本書提供安裝、上機操作指南，同時輔以大量范例程序介紹TensorFlowKeras深度學(xué)習(xí)方面的知識。本書分9部分，共21章，內(nèi)容主要包括基本概念介紹、TensorFlow與Keras的安裝、KerasMNIST手寫數(shù)字識別、KerasCIFAR-10照片圖像物體識別、Keras多層感知器預(yù)測泰坦尼克號上旅客的生存概率

TensorFlow是谷歌2015年開源的主流深度學(xué)習(xí)框架，目前已得到廣泛應(yīng)用。本書為TensorFlow入門參考書，旨在幫助讀者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度學(xué)習(xí)。書中省略了煩瑣的數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)，從實際應(yīng)用問題出發(fā)，通過具體的TensorFlow示例介紹如何使用深度學(xué)習(xí)解決實際問題。書中包含深度學(xué)習(xí)的

本書是普通高等教育十一五*規(guī)劃教材，全面地闡述自動控制的理論及應(yīng)用。全書共分8章和2個附錄，主要內(nèi)容包括：線性系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、時域響應(yīng)分析、根軌跡法、頻域特性分析、控制系統(tǒng)的設(shè)計與校正、非線性系統(tǒng)分析、采樣控制系統(tǒng)，以及在MATLAB/Simulink支持下對控制系統(tǒng)進行計算機輔助分析與設(shè)計。全書內(nèi)容取材新穎，闡述深入

本書系統(tǒng)地闡述了自動控制系統(tǒng)分析與設(shè)計的經(jīng)典理論和方法。全書共分八章，其中前六章講述線性定常系統(tǒng)的分析與設(shè)計，第七章講述非線性系統(tǒng)，第八章介紹MATLAB在系統(tǒng)分析中的應(yīng)用。 本書是在哈爾濱工業(yè)大學(xué)多年校用教材的基礎(chǔ)上，根據(jù)教學(xué)改革的需要，考慮到目前控制理論教材的發(fā)展趨勢而重新編寫的。本書作為高等學(xué)校自動化、電氣工程、

控制原理教程(航空宇航工程類)本書為航空科學(xué)與工程學(xué)科大學(xué)本科“自動控制原理”課程的教材,重點介紹經(jīng)典控制理論及其應(yīng)用。為了使學(xué)生在后續(xù)學(xué)習(xí)現(xiàn)代控制理論時,能更好地與經(jīng)典控制理論銜接,在本教材中,對于控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,介紹了經(jīng)典控制理論的傳遞函數(shù)模型和現(xiàn)代控制理論的狀態(tài)空間模型;在系統(tǒng)分析與綜合方法上,重點介紹古典控

《秩序的重構(gòu)人工智能與人類社會》由上海大學(xué)組織編寫，編委會集中了各學(xué)科近百位專家學(xué)者，從倫理、法律、就業(yè)、教育、安全和國際準(zhǔn)則等領(lǐng)域出發(fā)，就人工智能與人類社會的關(guān)系及其對未來社會發(fā)展趨勢的影響等重大問題，做了前瞻性的研究和闡述。《秩序的重構(gòu)人工智能與人類社會》的特點，一是論述全面。人工智能對人類社會的影響涉及各個方面，

本書為“十三五”普通高等教育規(guī)劃教材。本書以經(jīng)典控制理論為主，介紹了自動控制理論的基本內(nèi)容和分析、研究方法，包括線性系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，線性系統(tǒng)的時域分析法、根軌跡法和頻域分析法，線性系統(tǒng)的校正和設(shè)計，非線性系統(tǒng)，狀態(tài)空間分析法和線性離散控制系統(tǒng)等內(nèi)容。本書內(nèi)容突出物理概念，盡量減少數(shù)學(xué)推導(dǎo)，各章均包含有系統(tǒng)分析的MATL

本書運用經(jīng)典控制理論對線性控制系統(tǒng)進行介紹，以直流調(diào)速系統(tǒng)和位置隨動系統(tǒng)為主要實例，著重敘述自動控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成、控制原理、調(diào)節(jié)過程，并用數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)系統(tǒng)的性能參數(shù)，同時還介紹了自動控制系統(tǒng)的校正方法。全書共8章，內(nèi)容分別為自動控制系統(tǒng)概述、自動控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、自動控制系統(tǒng)的時域分析、自動控制系統(tǒng)的頻域分析、自動

《深入淺出強化學(xué)習(xí)：原理入門》用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了強化學(xué)習(xí)的基本原理，覆蓋了傳統(tǒng)的強化學(xué)習(xí)基本方法和當(dāng)前炙手可熱的深度強化學(xué)習(xí)方法。開篇從*基本的馬爾科夫決策過程入手，將強化學(xué)習(xí)問題納入到嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)框架中，接著闡述了解決此類問題*基本的方法動態(tài)規(guī)劃方法，并從中總結(jié)出解決強化學(xué)習(xí)問題的基本思路：交互迭代策略評

本書全面講述人工智能的發(fā)展史，幾乎覆蓋人工智能學(xué)科的所有領(lǐng)域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、遺傳算法、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、超級智能、哲學(xué)問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。 本書作者和書中諸多人物或為師友或相熟相知，除了詳實的考證還有有