"《PyTorch圖神經(jīng)網(wǎng)絡》詳細闡述了與圖神經(jīng)網(wǎng)絡相關(guān)的基本解決方案，主要包括圖學習入門、圖神經(jīng)網(wǎng)絡的圖論、使用DeepWalk創(chuàng)建節(jié)點表示、在Node2Vec中使用有偏隨機游走改進嵌入、使用普通神經(jīng)網(wǎng)絡包含節(jié)點特征、圖卷積網(wǎng)絡、圖注意力網(wǎng)絡、使用GraphSAGE擴展圖神經(jīng)網(wǎng)絡、定義圖分類的表達能力、使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡預測鏈接、使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡生成圖、從異構(gòu)圖學習、時序圖神經(jīng)網(wǎng)絡、解釋圖神經(jīng)網(wǎng)絡、使用A3T-GCN預測交通、使用異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡檢測異常、使用LightGCN構(gòu)建推薦系統(tǒng)、釋放圖神經(jīng)網(wǎng)

本書主要介紹了深度學習算法的基本原理和常用模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（RCNN）、孿生神經(jīng)網(wǎng)絡（SNN）、生成對抗網(wǎng)絡（GAN）等。深入探討了深度學習算法在故障診斷領域的應用，針對機械設備中常見的軸承故障，介紹了一系列基于深度學習算法的故障診斷模型，對故障特征進行提取和識別，能夠?qū)崿F(xiàn)對機械設備故障類型的準確分類和定位。在壽命預測方面，本書詳細介紹了基于深度學習算法的剩余壽命預測方法，并應用在軸承和刀具的剩余壽命預測中。通過對這些模型的結(jié)構(gòu)、特點和適用場景的詳細闡述，讀者可

可信機器學習是機器學習的重要部分，是一門研究機器學習可信屬性的學科。本書將可信機器學習的屬性貫穿始終，全面系統(tǒng)地介紹可信機器學習的概念原則和技術(shù)方法。本書內(nèi)容分六部分。第一部分詳細闡述可信機器學習的框架、機器學習生命周期以及安全性相關(guān)概念；第二部分針對機器學習中的數(shù)據(jù)介紹數(shù)據(jù)偏差、數(shù)據(jù)隱私等相關(guān)概念和解決方法；第三部分圍繞建模過程介紹檢測理論、監(jiān)督學習和因果建模的理論及方法；第四部分針對機器學習的可靠性，講解分布偏移的概念和緩解方法，以及機器學習公平性和安全性方法；第五部分圍繞人與機器的交互，闡

本書共分6章，以交互設計的基本流程為主線將每章的主題進行有機的串聯(lián)，主要內(nèi)容包括交互設計概述、交互設計原理、用戶體驗、設計調(diào)研、用戶分析、人物角色與場景劇本。本書內(nèi)容豐富，具有很強的專業(yè)性和實用性，適合交互設計師、用戶研究人員、視覺設計師等相關(guān)人員學習參考。

"本書旨在幫助讀者深入理解和應用智能聊天技術(shù)ChatGPT的全面指南。本書共10章，包含最基礎的ChatGPT發(fā)展背景與歷程、核心功能、優(yōu)點和局限，ChatGPT入門操作指南，提升交互體驗的基本使用技巧，免費但非常實用的ChatGPT工具和資源，ChatGPT高級使用技巧，以及OpenAIAPI開發(fā)，未來前景的全面展望等。這是一本全面詳盡的ChatGPT實用指南，面向ChatGPT感興趣的讀者，尤其是青少年。無論是對ChatGPT尚未了解、希望進一步掌握使用技巧、抑或是對其深度開發(fā)有興趣的讀者都

本書是一本專為職場人士打造的實用手冊，旨在通過128個實戰(zhàn)案例、160分鐘視頻教程和180個素材效果，幫助讀者提升工作效率和創(chuàng)造力。本書詳細介紹了16款國內(nèi)頂尖AI工具，如文心一言、Kimi等，并額外推薦了10款工具，覆蓋了從基礎操作到高級應用的全方位技能，確保讀者能夠快速掌握并應用于實際工作中。書中不僅提供了工具的使用指南，還深入探討了30個AI應用領域，如營銷、設計、創(chuàng)作等，通過具體案例展示AI工具在不同領域的實際應用，使讀者能夠更深入地理解AI工具的潛力，從而在職場中實現(xiàn)效率和創(chuàng)新的雙重提

"《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡分析及應用》以MATLABR2023b為平臺，以實際應用為背景，采用“理論+公式+經(jīng)典應用”相結(jié)合的形式，深入淺出地講解MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)典分析與應用。全書共11章，主要包括為什么神經(jīng)網(wǎng)絡應用廣泛、MATLAB快速入門、感知器分析與應用、線性神經(jīng)網(wǎng)絡分析與應用、BP神經(jīng)網(wǎng)絡分析與應用、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡分析與應用、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡分析與應用、競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡分析與應用、神經(jīng)網(wǎng)絡的Simulink應用、自定義神經(jīng)網(wǎng)絡、深度神經(jīng)網(wǎng)絡的分析與應用。通過學習本書，讀者可以認識到神經(jīng)網(wǎng)絡

"Python是當今使用最為廣泛的開發(fā)語言之一，被認為是開發(fā)深度學習程序的**語言�！渡疃葘W習項目開發(fā)實踐（TensorFlow+Sklearn+PyTorch）（微視頻版）》通過9個綜合實例，詳細講解了使用Python語言開發(fā)大型深度學習項目的過程，這些項目在現(xiàn)實應用中具有極強的代表性。第1章講解了AI智能問答系統(tǒng)的具體實現(xiàn)流程；第2章講解了AI智能推薦系統(tǒng)的具體實現(xiàn)流程；第3章講解了智能OCR文本檢測識別系統(tǒng)的具體實現(xiàn)流程；第4章講解了國際足球比賽結(jié)果預測系統(tǒng)的具體實現(xiàn)流程；第5章講解了智能

本書是一本全面深入探討深度學習領域的核心原理與應用實踐的專業(yè)書籍。本書旨在為讀者提供系統(tǒng)的學習路徑,從深度學習的基礎知識出發(fā),逐步深入到復雜的大模型架構(gòu)和算法實現(xiàn)。本書適合深度學習初學者、中級開發(fā)者以及對大模型有深入研究需求的專業(yè)人士。通過閱讀本書,讀者不僅能夠掌握深度學習的理論基礎,還能通過豐富的實戰(zhàn)案例,提升解決實際問題的能力。

"人機對話是人工智能技術(shù)體系中一個很重要的分支領域，同時也是人工智能應用最廣的場景之一。本書從人機對話的演進歷程出發(fā)，從機器人的宏觀架構(gòu)到每個功能的微觀細節(jié)，都進行了闡述。全書共11章：第1、2章介紹人機對話的發(fā)展史和人機對話的基礎架構(gòu)；第3～8章從用戶語言理解、用戶應答的方式、答案的生成三方面，詳細介紹一套人機對話系統(tǒng)的構(gòu)建方法；第9、10章介紹支撐人機對話系統(tǒng)構(gòu)建所需的常用算法及模型相關(guān)的底層基礎技能；第11章介紹以ChatGPT為代表的大模型在人機對話領域的運用。本書可供具備人工智能領域先