本教材內容包括人工智能概述、人工智能通用技術、機器學習與深度學習、人工智能典型應用場景與職業(yè)發(fā)展、人工智能法律與倫理、人工智能與職業(yè)發(fā)展。在內容的選取上，突出人工智能主流技術和典型案例，覆蓋了目前市場上最常見的人工智能技術及應用。作者仔細研究了國內第一批人工智能創(chuàng)新應用平臺的開放接口，歸納相應創(chuàng)新應用平臺的共性內容，選

主要內容 ●構建呼叫-回應技能 ●設計語音用戶界面 ●使用對話語境 ●使用多模式 ●提示和更佳實踐

本書共11章，主要內容包括深度學習簡介、Python基礎、神經(jīng)網(wǎng)絡基礎、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、經(jīng)典卷積網(wǎng)絡結構、遷移學習、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、強化學習、深度強化學習、基于策略的算法更新與趨勢等，通過具體案例，將Python語言、深度學習思想、強化學習思想和實際工程完美地結合起來。本書由淺入深，從易到難，各章節(jié)既相對獨立又前后關聯(lián)，其

PyTorch深度學習實戰(zhàn)

OpenCV深度學習應用與性能優(yōu)化實踐

向深度學習勇敢邁出下一步吧，這種機器學習方法正在改變我們周圍的世界。通過這本實用的參考書，你將學會使用Facebook的開源PyTorch框架快速了解深度學習的關鍵思想，掌握創(chuàng)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡所需的最新技能。伊恩?波特（IanPointer）首先會為你展示如何在云計算環(huán)境中設置PyTorch，然后介紹如何創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡，以

在你的iOS,macOS,tvOS和watchOS的Swift應用中創(chuàng)建和實現(xiàn)基于人工智能和機器學習的功能。有了這本實用的指導書，各種背景德程序員都將找到一個Swift一站式人工智能和機器學習解決方案。你將學習如何通過強大的人工智能軟件來實現(xiàn)識別圖像、進行預測、生成內容、提出建議等功能。

《機器學習中的基本算法》共八章.第1章和第2章簡要介紹了機器學習的基本概念、研究內容、算法體系，以及相關的優(yōu)化理論與優(yōu)化算法.第3章和第4章詳細介紹了幾類作為分類器和回歸器的支持向量機算法，包括算法出發(fā)點、建模思想、理論推導和算法在數(shù)據(jù)分類、識別、擬合、預測等方面的應用.第5章和第6章著重介紹了兩類常用的數(shù)據(jù)預處理方法

《機器學習與人工智能》涵蓋了與人工智能相關的機器學習核心方法，包括深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、生成對抗網(wǎng)絡、蒙特卡羅樹搜索、強化學習�！稒C器學習與人工智能》也包括一些應用非常廣泛的機器學習方法，例如，支持向量機、決策樹和隨機森林、隱馬爾可夫模型、聚類與自組織映射�！稒C器學習與人工智能》還包含一些重要的大數(shù)據(jù)分析方法

本書通過正在學習機器學習的程序員綾乃和她朋友美緒的對話，結合回歸和分類的具體問題，逐步講解了機器學習中實用的數(shù)學基礎知識。其中，重點講解了容易成為學習絆腳石的數(shù)學公式和符號。同時，還通過實際的Python編程講解了數(shù)學公式的應用，進而加深讀者對相關數(shù)學知識的理解。