向教材：人工智能芯片產(chǎn)品實現(xiàn)、人工智能平臺產(chǎn)品實現(xiàn)、自然語言及語音處理產(chǎn)品實現(xiàn)、計算機視覺產(chǎn)品實現(xiàn)、人工智能應用產(chǎn)品集成實現(xiàn)。每職業(yè)方向教材分初、中、高三個級別編寫�！度斯ぶ悄芄こ碳夹g(shù)人員(初級)——人工智能芯片產(chǎn)品實現(xiàn)》為人工智能芯片方向的