隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，軟件與硬件逐漸融合，硬件產(chǎn)品經(jīng)理這個(gè)角色越來(lái)越受到大家的重視。本書(shū)主要對(duì)與硬件產(chǎn)品經(jīng)理相關(guān)的知識(shí)進(jìn)行了系統(tǒng)梳理，為大家介紹了什么是硬件和硬件產(chǎn)品經(jīng)理，以及智能硬件產(chǎn)品經(jīng)理這個(gè)新興崗位的特點(diǎn)和發(fā)展。同時(shí)本書(shū)為讀者介紹了物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品（也稱(chēng)智能硬件產(chǎn)品）在市場(chǎng)分析、需求分析、同類(lèi)產(chǎn)品分析、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、硬件方

本書(shū)較為全面地介紹了深度學(xué)習(xí)的基本概念、算法原理以及實(shí)現(xiàn)框架。全書(shū)共9章，分別介紹了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)和圖像描述中的應(yīng)用、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、深度遷移學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等，并提供了應(yīng)用實(shí)例，旨在通過(guò)練習(xí)和操作實(shí)踐幫助讀者鞏固所學(xué)的內(nèi)容。本書(shū)可作為高等院校

人工智能深刻影響著人類(lèi)發(fā)展，本書(shū)將帶領(lǐng)讀者從工程化的角度了解人工智能。本書(shū)第1章和第2章簡(jiǎn)單介紹了人工智能的基本概念及其常見(jiàn)算法。第3章和第4章從工程化的角度探討了人工智能與智能制造、人工智能與智能設(shè)計(jì)。第5～9章重點(diǎn)介紹了人工智能中臺(tái)的概念，以及在企業(yè)中構(gòu)建人工智能中臺(tái)的流程。本書(shū)適合人工智能相關(guān)領(lǐng)域（特別是人工智能

這是一本以漫畫(huà)形式來(lái)展現(xiàn)深?yuàn)W理論的科普書(shū)。本書(shū)以卡通人物形象為主人公，通過(guò)講故事的形式串接內(nèi)容，以多格漫畫(huà)進(jìn)行展現(xiàn)，帶領(lǐng)大家走入神奇的人工智能世界。從印象篇、歷史篇、概念篇、技術(shù)篇、應(yīng)用篇、安全篇、未來(lái)篇、啟示篇多維視角全方位地探索人工智能的神奇與奧妙。人工智能本質(zhì)上是一個(gè)復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、關(guān)聯(lián)、深?yuàn)W的知識(shí)體系，是用數(shù)學(xué)方程

目前，市場(chǎng)上的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法相關(guān)入門(mén)書(shū)籍大都過(guò)于理論化和數(shù)學(xué)化，提高了學(xué)習(xí)門(mén)檻，使得不具有相關(guān)專(zhuān)業(yè)背景的讀者望而卻步；或是過(guò)于偏重實(shí)操，對(duì)于算法原理過(guò)于簡(jiǎn)略，使得讀者無(wú)法形成對(duì)算法原理和可應(yīng)用場(chǎng)景的基本認(rèn)識(shí)。本書(shū)共分為上下兩篇，共18章：其中第一篇為經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型部分，主要講解了常用的機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典模型。第

數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課旨在幫助讀者快速打下數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，通俗講解每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)。 全書(shū)分為3篇，共17章。其中第1篇為基礎(chǔ)篇，主要講述了高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、微積分、泰勒公式與拉格朗日；第2篇為核心知識(shí)篇，主要講述了線(xiàn)性代數(shù)基礎(chǔ)、特征值與矩陣分解、隨機(jī)變量與概率估計(jì)、概率論基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)科學(xué)的幾種分布、核函數(shù)變換、熵與激活函數(shù)；第

全書(shū)共10章分別從構(gòu)建非生物智能體、感知、描述、連接、記憶和理解、學(xué)習(xí)與交互、智能體運(yùn)算模式與處理功能、資源和任務(wù)功能系統(tǒng)、生存、思維、控制與主體性、智能體生命周期等角度深入討論了智能體的方方面面，本書(shū)討論一個(gè)極為龐大、復(fù)雜，且沒(méi)有先例、沒(méi)有形成共識(shí)的智能體或機(jī)器智能系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)機(jī)理、過(guò)程、要點(diǎn)，沒(méi)有能、也做不到面面俱到

本書(shū)以深度學(xué)習(xí)為核心，詳細(xì)講解Pytorch技術(shù)堆棧，力求使用最直白的語(yǔ)言，帶更多的小白學(xué)員入門(mén)甚至精通深度學(xué)習(xí)。本書(shū)共分為10個(gè)章節(jié)，前五個(gè)章節(jié)主要講解深度學(xué)習(xí)中的基本算法及概念，通過(guò)使用Pytorch實(shí)現(xiàn)經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并輔以\"課后加油站”小節(jié)補(bǔ)充數(shù)學(xué)知識(shí)，力求讓每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)、每一個(gè)章節(jié)、每一個(gè)實(shí)驗(yàn)都能在學(xué)員腦海中

本書(shū)內(nèi)容屬于控制理論與神經(jīng)科學(xué)的交叉研究方向，以腦疾病中的帕金森病為背景。第1章為緒論，介紹了帕金森病的電生理特性、用于治療帕金森病的DBS技術(shù)及PID閉環(huán)調(diào)制策略等。第2～3章介紹了用于建模正常狀態(tài)和帕金森病狀態(tài)下的脈沖神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型，包括單個(gè)神經(jīng)元模型，如經(jīng)典的Izhikevich模型，Morris-Lecar模型

本書(shū)是智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)中級(jí)教材，主要介紹了智能計(jì)算平臺(tái)搭建、平臺(tái)管理、數(shù)據(jù)管理、應(yīng)用開(kāi)發(fā)等相關(guān)知識(shí)。全書(shū)共分9章，內(nèi)容包括智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)概述、人工智能與平臺(tái)搭建、平臺(tái)管理、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法建模和人工智能模型開(kāi)發(fā)測(cè)試。

本書(shū)是智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)初級(jí)教材，主要介紹了智能計(jì)算平臺(tái)搭建、平臺(tái)管理、數(shù)據(jù)管理、應(yīng)用開(kāi)發(fā)等相關(guān)知識(shí)。全書(shū)共8章，內(nèi)容包括智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)概述、硬件設(shè)備、系統(tǒng)與軟件、系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、基礎(chǔ)應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)測(cè)試、人工智能示教編程。

本書(shū)是智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)高級(jí)教材，主要介紹了智能計(jì)算平臺(tái)搭建、平臺(tái)管理、數(shù)據(jù)管理、應(yīng)用開(kāi)發(fā)等相關(guān)知識(shí)。全書(shū)共9章，內(nèi)容包括智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)概述、智能計(jì)算高級(jí)環(huán)境、平臺(tái)管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)備份及恢復(fù)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法建模、人工智能算法優(yōu)化、人工智能高級(jí)應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)測(cè)試。

本書(shū)首先簡(jiǎn)要介紹機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的概況，以及機(jī)器人學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，然后分別詳細(xì)討論智能機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)、智能機(jī)器人中的傳感器、環(huán)境感知與建模、路徑規(guī)劃、機(jī)器人控制、多機(jī)器人協(xié)同，以及智能機(jī)器人的HRI等內(nèi)容。

本書(shū)旨在為讀者建立完整的深度學(xué)習(xí)知識(shí)體系。全書(shū)內(nèi)容包含3個(gè)部分，第一部分為與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；第二部分為深度學(xué)習(xí)的算法基礎(chǔ)以及相關(guān)實(shí)現(xiàn)；第三部分為深度學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用。通過(guò)閱讀本書(shū)，讀者可加深對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的理解，并將其應(yīng)用到實(shí)際工作中。本書(shū)適用于對(duì)深度學(xué)習(xí)感興趣并希望從事相關(guān)工作的讀者，也可作為高校相關(guān)專(zhuān)業(yè)的教學(xué)

Kittenblock是深圳市小喵科技開(kāi)發(fā)的一款基于Scratch3.0的圖形化編程軟件。Scratch3.0強(qiáng)調(diào)的是創(chuàng)作與分享，更注重純軟件編程；Kittenblock強(qiáng)調(diào)的是教育與創(chuàng)造屬性，根據(jù)當(dāng)下的教育需求，重點(diǎn)增加人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和Python編程，盡可能地滿(mǎn)足教育的系統(tǒng)性和連續(xù)性需求，讓學(xué)生和老師無(wú)須切換多個(gè)

本書(shū)以實(shí)踐為導(dǎo)向，深入淺出，從人工智能技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)框架和微服務(wù)等概念講起，對(duì)主流的人工智能云平臺(tái)產(chǎn)品進(jìn)行剖析和比較，對(duì)從訓(xùn)練學(xué)習(xí)到服務(wù)封裝再到模型發(fā)布應(yīng)用的全過(guò)程進(jìn)行介紹，并對(duì)人工智能云平臺(tái)技術(shù)棧涉及的云計(jì)算、集群管理、任務(wù)調(diào)度、共享存儲(chǔ)等技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)講解，以提高研發(fā)人員對(duì)人工智能全生產(chǎn)流程的理解。書(shū)中結(jié)合以上技術(shù)

本書(shū)對(duì)超限學(xué)習(xí)機(jī)近年來(lái)取得的各方面成果進(jìn)行詳細(xì)的闡述與分析。本書(shū)分為4個(gè)部分：第1部分（第1～2章）主要介紹超限學(xué)習(xí)機(jī)的基本概念與核心理論；第2部分（第3～4章）系統(tǒng)介紹超限學(xué)習(xí)機(jī)理論為應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)分類(lèi)、回歸以及特征學(xué)習(xí)等重要機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)所做的技術(shù)性調(diào)整；第3部分（第5～6章）主要介紹超限學(xué)習(xí)機(jī)的工程實(shí)現(xiàn)與領(lǐng)域應(yīng)用案例；第

本書(shū)主要對(duì)算法的原理進(jìn)行了介紹，并融合大量的應(yīng)用案例，詳細(xì)介紹使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型的一般方法，幫助讀者理解算法原理，學(xué)會(huì)模型設(shè)計(jì)。本書(shū)首先介紹數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)的處理與特征，幫助讀者認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)；然后從宏觀(guān)、系統(tǒng)的角度介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類(lèi)、一般學(xué)習(xí)規(guī)則及機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)應(yīng)用；接著根據(jù)項(xiàng)目研發(fā)的流程，詳細(xì)介紹了模型選擇和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、目標(biāo)

本書(shū)把窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）的應(yīng)用知識(shí)體系歸納為終端、信息郵局、人機(jī)交互系統(tǒng)3個(gè)有機(jī)組成部分。針對(duì)終端，給出通用嵌入式計(jì)算機(jī)的概念，并將其軟件分為BIOS與User兩部分；針對(duì)信息郵局，將其抽象為固定IP地址與端口，并由此設(shè)計(jì)了云偵聽(tīng)程序模板；針對(duì)人機(jī)交互系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了Web網(wǎng)頁(yè)、微信小程序、手機(jī)App及PC客戶(hù)端等

本書(shū)較全面地介紹了目前人工智能的主流概念、理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用等內(nèi)容。全書(shū)共12章，首先介紹了智能的定義以及人工智能的定義、歷史、實(shí)現(xiàn)方法、研究?jī)?nèi)容與發(fā)展趨勢(shì)；其次介紹了人工智能的哲學(xué)觀(guān)以及腦科學(xué)的相關(guān)概念與基礎(chǔ)知識(shí)；再次在人工智能的方法與技術(shù)方面，介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器學(xué)習(xí)的基本方法與原理，以及感知智能、認(rèn)知智能