本書從基礎(chǔ)知識開始，介紹深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的一系列技術(shù)與實現(xiàn)方法，主要內(nèi)容包括PyTorch的使用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)模型。書中側(cè)重講述與深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)模型和算法思想，以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，且針對這些知識點給出在PyTorch框架上的實現(xiàn)代碼。 本書適合想學(xué)習(xí)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

全書分三部分，第1部分（1~3章）介紹了人工智能·機器學(xué)習(xí)·深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，Pthon編程及其常用庫的使用方法；第2部分（4~5章）通過16個實操案例帶領(lǐng)讀者玩轉(zhuǎn)機器學(xué)習(xí)，其中涉及TensorFlow，Keras，PTorch，Chainer和scikit-learn等具有代表性的開發(fā)框架，讀者可以學(xué)習(xí)到這些框架的

本書屬于“高等院校重點教材·公共課系列”。本書分為四個項目，主要內(nèi)容為人工智能的應(yīng)用和發(fā)展、人工智能編程語言Python介紹、人工智能核心技術(shù)以及人工智能案例實現(xiàn)。本書的案例所用的編程環(huán)境為當下流行的Jupyternotebook，在核心技術(shù)部分介紹人工智能開源架構(gòu)和芯片、線性回歸和邏輯回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本書的編寫立足于高職教育人才培養(yǎng)目標和教學(xué)改革的實際需求,嚴格遵循“實用為主、夠用為度、應(yīng)用為目的”的基本原則。選材內(nèi)容既符合高職學(xué)生的特點,又能夠突出人工智能的通識性、前瞻性、和實用性。全書共分九個單元,包含人工智能基本概念、發(fā)展歷史、核心技術(shù)、主要產(chǎn)品、常見產(chǎn)品說明書、發(fā)展趨勢及其在相關(guān)行業(yè)的應(yīng)用等內(nèi)容,涉及智慧生

本書是在第一版基礎(chǔ)上修訂而成，主要介紹自適應(yīng)控制理論的基本原理及應(yīng)用。內(nèi)容包括緒論、自適應(yīng)控制的理論基礎(chǔ)、連續(xù)時間系統(tǒng)模型參考自適應(yīng)控制、離散時間系統(tǒng)模型參考自適應(yīng)控制、自校正控制、變結(jié)構(gòu)控制、混合自適應(yīng)控制；對象具有未建模動態(tài)時的混合自適應(yīng)控制、非線性控制對象的自適應(yīng)控制、模糊自適應(yīng)控制、自適應(yīng)控制的應(yīng)用。 本書可

大前研一和業(yè)界的精英們講述AI與FinTech的*新情況，向讀者分享抓住商機的方法。從始于18世紀60年代的工業(yè)革命和20世紀60年代的信息技術(shù)革命中可以看出，新技術(shù)的誕生徹底改變了人們迄今為止的生活方式和商業(yè)模式。而現(xiàn)在正掀起了由AI和FinTech掀起的革命，給世界帶來了巨大的沖擊。通過本書不僅可以了解日本在AI和

AI真的會代替人類嗎?今天的所謂AI其實根本沒有像人類智慧一樣的高級智慧，它不過就是一個高速算法而已，它能做到的事情非常有限。但隨著大數(shù)據(jù)時代越來越盛行，又真的沒有一點危險性嗎？這就需要通過我們的閱讀和知識的積累來平衡他們之間的關(guān)系。 全書分為四大部分：了解身邊的AI以及新科技；AI的進化以及改變的生活；進步的科技以及

人工智能的發(fā)展需要對所解決問題的深入數(shù)學(xué)理解，矩陣代數(shù)正是一種的基本數(shù)學(xué)工具，在人工智能學(xué)科的研究中具有根本性的意義。本書的目的正是為人工智能的研究和實踐提供堅實的矩陣代數(shù)理論基礎(chǔ)。全書共9章，分矩陣代數(shù)導(dǎo)論、應(yīng)用兩部分講述矩陣代數(shù)方法在人工智能中的應(yīng)用。第一部分《矩陣代數(shù)導(dǎo)論》包括第1–5章，提供矩陣代數(shù)的基礎(chǔ)理論；

本教材書主要介紹和講解目前人工智能三個主要流派所包含的基礎(chǔ)理論和研究方法，并通過實例來詳細了解這些技術(shù)的特點及應(yīng)用，帶領(lǐng)讀者走進人工智能的世界。本書以人工智能技術(shù)的發(fā)展為線索，內(nèi)容共分5章，包括知識的表示、搜索技術(shù)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等內(nèi)容，在結(jié)構(gòu)上便于裁剪，適應(yīng)于不同學(xué)時的高校教學(xué)需求；在內(nèi)容上將對數(shù)學(xué)原理和算法的講

本書介紹了人工智能領(lǐng)域常用的方法，包括搜索、統(tǒng)計學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自動機器學(xué)習(xí)等內(nèi)容。各章節(jié)涉及的問題均根據(jù)歷史典故或現(xiàn)實生活引出，并使用通俗易懂的方式提出問題及其解決方法。因此，讀者在閱讀本書時不會感到枯燥無味，也不需要具備人工智能相關(guān)的知識背景。書中包含很多代碼示例，每個示例均有詳細的解釋，有助于讀者進一步理解相應(yīng)的