隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等的快速發(fā)展，越來(lái)越多的組織用信息化手段進(jìn)行流程管理。如何提升流程執(zhí)行的智能化程度、動(dòng)態(tài)性和柔性，以提高對(duì)非標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)的管理效率，是流程管理面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。 本書基于流程管理系統(tǒng)積累的日志，提出了3種流程管理的工作流活動(dòng)推薦方法，分別為基于用戶類別近鄰的活動(dòng)推薦方法、基于Pearson相關(guān)系數(shù)的活動(dòng)

人工智能正在以前所未有的速度發(fā)展，其廣泛地應(yīng)用于汽車、醫(yī)療、交通、制造、金融等多個(gè)領(lǐng)域。通�！叭斯ぶ悄堋币辉~往往與人機(jī)交互系統(tǒng)相聯(lián)系，進(jìn)而突出其應(yīng)用性，表現(xiàn)為“機(jī)器學(xué)習(xí)”和“問(wèn)題解決”等�，F(xiàn)如今人工智能不再是人的延伸，而是可以自我演進(jìn)的，是相對(duì)獨(dú)立的。這就決定了人工智能發(fā)展面臨著巨大的挑戰(zhàn)，不僅是技術(shù)層面的諸多挑戰(zhàn)，還

本書基于TensorFlow.NET框架，詳細(xì)介紹了.NET平臺(tái)下深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)原理和應(yīng)用技術(shù)，不僅闡述了算法原理，還演示了實(shí)踐代碼和運(yùn)行效果，其中完整示例主要采用的語(yǔ)言為C#和F#。全書分為3個(gè)部分：第一部分介紹了核心API的用法和基礎(chǔ)示例，包括數(shù)據(jù)類型、張量、EagerMode、自動(dòng)求導(dǎo)、線性回歸、邏輯回歸、tf.

全書可分為五大部分，闡述了分布式人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)以及相關(guān)進(jìn)展，包括分布式人工智能簡(jiǎn)介、分布式規(guī)劃與優(yōu)化、多智能體博弈、多智能體學(xué)習(xí)和分布式人工智能應(yīng)用。除此之外，由于本領(lǐng)域尚處于蓬勃發(fā)展階段，相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用層出不窮，因此書中還提供了研究者對(duì)于分布式人工智能發(fā)展的相關(guān)預(yù)測(cè)，主要集中在：第一，更復(fù)雜和更大規(guī)模的分布式人工

本書采用全彩圖解+視頻講解的形式，通過(guò)生動(dòng)有趣的童話探秘之旅，介紹了利用JoyFrog（呱比特手柄）和Kittenblock進(jìn)行人工智能項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的思路及技巧。全書共18課，涵蓋以下知識(shí)點(diǎn)：百度大腦中的文字朗讀、語(yǔ)音識(shí)別、圖形識(shí)別、文字識(shí)別、人臉識(shí)別和寫詩(shī)寫春聯(lián)等，F(xiàn)aceAI中的人臉、微笑、年齡、性別等的檢測(cè)，機(jī)器學(xué)習(xí)

本書以青少年喜愛(ài)的《西游記》為藍(lán)本進(jìn)行人物塑造，故事主線講述了人工智能時(shí)代下，一個(gè)具備學(xué)習(xí)人工智能的硬件基礎(chǔ)，卻缺乏相關(guān)理論知識(shí)的智能機(jī)器人——悟小白，在通臂猿猴的陪伴下，在尋找人工智能專家唐小僧拜師學(xué)藝的路上，通過(guò)重重關(guān)卡，不斷歷練的故事，而這正是人工智能的技術(shù)基石——“機(jī)器學(xué)習(xí)”的本質(zhì)。故事由淺入深，通過(guò)各類關(guān)卡和

本書是為順應(yīng)智能時(shí)代教育信息化發(fā)展和滿足教師專業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需求編寫的，并以“理論與技術(shù)相結(jié)合，實(shí)用性導(dǎo)向”為宗旨，全面介紹教育人工智能研究及發(fā)展應(yīng)用的基本原理和方法，學(xué)完本書后，讀者將對(duì)教育人工智能有全面的了解，并能掌握其整體知識(shí)框架。本書共分十六章，主要內(nèi)容包括緒論、教育人工智能理論基礎(chǔ)、教育人工智能應(yīng)用實(shí)踐、教育人

人工智能時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，這項(xiàng)技術(shù)正在改變?nèi)祟惖恼J(rèn)知和行為習(xí)慣，也對(duì)很多領(lǐng)域和行業(yè)造成了影響。本書共3篇，認(rèn)知篇介紹了人工智能的理論知識(shí)與發(fā)展現(xiàn)狀，詳細(xì)講述人工智能與5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)的融合；價(jià)值篇主要講述了人工智能的價(jià)值，分析其為生活、社會(huì)、商業(yè)、醫(yī)療帶來(lái)的變革；場(chǎng)景篇從服務(wù)場(chǎng)景、工作場(chǎng)景、教育場(chǎng)景、營(yíng)銷場(chǎng)景入手

本書共分10個(gè)項(xiàng)目，詳細(xì)介紹了人工智能導(dǎo)論的相關(guān)知識(shí)，內(nèi)容包括人工智能的前世今生、從零開(kāi)始認(rèn)識(shí)人工智能、人工智能編程基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言——Phython、物體識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用——人臉識(shí)別、生物信息識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、無(wú)人駕駛和數(shù)據(jù)挖掘。 本書適用于高職高專院校理工科學(xué)生，作為通識(shí)課教材使用。

本書是“高級(jí)人工智能人才培養(yǎng)叢書”中的一本，首先介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)概念和發(fā)展歷史，并在此基礎(chǔ)上提出了深度學(xué)習(xí)——它本質(zhì)上是近幾年來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)催生的產(chǎn)物。本書共12章，其中，第1～7章為機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容，分別介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的簡(jiǎn)單模型、貝葉斯學(xué)習(xí)、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、集成學(xué)習(xí)和聚類；第8～12章為深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容，由感知機(jī)與