本書從產(chǎn)業(yè)角度深刻分析了異構(gòu)計算及智能計算中心建設(shè)的諸多關(guān)鍵技術(shù)和應用前景，介紹了異構(gòu)融合智能計算的核心技術(shù)—智能計算中心異構(gòu)算力芯片、異構(gòu)算力適配、異構(gòu)操作平臺，以及產(chǎn)業(yè)界中智能計算中心異構(gòu)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(guān)布局的重要技術(shù)參考，對推動

本書兼顧統(tǒng)計知識的基礎(chǔ)性和系統(tǒng)性，系統(tǒng)介紹深度學習基礎(chǔ)知識和建模技術(shù)。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(guān)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(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(gòu)建；第4章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化策

當今時代，人工智能技術(shù)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(guān)知識素養(yǎng)，十分有必要。全書是人工智能入門類基礎(chǔ)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(luò)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(lǐng)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(guān)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(shè)計與理論分析，深度強化學習原

這是一套為6到12歲小讀者量身打造的前沿科學大揭秘系列科普書。叢書選用迪士尼經(jīng)典卡通形象及電影為載體，通過一個個電影橋段，講解童話故事中涉及人工智能、數(shù)據(jù)分析、算法等方面前沿科學的基礎(chǔ)知識，并用童話照進現(xiàn)實的方式，配合沉浸式的閱讀體驗，引發(fā)小讀者的好奇心，揭秘新科技背后的原理。本書通過8段電影橋段講解了光學字符識別、植

本教材較為全面地介紹人工智能技術(shù)服務(wù)、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(shù)與應用設(shè)計、產(chǎn)業(yè)與應用開發(fā)，智能數(shù)據(jù)服務(wù)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(wù)應用、文本任務(wù)應用、聲音任務(wù)應用等。本教材以企業(yè)用人需

數(shù)字技術(shù)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(guān)系、政治結(jié)構(gòu)、流行文化，無不如此。機器無論是狹義上的硬件裝置和設(shè)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(guān)系不僅愈加緊密，而且機器的能力在很多領(lǐng)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(guān)話題，與全球23位人工智能領(lǐng)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(lǐng)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(luò)技術(shù)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(chǔ)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(shù)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(shù)；之后擴展工具庫，引入另外幾種分類和回歸技術(shù)以及特征工程；最后介紹一些較為前沿的新技術(shù)，包括組合機器