近年來機器學習取得了長足的進步。深度學習系統(tǒng)使得一些以往不可能實現(xiàn)的智能應用成為現(xiàn)實，推動了圖像識別和自然語言處理的巨大變革，也成功識別出了數(shù)據(jù)中的復雜模式。Keras深度學習庫為使用R語言的數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)者提供了處理深度學習任務的工具集�！禦語言深度學習》基于強大的Keras庫及其R語言接口介紹了深度學習。本書源于

全書共6章：第一章概論，第二章物理系統(tǒng)的數(shù)學模型，第三章時域分析法，第四章根軌跡法，第五章頻率響應法，第六章線性系統(tǒng)頻率法校正。每章除控制理論外，還介紹了相關內容的MATLAB在經(jīng)典控制理論中的應用，并附有本章小結和習題。書后附有3個附錄——附錄一拉普拉斯變換、附錄二部分分式展開法和附錄三部分習題參考答案作為書中內容的

本書將人工智能的理論、實踐和創(chuàng)新型相結合，實現(xiàn)了先進性與新穎性并舉，內容涵蓋了圖像、語音、文本和□□等人工智能技術廣泛應用的多個領域，涉及識別、分類、檢測、預測、跟蹤和三維重建等多類試驗任務。內容與理論教學相呼應，注重趣味性，極具實操性。

機器學習雖然對改進產(chǎn)品性能和推進研究有很大的潛力，但無法對它們的預測做出解釋，這是當前面臨的一大障礙�！犊山忉寵C器學習：黑盒模型可解釋性理解指南》書是一本關于使機器學習模型及其決策具有可解釋性的書。本書探索了可解釋性的概念，介紹了簡單的、可解釋的模型，例如決策樹、決策規(guī)則和線性回歸，重點介紹了解釋黑盒模型的、與模型無關

本書主要闡述了單輸入、單輸出線性定常系統(tǒng)中自動控制的基本理論及其應用。全書共分為6章，主要內容包括：緒論，控制系統(tǒng)的數(shù)學模型，線性系統(tǒng)的時域分析法，線性系統(tǒng)的根軌跡分析法，線性系統(tǒng)的頻域分析法，線性系統(tǒng)校正。全書內容深入淺出，注重實際應用，各章節(jié)都附有較豐富的典型例題及其詳解。本書可作為應用型高等院校自動化、電氣工程及

本書主要以人工智能的幾種核心技術與發(fā)展應用為脈絡，以深入淺出的方式系統(tǒng)、清晰地介紹了人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、關鍵技術和典型應用。全書涉及圖像識別、語音識別、大數(shù)據(jù)挖掘、智能控制、智能機器人、腦機接口、5G等前沿技術，為讀者構造并描繪出一幅人工智能全景圖，向讀者展示了一個全新、智慧、前沿的科技新時代，使讀者能快速、

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本書詳細闡述了與神經(jīng)進化網(wǎng)絡開發(fā)相關的基本解決方案，主要包括神經(jīng)進化方法概述、Python庫和環(huán)境設置、使用NEAT進行XOR求解器優(yōu)化、擺桿平衡實驗、自主迷宮導航、新穎性搜索優(yōu)化方法、基于超立方體的NEAT和視覺辨別、ES-HyperNEAT和視網(wǎng)膜問題、協(xié)同進化和SAFE方法、深度神經(jīng)進化等內容。此外，本書還提供了

本書是《自動控制基礎》(薛弘曄等編寫，西安電子科技大學出版社出版）的學習指導配套用書。全書按教材內容、結構、編排，對教材中的習題進行了全解，以方便讀者參考。

自早期以來，神經(jīng)網(wǎng)絡就一直是人工智能的支柱�，F(xiàn)在，令人興奮的新技術（例如深度學習和卷積）正在將神經(jīng)網(wǎng)絡帶入一個全新的方向。在本書中，我們將演示各種現(xiàn)實世界任務中的神經(jīng)網(wǎng)絡，例如圖像識別和數(shù)據(jù)科學。我們研究了當前的神經(jīng)網(wǎng)絡技術，包括ReLU激活、隨機梯度下降、交叉熵、正則化、Dropout及可視化等。