全書介紹了人工智能芯片相關(guān)的基礎(chǔ)領(lǐng)域知識(shí)，分析了人工智能處理面臨的挑戰(zhàn)，由此引出全書的重點(diǎn)：人工智能芯片的架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)復(fù)用、網(wǎng)絡(luò)映射、存儲(chǔ)優(yōu)化以及軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)技術(shù)等領(lǐng)域前沿技術(shù)，書中還討論了當(dāng)前研究成果，并輔以實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，最后展望了人工智能芯片技術(shù)的發(fā)展方向。

《人工智能（AI）應(yīng)用從入門到精通》是一本人工智能應(yīng)用入門級(jí)讀物，全書分基礎(chǔ)篇和應(yīng)用篇兩個(gè)部分�；�礎(chǔ)篇包括人工智能的基本認(rèn)知、人工智能的關(guān)鍵技術(shù)、人工智能的基本要素、人工智能的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和人工智能的倫理安全五部分內(nèi)容；應(yīng)用篇包括人工智能+教育、人工智能+醫(yī)療、人工智能+金融、人工智能+交通、人工智能+安防、人工智能+零售

以前，技術(shù)只是工程師操心的事；如今，技術(shù)是工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、企業(yè)家共同操心的事，他們只有通力合作才能駕馭強(qiáng)大的技術(shù)，進(jìn)而取得商業(yè)上的成功。如今講人工智能的書大多屬于兩種類型：第一種面向廣大公眾進(jìn)行人工智能科普；第二種針對專業(yè)技術(shù)人員詳細(xì)講解人工智能的技術(shù)。這兩種書，產(chǎn)品經(jīng)理雖然都可以閱讀，但他們更迫切需要第三種——從商

智能的概念和內(nèi)容很多，其核心思想是模擬人或其他生物的神經(jīng)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)各種運(yùn)算和操作過程，尤其是人的智能操作�！禕R》本書由四部分組成，第一部分是概論，討論智能計(jì)算的類型、特征、發(fā)展過程和應(yīng)用問題，并介紹和其他學(xué)科的關(guān)系問題。這些學(xué)科主要是生命科學(xué)、信息科學(xué)等。第二部分是算法篇，介紹智能計(jì)算中多種不同類型的算法，詳細(xì)介紹它

隨著人工智能技術(shù)在越來越多的行業(yè)中應(yīng)用，諸多問題也隨之而來，最主要的問題在于人工智能技術(shù)與行業(yè)的結(jié)合深度不足。在大多數(shù)情況下，人工智能技術(shù)只能解決表層的行業(yè)問題，對于深層的業(yè)務(wù)問題賦能不足。當(dāng)前急需探索人工智能技術(shù)與行業(yè)結(jié)合的方法與模式。本書結(jié)合了筆者構(gòu)建人工智能產(chǎn)品的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，從人工智能產(chǎn)品流程、行業(yè)能力模型、人工智

本書主要討論在智能經(jīng)濟(jì)的浪潮下，人工智能技術(shù)與區(qū)塊鏈技術(shù)的范式變革與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，以及如何從數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)視角理解智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的商業(yè)邏輯變化和它所帶來的商業(yè)認(rèn)知升級(jí)。全書包括從信息技術(shù)到智能經(jīng)濟(jì)、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用與場景、人工智能技術(shù)應(yīng)用與場景、智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代的商業(yè)趨勢四部分，共20講內(nèi)容。 本書通過跨學(xué)科研究，構(gòu)建了一整套認(rèn)知人工

本書分四部分介紹深度學(xué)習(xí)算法模型及相關(guān)應(yīng)用實(shí)例。第一部分介紹在深度學(xué)習(xí)中必備的一些數(shù)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。第二部分介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)等經(jīng)典模型，并對每種模型從原理、結(jié)構(gòu)、優(yōu)化等方面進(jìn)行論述。第三部分介紹深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化方法及訓(xùn)練技巧。第四部分結(jié)合實(shí)踐來介紹深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別中

本書較為系統(tǒng)地講解了用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師的職能及價(jià)值體現(xiàn)的方法，由點(diǎn)到面地分析了用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法與技巧，目的是讓讀者能夠全方位地進(jìn)行學(xué)習(xí)，使自己在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)變化如此迅速的當(dāng)下不被淘汰。 全書分為8章。第1章對用戶體驗(yàn)的概念、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師的職責(zé)與價(jià)值等內(nèi)容進(jìn)行了分析；第2章主要對App設(shè)計(jì)中的基礎(chǔ)規(guī)范進(jìn)行了系統(tǒng)全面的講解

本書首先從深度學(xué)習(xí)的原理出發(fā)，介紹如何把深度學(xué)習(xí)的理論轉(zhuǎn)換為PyTorch代碼，然后介紹如何在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行這些代碼。作為一本面向初中級(jí)讀者的技術(shù)類圖書，本書在前面所述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，還介紹了學(xué)術(shù)界前沿的一系列實(shí)例，以及PyTorch的源代碼結(jié)構(gòu)，以期讀者能夠融會(huì)貫通深度學(xué)習(xí)框架的設(shè)計(jì)和應(yīng)用的思想。

隨著人工智能技術(shù)在各行業(yè)的應(yīng)用蓬勃發(fā)展，其已滲透社會(huì)及人們?nèi)粘Ｉ�活的方方面面，且在圖像分類、目標(biāo)識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域顯示了良好的效果和前景。但是，人工智能及其分支技術(shù)有一些特定的脆弱性，在某些場景下容易受到欺騙和攻擊，若不對此采取一定措施，就有可能造成嚴(yán)重的后果。本書通過介紹針對圖像分類的對抗技術(shù)，描述了深度神經(jīng)網(wǎng)