本書全面系統(tǒng)地介紹了離散制造過程的批間控制理論及其設(shè)計(jì)方法,側(cè)重于介紹混合制程批間控制研究的近期新進(jìn)展。全書共7章,分為三大部分,一部分針對混合制程的控制問題,闡述了基于JADE、ANOVA、G&P-EWMA、貝葉斯估計(jì)及擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的批間控制理論與設(shè)計(jì)方法;二部分針對帶測量時延的制程控制問題,給出系統(tǒng)穩(wěn)定性分析、測
本書共14章,涵蓋了深度學(xué)習(xí)中的大部分學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)方法。第1~2章介紹開發(fā)環(huán)境軟件安裝和深度學(xué)習(xí)相關(guān)的軟件包,第3~4章是鳶尾花多分類全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別案例與實(shí)現(xiàn),第5~6章是MINIST手寫數(shù)字識別案例,第7章是FashionMNIST服裝識別案例,可以加深對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)識,第8章介紹CIFAR-10數(shù)據(jù)集彩色圖片識
知識圖譜作為認(rèn)知智能的核心技術(shù)正蓬勃發(fā)展。本書系統(tǒng)全面地介紹了知識圖譜的核心技術(shù),既有宏觀整體的技術(shù)體系,也有關(guān)鍵技術(shù)和算法細(xì)節(jié),內(nèi)容包括:知識圖譜模式設(shè)計(jì)的方法論——六韜法;知識圖譜構(gòu)建中的實(shí)體抽取和關(guān)系抽取;知識存儲中的屬性圖模型及圖數(shù)據(jù)庫,重點(diǎn)介紹了JanusGraph分布式圖數(shù)據(jù)庫;知識計(jì)算中的圖論基礎(chǔ),以及中
本教材旨在提供控制工程領(lǐng)域的前沿理論和技術(shù)。兩大特色讓這本教科書脫穎而出:首先,本書不僅提供了簡單實(shí)踐示例,而且提供了機(jī)器人/車輛控制、人機(jī)共享控制,尤其是大腦控制系統(tǒng)的第一手前沿研究的應(yīng)用示例;第二,它對計(jì)算方程進(jìn)行了嚴(yán)格的推導(dǎo)和清晰的解釋,特別是在第三至五章中。本書基本內(nèi)容包括: 第一章簡要討論了控制
在大數(shù)據(jù)時代,機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域取得了巨大的成功,數(shù)據(jù)應(yīng)用也逐漸從“數(shù)據(jù)驅(qū)動”階段向“模型驅(qū)動”階段躍升,但這也給ML項(xiàng)目落地帶來了更大的困難,為了適應(yīng)時代的發(fā)展,MLOps應(yīng)運(yùn)而生。本書從多個方面介紹了MLOps實(shí)踐路徑,內(nèi)容涵蓋了設(shè)計(jì)、構(gòu)建和部署由ML驅(qū)動的應(yīng)用程序所需的各種實(shí)用技能。
本書基于C++編寫,旨在帶領(lǐng)讀者動手打造出一個深度學(xué)習(xí)框架。本書首先介紹C++模板元編程的基礎(chǔ)技術(shù),然后在此基礎(chǔ)上剖析深度學(xué)習(xí)框架的內(nèi)部結(jié)構(gòu),逐一實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)框架中的各個組件和功能,包括基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、運(yùn)算與表達(dá)模板、基本層、復(fù)合層、循環(huán)層、求值與優(yōu)化等,最終打造出一個深度學(xué)習(xí)框架。本書將深度學(xué)習(xí)框架與C++模板元編程有
這是一本寫給青少年看的人工智能科普圖書,目的是幫助小讀者啟蒙科學(xué)素養(yǎng),開闊科學(xué)視野,培養(yǎng)科學(xué)思維,鍛煉動手能力,讓他們了解人工智能的過去、現(xiàn)在和未來,從而更好地融入人工智能時代。通過閱讀本書,小讀者不僅可以了解到“人工智能的工作方式”,還能一睹很多人工智能發(fā)展的過程和細(xì)節(jié):科學(xué)家如何提出問題并想到絕妙的點(diǎn)子;技術(shù)如何從
本書全面介紹可解釋人工智能的基礎(chǔ)知識、理論方法和行業(yè)應(yīng)用。全書分為三部分,共11章。第一部分為第1章,揭示基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能系統(tǒng)決策機(jī)制,提出一種基于人機(jī)溝通交互場景的可解釋人工智能范式。第二部分為第2~5章,介紹各種可解釋人工智能技術(shù)方法,包括貝葉斯方法、基于因果啟發(fā)的穩(wěn)定學(xué)習(xí)和反事實(shí)推理、基于與或圖模型的人機(jī)協(xié)
本書是一本系統(tǒng)介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)及開源框架PyTorch的入門書。書中通過大量案例介紹了PyTorch的使用方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建、常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的實(shí)現(xiàn),以及實(shí)用的深度學(xué)習(xí)技術(shù),包括遷移學(xué)習(xí)、對抗生成學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。讀者通過閱讀本書,可以學(xué)會構(gòu)造一個圖像識別器,生成逼真的圖畫
"本書是一本人工智能的入門級教程。教材以通俗易懂的方式,對人工智能的基本技術(shù)及其應(yīng)用進(jìn)行簡要介紹和解析。教材內(nèi)容由“人工智能概念建構(gòu)”、“人工智能技術(shù)淺探”、“人工智能算法語言淺嘗”和“人工智能典型應(yīng)用簡析”4個模塊構(gòu)成。 其中“人工智能概念建構(gòu)”是人工智能的基本認(rèn)知模塊,旨在通過對人工智能的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場景、人工智能概