人工智能已經(jīng)上升到了國(guó)家戰(zhàn)略層面的高度。面對(duì)人工智能發(fā)展的浪潮與需求高等教育應(yīng)主動(dòng)變革，圍繞國(guó)家人工智能出臺(tái)的規(guī)劃和政策，加快促進(jìn)人工智能技術(shù)人才培養(yǎng)。本書(shū)以優(yōu)化知識(shí)結(jié)構(gòu)、培養(yǎng)10項(xiàng)能力為出發(fā)點(diǎn)，以實(shí)施素質(zhì)教育、培養(yǎng)學(xué)生具有新一代人工智能應(yīng)用意識(shí)為目標(biāo)，以培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神、創(chuàng)業(yè)能力為重點(diǎn)，以企業(yè)人才需求構(gòu)建新的知識(shí)體系

本書(shū)從全新的視角詮釋了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本模型和算法，重點(diǎn)討論了當(dāng)前的兩項(xiàng)研究熱點(diǎn)——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和核方法。全書(shū)緊緊圍繞從環(huán)境約束中學(xué)習(xí)的概念，將符號(hào)知識(shí)庫(kù)作為約束集合，通過(guò)采用多值邏輯形式的思想，實(shí)現(xiàn)了約束方法與機(jī)器學(xué)習(xí)的深度融合。特別是對(duì)深度學(xué)習(xí)的講解，很好地呈現(xiàn)了本書(shū)中所遵循的基于約束的方法。此外，本書(shū)還提供不同難度等級(jí)的

本書(shū)由機(jī)器學(xué)習(xí)安全領(lǐng)域的學(xué)者撰寫(xiě)，針對(duì)存在安全威脅的對(duì)抗性環(huán)境，討論如何構(gòu)建健壯的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，全面涵蓋所涉及的理論和工具。全書(shū)分為四部分，分別討論對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、誘發(fā)型攻擊、探索性攻擊和未來(lái)發(fā)展方向。書(shū)中介紹了當(dāng)前*實(shí)用的工具，你將學(xué)會(huì)利用它們來(lái)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)安全狀態(tài)并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而設(shè)計(jì)出有效的對(duì)策來(lái)應(yīng)對(duì)新的網(wǎng)

本書(shū)以理論和實(shí)踐相結(jié)合的形式深入淺出地介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的歷史、基本概念、經(jīng)典算法和一些前沿技術(shù)，共分為三大部分：第壹部分（1～5章）介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念以及一些經(jīng)典的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法；第二部分（6～9章）在簡(jiǎn)要回顧深度學(xué)習(xí)技術(shù)的基礎(chǔ)上著重介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一些前沿實(shí)用算法；第三部分（*后一章）以五子棋為例

本書(shū)從基礎(chǔ)知識(shí)入手，詳細(xì)講解通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)構(gòu)建AI系統(tǒng)所需的一切，并通過(guò)5個(gè)完整的項(xiàng)目實(shí)例，循序漸進(jìn)展示如何使用*佳、*簡(jiǎn)單的AI編程工具（包括Python、TensorFlow、Keras和PyTorch）構(gòu)建智能軟件。具體內(nèi)容包括AI工具包、Python基礎(chǔ)、AI基礎(chǔ)技巧、你的第一個(gè)AI模型、銷售和廣告中的

本書(shū)重點(diǎn)研究機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)理論。第壹部分探討了在非凸優(yōu)化問(wèn)題中，選擇梯度下降步長(zhǎng)來(lái)避免嚴(yán)格鞍點(diǎn)的*優(yōu)性和自適應(yīng)性。在第二部分中，作者提出了在非凸優(yōu)化中尋找局部極小值的算法，并利用牛頓第二定律在一定程度上得到無(wú)摩擦的全局極小值。第三部分研究了含有噪聲和缺失數(shù)據(jù)的子空間聚類問(wèn)題，這是一個(gè)由隨機(jī)高斯噪聲的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)和/或含

本書(shū)是關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)、方法、技術(shù)和應(yīng)用的一本書(shū)。內(nèi)容分成兩個(gè)部分：第壹部分介紹了遷移學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。第二部分涵蓋了遷移學(xué)習(xí)的許多應(yīng)用領(lǐng)域。遷移學(xué)習(xí)解決的是學(xué)習(xí)系統(tǒng)如何快速地適應(yīng)新場(chǎng)景、新任務(wù)和新環(huán)境。其研究涉及科學(xué)和工程的許多領(lǐng)域，包括人工智能、算法理論、概率和統(tǒng)計(jì)等。本書(shū)是一本供經(jīng)驗(yàn)豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員和應(yīng)用程序開(kāi)

本書(shū)深入講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，側(cè)重于闡釋深度學(xué)習(xí)的核心概念。作者以技術(shù)原理為導(dǎo)向，輔以貫穿全書(shū)的MNIST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別項(xiàng)目示例，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、反向傳播算法、過(guò)擬合解決方案、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，以及如何利用這些知識(shí)改進(jìn)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。學(xué)完本書(shū)后，讀者將能夠通過(guò)編寫(xiě)Python代碼來(lái)解決復(fù)雜的模式識(shí)別問(wèn)題。

本書(shū)以一名深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)者的視角展開(kāi)深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論、技術(shù)和實(shí)踐寫(xiě)作，因而命名為深度學(xué)習(xí)筆記。本書(shū)作為一本以“筆記”命名的深度學(xué)習(xí)圖書(shū)，主要定位是面向廣大希望入門深度學(xué)習(xí)的初學(xué)者。本書(shū)以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)為核心，詳細(xì)介紹了深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)、通用方法和三大網(wǎng)絡(luò)的原理與

工智能AI是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的一個(gè)重要分支與應(yīng)用，目前人工智能主要的研究與開(kāi)發(fā)方向有模擬、延伸與擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)，涉及的技術(shù)與應(yīng)用包括：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、知識(shí)表示、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器人與智能制造、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等方向。 本書(shū)是為高等院校相關(guān)專業(yè)“人工智能導(dǎo)論”課程全