本書(shū)的主要特色在于知識(shí)建模和智能推理技術(shù)方面的創(chuàng)新，并基于知識(shí)圖譜建模和智能推理技術(shù)的集成完成了一系列應(yīng)用軟件的開(kāi)發(fā)，直觀(guān)形象、易學(xué)易用。本書(shū)是AI3軟件的詳盡解讀，分為AI3普及版（自由拷貝，不限使用）、AI3智能教學(xué)版以及AI3專(zhuān)業(yè)版（適用于復(fù)雜過(guò)程工業(yè)系統(tǒng)AI應(yīng)用）。

本書(shū)系統(tǒng)闡述遷移學(xué)習(xí)的解決方法和典型應(yīng)用。首先，論述了遷移學(xué)習(xí)的基本概念、方法分類(lèi)及發(fā)展歷程，介紹了遷移學(xué)習(xí)的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)。然后，探討了遷移學(xué)習(xí)的基本方法，包括基于樣本、基于特征、基于模型和基于關(guān)系的遷移學(xué)習(xí)方法，闡述了深度遷移學(xué)習(xí)的經(jīng)典方法，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)遷移方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗遷移方法，介紹了更加實(shí)用的部分域適應(yīng)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估力求用科學(xué)的指標(biāo)，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行完整、可靠的評(píng)價(jià)。本書(shū)詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估的理論、方法和實(shí)踐。全書(shū)分為3個(gè)部分。第1部分包含第1章～第3章，針對(duì)分類(lèi)算法、回歸算法和聚類(lèi)算法分別介紹對(duì)應(yīng)的基礎(chǔ)理論和評(píng)估方法；第2部分包含第4章～第8章，介紹更復(fù)雜的模型（如深度學(xué)習(xí)模型和集成樹(shù)模型）的對(duì)比與評(píng)估，并

本書(shū)以漫畫(huà)形式講解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)，盡可能通俗易懂地講解回歸、分類(lèi)、結(jié)果評(píng)價(jià)、深度學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)等的原理。本書(shū)內(nèi)容基于大學(xué)一年級(jí)的數(shù)學(xué)知識(shí)，著眼于主人公們學(xué)習(xí)和工作中遇到的問(wèn)題，探究機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。

本書(shū)旨在幫助老年朋友快捷、充分地使用智能手機(jī)，幫助老年人實(shí)現(xiàn)老有所樂(lè)、老有所為的美好愿望。本書(shū)以手機(jī)使用較為廣泛的支付寶、微信等應(yīng)用為例，從真實(shí)的操作環(huán)境出發(fā)，以圖文并茂的方式講解手機(jī)軟件安裝、注冊(cè)、登錄及手機(jī)多功能應(yīng)用的操作方法，并針對(duì)老年人的行為習(xí)慣及智能手機(jī)使用特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化解讀，在功能較復(fù)雜之處還配有相對(duì)應(yīng)的提示

遷移學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的重要方法，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。本書(shū)的編寫(xiě)目的是幫助遷移學(xué)習(xí)及機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域的初學(xué)者快速入門(mén)。全書(shū)主要分為背景與概念、方法與技術(shù)、擴(kuò)展與探索及應(yīng)用與展望四大部分。除此之外，本書(shū)還配有相關(guān)的代碼、數(shù)據(jù)和論文資料，最大限度地降低初學(xué)者的學(xué)習(xí)和使用

本書(shū)介紹了元學(xué)習(xí)方法的發(fā)展歷史、起源、思想、近來(lái)流行的元學(xué)習(xí)方法，以及這些方法的組織思路、改進(jìn)方案、相互繼承、如何應(yīng)用。本書(shū)共11章，分為兩部分：元學(xué)習(xí)方法思想的介紹和元學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景中模型的介紹。這些內(nèi)容介紹了如何在元學(xué)習(xí)框架下融入強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)、在線(xiàn)學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際應(yīng)用中深度模型的改進(jìn)，以

對(duì)從事人工智能算法研究與算法開(kāi)發(fā)的人來(lái)說(shuō)，模型的學(xué)習(xí)與使用必不可少。尤其是在目前如日中天的人工智能領(lǐng)域里，人人談模型，模型也是層出不窮，讓人眼花繚亂。本書(shū)將人工智能在現(xiàn)實(shí)生活場(chǎng)景中解決的問(wèn)題分類(lèi)，并根據(jù)這個(gè)分類(lèi)來(lái)介紹各種人工智能模型。書(shū)中將人工智能問(wèn)題分為權(quán)重問(wèn)題、狀態(tài)問(wèn)題、序列問(wèn)題、表示問(wèn)題、相似問(wèn)題和分類(lèi)問(wèn)題六大類(lèi)

生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNets，GAN）作為一種深度學(xué)習(xí)框架，發(fā)展十分迅猛。通過(guò)相互對(duì)抗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，GAN能夠生成結(jié)構(gòu)復(fù)雜且十分逼真的高維度數(shù)據(jù)。因此，被廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究和工程領(lǐng)域，包括圖像處理，如圖像生成、圖像轉(zhuǎn)換、視頻合成；序列數(shù)據(jù)生成，如語(yǔ)音生成、音樂(lè)生成等；以及其他眾

本書(shū)主要講述人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)與基礎(chǔ)理論，并通過(guò)大量的人工智能應(yīng)用幫助讀者快速了解人工智能相關(guān)技術(shù)。本書(shū)共10章，分別為人工智能概述、人工智能基礎(chǔ)知識(shí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜、人工智能技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景、智能機(jī)器人和人工智能的挑戰(zhàn)與未來(lái)。本書(shū)內(nèi)容豐富，講解細(xì)致，注重技術(shù)發(fā)展變化。 本書(shū)既可作為

本書(shū)主要根據(jù)作者近年來(lái)的研究成果，對(duì)網(wǎng)絡(luò)嵌入表示學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行梳理和總結(jié)，全書(shū)深入淺出地介紹了表示學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，及其在網(wǎng)絡(luò)對(duì)齊、地點(diǎn)推薦、電子健康記錄挖掘等應(yīng)用方面的前沿技術(shù)。具體包括：?jiǎn)?多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表示理論與技術(shù)、基于單關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表示的社交網(wǎng)絡(luò)對(duì)齊、基于多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的知識(shí)圖譜對(duì)齊、基于網(wǎng)絡(luò)表示的電子健康記錄挖掘、

本書(shū)以TensorFlow為平臺(tái)，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí)由淺入深進(jìn)行介紹，書(shū)中每章都以理論引出，以TensorFlow應(yīng)用鞏固結(jié)束，做到理論與實(shí)踐相結(jié)合，使讀者快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等內(nèi)容，同時(shí)領(lǐng)略利用TensorFlow解決這些問(wèn)題的簡(jiǎn)單和快捷。本書(shū)共12章，主要內(nèi)容包括TensorFlow軟件介紹、計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深

數(shù)據(jù)孤島和隱私保護(hù)已經(jīng)成為制約人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種新型的隱私保護(hù)計(jì)算方案，在數(shù)據(jù)不出本地的前提下，能有效聯(lián)合各參與方聯(lián)合建模，從而實(shí)現(xiàn)“共同富�！�，成為當(dāng)下人工智能領(lǐng)域備受關(guān)注的熱點(diǎn)。本書(shū)以實(shí)戰(zhàn)為主（包括對(duì)應(yīng)用案例的深入講解和代碼分析），兼顧對(duì)理論知識(shí)的系統(tǒng)總結(jié)。全書(shū)由五部分共19章構(gòu)成。第一部分簡(jiǎn)

創(chuàng)新工場(chǎng)于2017年發(fā)起了面向高校在校生的DeeCamp人工智能訓(xùn)練營(yíng)（簡(jiǎn)稱(chēng)DeeCamp訓(xùn)練營(yíng)），訓(xùn)練營(yíng)內(nèi)容涵蓋學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界領(lǐng)軍人物帶來(lái)的全新AI知識(shí)體系和來(lái)自產(chǎn)業(yè)界的真實(shí)實(shí)踐課題，旨在提升高校AI人才在行業(yè)應(yīng)用中的實(shí)踐能力，以及推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研深度結(jié)合。本書(shū)以近兩年DeeCamp訓(xùn)練營(yíng)培訓(xùn)內(nèi)容為基礎(chǔ)，精選部分導(dǎo)師的授課

本書(shū)是面向高級(jí)人工智能人才培養(yǎng)的高等學(xué)校人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)規(guī)劃教材中的一本，通過(guò)梳理人工智能涉及的相關(guān)數(shù)學(xué)理論，并通過(guò)Python實(shí)現(xiàn)相關(guān)案例，使抽象的理論具體化，從而加深讀者對(duì)數(shù)學(xué)的感性認(rèn)識(shí)，提高讀者對(duì)數(shù)學(xué)理論的理解能力。本書(shū)首先介紹了人工智能所需的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)理論，然后根據(jù)數(shù)學(xué)內(nèi)容的邏輯順序，以微積分、線(xiàn)性代數(shù)、概率論、

本書(shū)由全球知名的3位專(zhuān)家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰寫(xiě)，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典教材。全書(shū)的內(nèi)容包括3個(gè)部分：第1部分介紹基本的數(shù)學(xué)工具和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，它們是深度學(xué)習(xí)的預(yù)備知識(shí)；第2部分系統(tǒng)深入地講解現(xiàn)今已成熟的深度學(xué)習(xí)方法和技術(shù)；第3部分討論某些具有前瞻性的

本書(shū)涵蓋人工智能概述、Python編程基礎(chǔ)、TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、MNIST數(shù)據(jù)集及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、TensorFlow高級(jí)框架、OpenCV開(kāi)發(fā)與應(yīng)用等基礎(chǔ)知識(shí)，并介紹且搭建了計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別與人臉識(shí)別、自然語(yǔ)言處理中的語(yǔ)音識(shí)別與智能聊天機(jī)器人具體項(xiàng)目，還介紹并實(shí)踐了AI開(kāi)放平臺(tái)的接入與

本書(shū)針對(duì)產(chǎn)業(yè)界在智能化過(guò)程中普遍面臨的數(shù)據(jù)不足問(wèn)題，詳細(xì)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(jī)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(hù)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(guò)傳輸變換后的臨時(shí)變量，既能實(shí)現(xiàn)模型效果提升，又能確保隱私信息的安全。本書(shū)介紹了

機(jī)器學(xué)習(xí)雖然對(duì)改進(jìn)產(chǎn)品性能和推進(jìn)研究有很大的潛力，但無(wú)法對(duì)它們的預(yù)測(cè)做出解釋?zhuān)�這是當(dāng)前面臨的一大障礙�！犊山忉寵C(jī)器學(xué)習(xí)：黑盒模型可解釋性理解指南》書(shū)是一本關(guān)于使機(jī)器學(xué)習(xí)模型及其決策具有可解釋性的書(shū)。本書(shū)探索了可解釋性的概念，介紹了簡(jiǎn)單的、可解釋的模型，例如決策樹(shù)、決策規(guī)則和線(xiàn)性回歸，重點(diǎn)介紹了解釋黑盒模型的、與模型無(wú)關(guān)

人工智能時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，這項(xiàng)技術(shù)正在改變?nèi)祟?lèi)的認(rèn)知和生活，也對(duì)社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了重大的影響。本書(shū)從理論基礎(chǔ)、商業(yè)落地、實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景、案例分析多個(gè)方面介紹人工智能，講述人工智能對(duì)農(nóng)業(yè)、金融、娛樂(lè)、醫(yī)療、營(yíng)銷(xiāo)、工業(yè)、教育等領(lǐng)域的影響。另外，為了迎合時(shí)代熱點(diǎn)，本書(shū)還分析了人工智能與5G、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)的融合及融合效果，使讀者了解