本書利用精美的插圖和有趣的類比，對深度學(xué)習(xí)的主流技術(shù)和背后的原理進行了深入淺出的講解，解釋了什么是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)流行的原因，以及深度學(xué)習(xí)與其他機器學(xué)習(xí)方法的關(guān)系。閱讀本書，讀者可以掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)和深度強化學(xué)習(xí)等熱門技術(shù)，學(xué)習(xí)TensorFlow、Keras和PyTorch等熱門工具的

近年，人工智能熱潮席卷而來。本書以圖解的方式網(wǎng)羅了人工智能開發(fā)必備的基礎(chǔ)知識，內(nèi)容涉及機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、圖像和語音的模式識別、自然語言處理、分布式計算等熱門技術(shù)。全書以圖配文，深入淺出，是一本兼顧理論和技術(shù)的人工智能入門教材。旨在幫助讀者建立對人工智能技術(shù)的整體印象，為今后深入探索該領(lǐng)域打下基礎(chǔ)。另外，書中

本書涵蓋人工智能概述、Python編程基礎(chǔ)、TensorFlow機器學(xué)習(xí)框架、機器學(xué)習(xí)算法、MNIST數(shù)據(jù)集及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、TensorFlow高級框架、OpenCV開發(fā)與應(yīng)用等基礎(chǔ)知識，并介紹且搭建了計算機視覺中的手寫數(shù)字識別與人臉識別、自然語言處理中的語音識別與智能聊天機器人具體項目，還介紹并實踐了AI開放平臺的接入與

隨著近幾十年來技術(shù)的飛速發(fā)展，人機交互技術(shù)的地位越來越重要。本書目的是建立以信息流（包括輸入、處理、輸出過程）交互為基礎(chǔ)的人機交互設(shè)計與評價思想體系，主要內(nèi)容包括：人的感覺特性，人的情境認知特性，人的控制特性，人的行為信息分析，以及設(shè)計及評價方法、專題研究。

本書在內(nèi)容安排上十分精良，為便于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較薄弱的讀者學(xué)習(xí)，引入了深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；再由淺入深地以實戰(zhàn)案例講解的方式，對于誤差反向傳播法、卷積運算等進行詳細剖析，使讀者在實現(xiàn)層面上理解；此外還加入了前沿技術(shù)，如BatchNormalization等內(nèi)容。本書提供了8個完整的項目案例、完整的構(gòu)建過程、詳細的視頻講解以及相應(yīng)

本書是《數(shù)據(jù)庫及其應(yīng)用（Access+Python）》（第4版）配套的學(xué)習(xí)與實驗的指導(dǎo)教程。全書分為12章，每章包括主教程對應(yīng)章節(jié)的主要知識點歸納以及習(xí)題。各章知識點歸納精煉、完整，習(xí)題包括選擇題、填空題、簡答題和設(shè)計操作題等多種題型，涵蓋了本章主要內(nèi)容，并融匯了對于相關(guān)知識的整體理解和應(yīng)用的要求。所有習(xí)題都有參考答案

本書內(nèi)容涉及到了一些機器學(xué)習(xí)算法的并行化，使得大規(guī)模分布式機器學(xué)習(xí)算法成為可能，內(nèi)容分為四個大部分：大規(guī)模機器學(xué)習(xí)的框架、監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、其它的學(xué)習(xí)算法和相關(guān)應(yīng)用部分。

近年來，演化計算作為計算智能中傳統(tǒng)的優(yōu)化技術(shù)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于求解各種數(shù)據(jù)挖掘問題，形成了一種基于遺傳的機器學(xué)習(xí)新范式學(xué)習(xí)分類器。一方面，在真實場景中采集的原始數(shù)據(jù)不可避免地包含著冗余乃至噪聲屬性的信息，這些不相關(guān)的特征將對學(xué)習(xí)分類器算法的學(xué)習(xí)性能與計算效率造成負面影響。另一方面，學(xué)習(xí)分類器以顯式規(guī)則表示目標(biāo)概念，在監(jiān)督

本書針對產(chǎn)業(yè)界在智能化過程中普遍面臨的數(shù)據(jù)不足問題，詳細地闡述了聯(lián)邦學(xué)習(xí)如何幫助企業(yè)引入更多數(shù)據(jù)、提升機器學(xué)習(xí)模型效果�；ヂ�(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)一般分布在不同的位置，受隱私保護法規(guī)限制不能共享，形成了“數(shù)據(jù)孤島”。聯(lián)邦學(xué)習(xí)像“數(shù)據(jù)孤島”之間的特殊橋梁，通過傳輸變換后的臨時變量，既能實現(xiàn)模型效果提升，又能確保隱私信息的安全。本書介紹了

針對現(xiàn)有人工智能（AI）教材大多重視技術(shù)、淡化商業(yè)應(yīng)用的問題，本教材力圖“透過技術(shù)的堅硬外殼，探索AI的商業(yè)潛力和社會影響”。作為一本“面向商學(xué)院學(xué)生的人工智能教材”，本教材的主要內(nèi)容有新一代人工智能基本技術(shù)原理、特點，人工智能技術(shù)的發(fā)展歷史，新一代人工智能發(fā)展的驅(qū)動因素、特征和發(fā)展方向，人工智能應(yīng)用層技術(shù)的特點、能力