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、從零開始認(rèn)識(shí)人工智能、人工智能編程基礎(chǔ)開發(fā)語言——Phython、物體識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用——人臉識(shí)別、生物信息識(shí)別、自然語言處理、語音識(shí)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(xué)生，作為通識(shí)課教材使用。

人工智能時(shí)代已經(jīng)來臨，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、營銷場(chǎng)景入手

本書主要闡述人工智能的理論、技術(shù)、實(shí)踐、應(yīng)用、發(fā)展。全書包括5個(gè)模塊、18個(gè)典型實(shí)踐任務(wù)。模塊1為理論探究，包括設(shè)計(jì)圖靈測(cè)試、體驗(yàn)弱人工智能、設(shè)計(jì)排序算法3個(gè)實(shí)踐任務(wù)；模塊2為技術(shù)探究，包括圖說知識(shí)表示、測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)、暢談深度學(xué)習(xí)3個(gè)實(shí)踐任務(wù)；模塊3為實(shí)踐探究，包括提取基于專家系統(tǒng)的需求、測(cè)試計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)品、測(cè)試自然語

《深度學(xué)習(xí)全書——公式+推導(dǎo)+代碼+TensorFlow全程案例》共有15章，分為5部分，第一篇說明深度學(xué)習(xí)的概念，包括數(shù)理基礎(chǔ)，特點(diǎn)是結(jié)合編程解題，加深讀者印象，第二篇說明TensorFlow的學(xué)習(xí)地圖，從張量、自動(dòng)微分、梯度下降乃至神經(jīng)層的實(shí)踐，逐步解構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第三篇介紹CNN算法、影像應(yīng)用、轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)等，第四篇?jiǎng)t

本書以“經(jīng)典計(jì)算機(jī)算法—數(shù)據(jù)挖掘算法—深度學(xué)習(xí)算法”為主線，將人工智能算法與Python程序示例相結(jié)合，開發(fā)了基于Git的在線編程平臺(tái)和案例庫，旨在構(gòu)建人工智能算法“思想—偽碼—分析—實(shí)現(xiàn)”四位一體的知識(shí)傳遞和學(xué)習(xí)框架。各章基于一個(gè)經(jīng)典問題或典型例子介紹各類算法，給出問題背景、算法偽碼和程序示例，注重算法設(shè)計(jì)與分析理念

本書較全面地闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識(shí)，介紹了多種經(jīng)典的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法和實(shí)際應(yīng)用。本書共11章，第1章介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義、發(fā)展、生理學(xué)機(jī)理、神經(jīng)元模型、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法等；第2章介紹感知機(jī)的基本原理、學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用；第3章介紹多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用；第4章介紹不同正則化理論、

本書中的設(shè)計(jì)模式針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)中反復(fù)出現(xiàn)的問題給出最佳實(shí)踐和解決方案。作者為來自谷歌的三位工程師,他們整理了已證實(shí)的方法,幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家解決整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)過程中的常見問題。這些設(shè)計(jì)模式將數(shù)百位專家的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成直接、易懂的建議。在這本書中,你會(huì)找到關(guān)于數(shù)據(jù)和問題表示、操作化、可重復(fù)性、可復(fù)現(xiàn)性、靈活性、可解釋性和公平性的30

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

本書介紹了實(shí)證機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論以及在自主異常檢測(cè)、自主數(shù)據(jù)劃分、自主分類、自主學(xué)習(xí)等不同領(lǐng)域的先進(jìn)方法、方法論、模型、流程和技術(shù)。涉及多種先進(jìn)人工智能技術(shù)，可應(yīng)用于圖像處理、自然語言處理、生物信息學(xué)、智能機(jī)器人、航天系統(tǒng)等諸多領(lǐng)域。

本書為全國電力行業(yè)“十四五”規(guī)劃教材。全書共分為7章，主要內(nèi)容包括概述、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、時(shí)域分析法、根軌跡法、頻域分析法、自動(dòng)控制系統(tǒng)的校正和離散控制系統(tǒng)。本書針對(duì)本科院校非控制專業(yè)的少學(xué)時(shí)課程教學(xué)需要編寫，力求內(nèi)容簡明扼要，通俗易懂，便于教學(xué)和自學(xué)。