《學習者畫像》是人工智能與智能教育叢書中的一本。本書以學習者畫像為主題，從該領(lǐng)域的發(fā)展歷史、前沿理論和技術(shù)方法、應用場景以及未來展望四個部分展開論述，旨在研究智能時代富媒體學習技術(shù)與環(huán)境中的學習行為，通過學習行為分析、意圖理解、認知狀態(tài)追蹤等方法，實現(xiàn)學習認知過程的多維度、跨學科跟蹤，建立智能時代的學習者畫像，為學習者

人工智能當前主要的研究與開發(fā)方向是模擬、延伸與擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)，涉及的技術(shù)包括思考的工具、人工智能定義、模糊邏輯與大數(shù)據(jù)思維、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習、大數(shù)據(jù)挖掘、智能代理、群體智能、機器視覺、智能圖像處理、包容體系結(jié)構(gòu)與智能機器人、自動規(guī)劃、自然語言處理和人工智能的發(fā)展等方面。本書知識內(nèi)容

本書向你展示了如何使用機器學習模型從圖像中提取信息。ML工程師和數(shù)據(jù)科學家將學習成熟的ML技術(shù)來解決各種圖像問題，包括分類、物體檢測、自動編碼器、圖像生成、計數(shù)和字幕。本書很好地介紹了端到端的深度學習：創(chuàng)建數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)預處理、模型設計、模型訓練、評估、部署和可解釋性。 Google工程師ValliappaLakshm

《人工智能探秘水下機器人》共2分冊，本分冊為上冊，采取科普結(jié)合圖形化編程的方式，介紹了從人工智能技術(shù)到水下機器人，從海洋科技發(fā)展到水下機器人裝備的使用和實踐。本分冊共16課，包含人工智能概述，機器人概述，水下機器人的學習和使用、運動控制及編程、圖形化編程拓展模塊的應用，以及學生自由創(chuàng)意創(chuàng)新設計等，可培養(yǎng)學生的設計能力、

本書從計算思維的角度出發(fā)，以人工智能相關(guān)問題為引導，在解決實際案例問題的過程中植入知識點，為各專業(yè)的學生在今后設計、構(gòu)造和應用各種計算系統(tǒng)，求解本學科的問題奠定基礎(chǔ)。全書內(nèi)容包括計算與計算思維、程序設計與算法、人工智能與智能計算、網(wǎng)絡與大數(shù)據(jù)這四大部分。本書適用于高等院校一年級新生的計算機導論等信息技術(shù)類基礎(chǔ)課程，可作

人工智能藍圖為讀者提供了一個可用框架和技術(shù)，以構(gòu)建你自己的成功人工智能業(yè)務應用程序。你將在六個業(yè)務場景中學習到如何使用的人工智能軟件庫和成熟的工作流程來解決關(guān)鍵挑戰(zhàn)。一路上，你將學到從初的設計到完整的編碼和部署，構(gòu)建人工智能業(yè)務應用程序的實用技術(shù)。本書給出的人工智能藍圖解決了關(guān)鍵的業(yè)務場景。個藍圖使用人工智能查找按時且

本書是中國移動物聯(lián)網(wǎng)作系統(tǒng)OneOS開發(fā)系列叢書之一，側(cè)重于內(nèi)核實現(xiàn)原理和內(nèi)核應用。全書包含21章，詳細介紹OneOS內(nèi)核的相關(guān)知識，包括OneOS框架以及其OneOS核心技術(shù)——構(gòu)建工程、任務管理和任務調(diào)度、系統(tǒng)配置、時間管理、隊列、信號量、定時器、事件以及內(nèi)存管理等。所有源碼都配有詳細的注釋，且經(jīng)過嚴格的審核測試，

《二維重復控制》總結(jié)作者多年來的研究成果和體會，綜合重復控制領(lǐng)域的大量國內(nèi)外文獻資料，系統(tǒng)闡述二維重復控制的研究成果。主要內(nèi)容包括：重復控制原理、重復控制系統(tǒng)設計方法和二維重復控制基本思想，重復控制的二維特性和重復控制系統(tǒng)的二維混合模型，二維重復控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析，二維重復控制系統(tǒng)設計，二維重復控制系統(tǒng)魯棒性分析與設計

機器學習是以概率論、統(tǒng)計學、信息論、**化理論、計算理論等為基礎(chǔ)的計算機應用理論學科，也是人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的基礎(chǔ)學科。《機器學習方法》全面系統(tǒng)地介紹了機器學習的主要方法，共分三篇。第一篇介紹監(jiān)督學習的主要方法，包括感知機、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦回歸與**熵模型、支持向量機、Boosting、E

《Scikit-Learn機器學習核心技術(shù)與實踐》循序漸進地講解了使用Scikit-Learn開發(fā)機器學習程序的核心知識，并通過具體實例的實現(xiàn)過程演練了使用Scikit-Learn的方法和流程。全書共10章，包括人工智能與Scikit-Learn簡介，加載數(shù)據(jù)集，監(jiān)督學習，無監(jiān)督學習，模型選擇和評估，數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)大