本書主要講述了神經(jīng)網(wǎng)絡的重要概念和技術，并展示了如何使用Python來解決日常生活中常見的神經(jīng)網(wǎng)絡問題。本書包含了6個神經(jīng)網(wǎng)絡相關的項目，分別是糖尿病預測、出租車費用預測、圖像分類、圖像降噪、情感分析和人臉識別，這6個項目均是從頭開始實現(xiàn)，且使用了不同的神經(jīng)網(wǎng)絡。在每個項目中，本書首先會提出問題，然后介紹解決該問題需要

本書根據(jù)深度學習技術發(fā)展速度快、理論性與實踐性強、應用廣泛等特點，結合教學、科研及應用需求，堅持“原理、技術、應用”三位一體原則，注重基礎性、系統(tǒng)性、前沿性和實用性的統(tǒng)一，對深度學習的**方法與研究趨勢進行全面深入的研究和探索。全書分成四部分：第一部分是人工智能基礎，重點闡述人工智能的概念、發(fā)展歷史和發(fā)展趨勢等；第二部

《漫話人工智能：從二進制到未來智能社會》是一本面向大眾尤其是青少年的人工智能科普書籍，從介紹人工智能背后的邏輯、數(shù)學引入主題，接著用生動的語言將計算機和人工智能的誕生、算法科學、機器學習與大數(shù)據(jù)、計算機視覺、語音識別等有趣的知識融入本書，最后科普了人工智能在智能農(nóng)業(yè)、智能醫(yī)療、自動駕駛等不同領域的應用。本書具有語言生動

針對每個想要了解深度學習概念的數(shù)據(jù)科學愛好者，本書通過通俗易懂地解釋R代碼，讓讀者可以很容易起步。在深度學習算法和應用的理論和實踐方面做到了平衡，在講述基礎理論的同時，通過45個基于R語言的編程實例讓讀者循序漸進地掌握深度學習技術。？讀者將通過實戰(zhàn)案例實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、長短時記憶網(wǎng)絡（

本書主要介紹了智能計算技術相關的理論方法與關鍵技術，并對典型的應用領域與平臺也進行了相關介紹和討論。全書共10章，簡要介紹智能的起源、智能與計算等研究背景及意義，詳細介紹了機器學習、深度學習等模型與算法及其應用，著重介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型、網(wǎng)學習模型、神經(jīng)網(wǎng)絡架構搜索和大數(shù)據(jù)資源服務等技術，并面向智能交通和網(wǎng)絡交易支付等

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

本書共分10個項目，詳細介紹了人工智能導論的相關知識，內(nèi)容包括人工智能的前世今生、從零開始認識人工智能、人工智能編程基礎開發(fā)語言——Phython、物體識別、計算機視覺的應用——人臉識別、生物信息識別、自然語言處理、語音識別、無人駕駛和數(shù)據(jù)挖掘。 本書適用于高職高專院校理工科學生，作為通識課教材使用。

人工智能時代已經(jīng)來臨，這項技術正在改變?nèi)祟惖恼J知和行為習慣，也對很多領域和行業(yè)造成了影響。本書共3篇，認知篇介紹了人工智能的理論知識與發(fā)展現(xiàn)狀，詳細講述人工智能與5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術的融合；價值篇主要講述了人工智能的價值，分析其為生活、社會、商業(yè)、醫(yī)療帶來的變革；場景篇從服務場景、工作場景、教育場景、營銷場景入手

本書主要闡述人工智能的理論、技術、實踐、應用、發(fā)展。全書包括5個模塊、18個典型實踐任務。模塊1為理論探究，包括設計圖靈測試、體驗弱人工智能、設計排序算法3個實踐任務；模塊2為技術探究，包括圖說知識表示、測試機器學習、暢談深度學習3個實踐任務；模塊3為實踐探究，包括提取基于專家系統(tǒng)的需求、測試計算機視覺產(chǎn)品、測試自然語

《深度學習全書——公式+推導+代碼+TensorFlow全程案例》共有15章，分為5部分，第一篇說明深度學習的概念，包括數(shù)理基礎，特點是結合編程解題，加深讀者印象，第二篇說明TensorFlow的學習地圖，從張量、自動微分、梯度下降乃至神經(jīng)層的實踐，逐步解構神經(jīng)網(wǎng)絡，第三篇介紹CNN算法、影像應用、轉移學習等，第四篇則