本書是人工智能、計算機、自動控制等相關專業(yè)的專業(yè)英語教材，選材廣泛，內容涵蓋人工智能的基本概念、發(fā)展歷史、主要技術、人工智能的現在與未來，以及人工智能給人類帶來的影響和人工智能的應用領域等。本書具體內容包括：第1章人工智能的基本概念。第2章人工智能的發(fā)展歷史。第3章到第5章人工智能的主要技術，包括機器學習、深度學習和自

主要內容●給出聚焦應用和進行實際操作的學習方法，同時提供包含輔助教學資源的網站�！癜�含許多研究習題和答案、例子、定義、理論以及富含說服力的卡通插圖�！癜�括謂詞邏輯、Prolog、啟發(fā)式搜索、概率推理、機器學習與數據挖掘、神經網絡和強化學習等知識。●報告深度學習的進展，這些進展包括應用神經網絡去產生有創(chuàng)造性的內容，如文本

本書是一本系統(tǒng)介紹深度學習基礎知識和理論原理的入門書籍。本書從神經網絡的基本結構入手，詳細推導了前向傳播與反向傳播的數學公式和理論支持，詳細介紹了如今各種優(yōu)化神經網絡的梯度優(yōu)化算法和正則化技巧，給出了在實際應用中的超參數調試和網絡訓練的技巧。同時，也介紹了典型的卷積神經網絡（CNN）和循環(huán)神經網絡（RNN）。除了介紹理

卷積神經網絡是現代神經網絡的核心內容，TensorFlow又是現在最為流行的深度學習框架。本書使用TensorFlow2.0作為卷積神經網絡實現的基本工具，引導深度學習初學者，從搭建環(huán)境開始，逐步深入到理論、代碼和應用實踐中去。本書分為8章，第1章從搭建環(huán)境開始，包含Anaconda、Python、PyCharm、Te

主要內容：深度學習的基礎科學原理，自行設計和訓練神經網絡，隱私保護的知識，包括聯(lián)邦學習，幫助你繼續(xù)深度學習之旅的建議。

本書介紹了人工智能和大數據的技術發(fā)展及相關應用領域。全書共分為4章：第1章智能的含義，第2章數字學習，第3章算法的統(tǒng)治，第4章人工智能的用途。書中主要內容包括智能的定義、商業(yè)智能、人工智能、商業(yè)智能的發(fā)展歷史、學習的定義、數字學習、大數據和物聯(lián)網的影響、基于大數據的人工智能、監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習、算法的定義、AI簡史、

本書介紹了與AI相關的理論知識，例如，AI的核心、AI的3個發(fā)展階段、AI的科技支撐點等。為了增強本書的全面性和系統(tǒng)性，也為了向大家多傳授一些干貨，本書將重點放在了AI在各行各業(yè)、各個領域的商業(yè)化落地項目上。值得注意的是，本書添加了很多代表性案例，希望為讀者提供實實在在的幫助�？梢哉f，在“AI+商業(yè)”方面，本書既具有實

本書從區(qū)塊鏈的四個核心前沿技術--分布式賬本、加密技術、共識機制和智能合約技術入手，重點介紹公有鏈、聯(lián)盟鏈和私有鏈上的共識機制，描述其中使用的去中心化算法，包括PoW（工作量證明），PoS（權益證明），DPoS（股份授權證明），Ripple共識，PBFT（實用拜占庭容錯）和PoV（投票證明）等，并具體分析了每個算

粒計算是目前人工智能領域內廣為關注的研究課題，本書旨在為初學者提供學習粒計算理論與方法的基本指導。模糊集、粗糙集和概念格是粒計算的三種主要的方法，本書把這三種方法有機地結合成為一個粒計算的基本理論框架，主要包括：1）模糊集理論，2）粗糙集理論，3）概念格理論。

隨著計算機技術迅猛地發(fā)展，人工智能與機器學習已經滲透到我們日常生活的各個領域。為此，中國人民大學專門為全校財經和人文專業(yè)的學生開設了“人工智能與機器學習”課程，本書的所有作者都參與了該門課程的教學實踐，相互配合，總結教學經驗，共同打磨而成《人工智能與機器學習》一書。書中通過豐富現實案例的詳細講解，引導學生了解各種機器學