本書(shū)是一本人工智能應(yīng)用方法論的書(shū)，從技術(shù)原理、項(xiàng)目實(shí)踐到商業(yè)戰(zhàn)略再到實(shí)踐課，逐層放開(kāi)視野。 部分首先圍繞機(jī)器為何學(xué)習(xí)和機(jī)器怎樣學(xué)習(xí)展開(kāi)，樹(shù)立機(jī)器學(xué)習(xí)的基本觀念，認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的價(jià)值，啟發(fā)對(duì)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的思考；然后聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的技術(shù)原理和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，詳述假設(shè)目標(biāo)尋解的學(xué)習(xí)框架，探討模型如何變強(qiáng)，以及建

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支，是實(shí)現(xiàn)通用人工智能的重要途徑。本書(shū)介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)在算法層面的快速發(fā)展，包括值函數(shù)、策略梯度、值分布建模等基礎(chǔ)算法，以及為了提升樣本效率產(chǎn)生的基于模型學(xué)習(xí)、探索與利用、多目標(biāo)學(xué)習(xí)、層次化學(xué)習(xí)、技能學(xué)習(xí)等算法，以及一些新興領(lǐng)域，包括離線學(xué)習(xí)、表示學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)等，旨在提升數(shù)據(jù)高效性和策略的泛化能

本書(shū)對(duì)優(yōu)化算法的理論和研究進(jìn)展進(jìn)行了系統(tǒng)的梳理，旨在幫助讀者快速了解該領(lǐng)域的發(fā)展脈絡(luò)，掌握必要的基礎(chǔ)知識(shí)，進(jìn)而推進(jìn)前沿研究工作。本書(shū)首先介紹流行的機(jī)器學(xué)習(xí)模式，對(duì)重要的優(yōu)化理論進(jìn)行回顧，接著重點(diǎn)討論已廣泛應(yīng)用于優(yōu)化的算法，以及有潛力應(yīng)用于大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的算法，包括一階方法、隨機(jī)優(yōu)化方法、隨機(jī)和分布式方法、非凸

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯技術(shù)及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用》由百度首席技術(shù)官王海峰、百度人工智能技術(shù)委員會(huì)主席何中軍、百度技術(shù)委員會(huì)主席吳華聯(lián)合撰寫，以產(chǎn)業(yè)需求為牽引，介紹了新時(shí)期機(jī)器翻譯的產(chǎn)業(yè)需求特點(diǎn)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯的原理與方法、技術(shù)進(jìn)展及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。全書(shū)兼具理論與實(shí)踐，既有對(duì)原理與方法的介紹，又有豐富的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用案例�！渡窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯技術(shù)及

本書(shū)對(duì)自主智能系統(tǒng)前沿控制理論問(wèn)題以及主要方法做了詳細(xì)闡述，主要從自主智能系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)、協(xié)同控制和網(wǎng)絡(luò)安全防御三個(gè)方面展開(kāi)，內(nèi)容涵蓋事件觸發(fā)風(fēng)險(xiǎn)敏感狀態(tài)估計(jì)、具有相對(duì)熵約束的事件觸發(fā)最小最大狀態(tài)估計(jì)、多剛體的有限時(shí)間協(xié)同控制、多剛體系統(tǒng)的姿態(tài)同步、多剛體系統(tǒng)的最優(yōu)一致性、多智能體系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)攻擊下的安全控制以及多智能體

"本書(shū)從ChatGPT的基礎(chǔ)知識(shí)、應(yīng)用場(chǎng)景和案例分析等方面展開(kāi)講解。例如，如何使用ChatGPT實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言翻譯、如何使用ChatGPT學(xué)習(xí)英語(yǔ)，修改代碼、表格生成、甚至菜品開(kāi)發(fā)等，所舉例的應(yīng)用場(chǎng)景中包含了⼤量的實(shí)用技巧和建議，幫助讀者更好地掌握和應(yīng)用ChatGPT⼯具。 本書(shū)共分為9個(gè)章

本書(shū)較為系統(tǒng)地介紹了人工智能時(shí)代技術(shù)賦能教育生態(tài)的理論與實(shí)踐探索,以“人工智能技術(shù)賦能教育”為核心,整合了智能技術(shù)對(duì)教育各要素產(chǎn)生的影響,形成人工智能時(shí)代師范生培養(yǎng)的框架模式。本書(shū)包括人工智能概述、人工智能時(shí)代的教育、人工智能時(shí)代的學(xué)校、人工智能時(shí)代的教師、人工智能時(shí)代的學(xué)生、人工智能時(shí)代的教育工具、人工智能時(shí)代的教育

全書(shū)共10章，第1章介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本概念、分類及本書(shū)開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建。第2章介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)算法中經(jīng)常用到的NumPy相關(guān)知識(shí)及繪圖工具包Matplotlib。從第3章開(kāi)始介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法，第3章介紹了最簡(jiǎn)單也是最常用的線性回歸算法。第4章介紹了搜索算法，包括梯度下降算法、隨機(jī)梯度下降算法、小批量梯度下降算法、牛頓

本書(shū)從數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)算法入手，系統(tǒng)地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)各類算法的原理方法和實(shí)際應(yīng)用。本書(shū)的主要內(nèi)容包括：KNN算法、樸素貝葉斯、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、線性回歸、K-means算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)以及基于Python數(shù)據(jù)分析進(jìn)行職業(yè)規(guī)劃。本書(shū)作為大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能領(lǐng)域的入門教材，在內(nèi)容上涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典

本書(shū)探究了擁有強(qiáng)大算力支持的大語(yǔ)言模型如何汲取其創(chuàng)造者——人類的智慧和思想，來(lái)達(dá)成令人動(dòng)容的成就。