本書全面介紹當(dāng)前人工智能技術(shù)基礎(chǔ)理論和方法，包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式人工智能方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法5部分內(nèi)容；重點(diǎn)介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制和變形金剛(Transformer)，介紹知識(shí)圖譜、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成式人工智能的基本理論與方法，最后簡(jiǎn)要介紹弱監(jiān)督、自監(jiān)督、

本教材總結(jié)了人工智能的發(fā)展歷程和取得的階段性成果，涵蓋了人工智能主要的兩大類內(nèi)容：符號(hào)主義和聯(lián)接主義，重點(diǎn)闡述了人工智能經(jīng)典理論和方法，補(bǔ)充完善了豐富的人工智能新技術(shù)。內(nèi)容包括：緒論、知識(shí)表示和邏輯推理、搜索技術(shù)、進(jìn)化算法和群智能算法等傳統(tǒng)的人工智能范疇，以及機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自然語言處理等人工智能的新技術(shù)。

本書是主要闡述人工智能技術(shù)在不同領(lǐng)域應(yīng)用。全書共分為八章，首先介紹了緒論，包括研究背景和意義、研究目的和內(nèi)容、研究方法和技術(shù)路線以及論文結(jié)構(gòu)安排；第二章概述了人工智能技術(shù)的定義和發(fā)展歷程、分類和特點(diǎn)，并探討了其現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)；第三章至第六章分別探討了人工智能技術(shù)在醫(yī)療、金融、教育和交通領(lǐng)域的應(yīng)用；第七章對(duì)人工智能技術(shù)的

本書是釋放人工智能工具ChatGPT力量的終極快速入門指南。你將了解人工智能是如何在日常生活中得到應(yīng)用的，以及像ChatGPT這樣的工具是如何改變未來的工作和生活的；了解ChatGPT可以完成的不同任務(wù)，以及何時(shí)和如何最有效地使用它；逐步了解關(guān)于智能寫作、具體提示和后續(xù)詢問的建議，從而產(chǎn)生更優(yōu)答復(fù)；通過有趣的例子、建議

本書正是基于當(dāng)前我國人工智能人才培養(yǎng)的痛點(diǎn)、堵點(diǎn)以及核心需求，通過對(duì)國內(nèi)外、多主體人工智能人才培養(yǎng)典型案例的分析挖掘，梳理提煉人工智能人才培養(yǎng)模式與有效路徑，充實(shí)人工智能人才培養(yǎng)資料庫和案例庫。此書對(duì)關(guān)注人工智能人才培養(yǎng)的教育前沿與科研人員、相關(guān)政策制定者、教學(xué)設(shè)計(jì)者以及社會(huì)公眾都有很好的參考價(jià)值，能使其迅速了解人工智

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

本書全面介紹了ChatGPT指令編程的基本原理和實(shí)際應(yīng)用,分析了指令編程的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展方向。全書共7章。第1章介紹指令編程基礎(chǔ),第2章介紹指令編程的基本知識(shí)與技能,第3章介紹指令編寫技術(shù),第4章介紹指令編程實(shí)踐,第5章介紹高級(jí)指令編程技巧,第6章分析指令編程的挑戰(zhàn),第7章對(duì)指令編程的未來進(jìn)行展望。

數(shù)系的擴(kuò)充始終貫穿于數(shù)學(xué)理論的發(fā)展之中. 本書利用交互式定理證明工具Coq,在Morse-Kelley公理化集合論形式化系統(tǒng)下, 給出中國科學(xué)與技術(shù)大學(xué)汪芳庭教授在其《數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》中采用算術(shù)超濾分?jǐn)?shù)構(gòu)造實(shí)數(shù)的機(jī)器證明系統(tǒng),包括超濾空間與算術(shù)超濾的基本概念、超濾變換以及用算術(shù)超濾構(gòu)造算術(shù)模型的形式化實(shí)現(xiàn),構(gòu)建了非標(biāo)準(zhǔn)實(shí)數(shù)模

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算引發(fā)了新一輪信息技術(shù)革命，也對(duì)硬件的性能提出了更高的需求。基于模擬型阻變存儲(chǔ)器的存算一體系統(tǒng)可以有效緩解存儲(chǔ)墻問題，阻變存儲(chǔ)器的可靠性退化問題是影響存算一體系統(tǒng)準(zhǔn)確率的關(guān)鍵因素，當(dāng)前尚缺乏面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的可靠性研究。本書從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的應(yīng)用需求出發(fā)，建立了從器件到系統(tǒng)的跨層次可靠性分析與評(píng)估框架；圍繞模擬

本書專注于當(dāng)今人工智能的核心技術(shù)和過程，包括章節(jié)總結(jié)、歷史概述、練習(xí)、計(jì)算機(jī)作業(yè)、思維實(shí)驗(yàn)，以及強(qiáng)化關(guān)鍵概念的控制題；借助可視化圖形來說明基本思想，通過易于遵循的示例來說明如何在實(shí)際實(shí)現(xiàn)中使用這些思想。本書可作為人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、控制科學(xué)與工程、優(yōu)化理論等專業(yè)本科生、研究生的專業(yè)課教材，也可供計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)