本書(shū)討論人工智能的理論和方法,我們從它的基本原理出發(fā),由此構(gòu)建它的理論和方法體系.本書(shū)由四部分組成,第一部分概論和算法,介紹并討論了它們的類型、特征、運(yùn)算和應(yīng)用,重點(diǎn)討論它們的定位問(wèn)題.第二部分是學(xué)科,這就是人工智能和其他學(xué)科的關(guān)系問(wèn)題.這些學(xué)科是生命科學(xué)、信息科學(xué)等六大學(xué)科.第三部分是系統(tǒng)和應(yīng)用,其中典型的有圖像、數(shù)

本書(shū)主要把握計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，熟悉人工智能的前沿知識(shí)和研究熱點(diǎn)。本書(shū)從人工智能的概述出發(fā)，介紹了人工智能研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)，與此同時(shí)，對(duì)人工智能領(lǐng)域的核心算法--機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)展開(kāi)詳細(xì)介紹，讓讀者掌握對(duì)相關(guān)技術(shù)的算法創(chuàng)新以及工程實(shí)踐等。該教材緊密聯(lián)系計(jì)算機(jī)學(xué)科中的人工智能前沿內(nèi)容和所涉及的項(xiàng)目實(shí)踐技術(shù)，讀者通過(guò)

本書(shū)深入探討了在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，專家系統(tǒng)在塑造社會(huì)信任方面的核心作用及其面臨的困境。本書(shū)選取公共衛(wèi)生事件作為研究的切入點(diǎn)，深入分析了專家系統(tǒng)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中群體決策和輿論引導(dǎo)的重要性。書(shū)中不僅揭示了影響專家系統(tǒng)社會(huì)信任的內(nèi)生和外生因素，而且詳細(xì)討論了當(dāng)這種信任失效風(fēng)險(xiǎn)來(lái)臨時(shí)可能引發(fā)的多方面負(fù)面效應(yīng)，包括對(duì)媒體信任度、科學(xué)知識(shí)傳

針對(duì)國(guó)內(nèi)外推薦系統(tǒng)技術(shù)熱點(diǎn)問(wèn)題，作者在推薦系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)學(xué)科領(lǐng)域基礎(chǔ)理論方面 從事多年深入探索研究，借鑒國(guó)內(nèi)外已有資料和前人成果，經(jīng)過(guò)分析論證，收集大量專 家學(xué)者近年來(lái)有關(guān)深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)前沿問(wèn)題的論壇、講座和報(bào)告等展開(kāi)研究，圍繞基 于內(nèi)容和知識(shí)的推薦、混合推薦、深度學(xué)習(xí)、基于深度學(xué)習(xí)的推薦以及輔助學(xué)習(xí)的推薦 等五個(gè)方

機(jī)器學(xué)習(xí)雖然在改進(jìn)產(chǎn)品性能、產(chǎn)品流程和推進(jìn)研究方面有很大的潛力，但仍面臨一大障礙——計(jì)算機(jī)無(wú)法解釋其預(yù)測(cè)結(jié)果。因此，本書(shū)旨在闡明如何使機(jī)器學(xué)習(xí)模型及其決策具有可解釋性。本書(shū)探索了可解釋性的概念，介紹了許多簡(jiǎn)單的可解釋模型，包括決策樹(shù)、決策規(guī)則和線性回歸等。本書(shū)的重點(diǎn)是模型不可知方法，用于解釋黑盒模型（如特征重要性和累積

本書(shū)以統(tǒng)一而較簡(jiǎn)明的方式介紹人工智能算法在數(shù)值求解復(fù)雜系統(tǒng)中的基本方法及最新進(jìn)展。首先從人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法開(kāi)始講解，從最基礎(chǔ)的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開(kāi)始，介紹一些經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)及其原理。然后從一階常微分方程初值問(wèn)題引入，分別介紹了常微分方程、偏微分方程以及積分微分方程數(shù)值求解的經(jīng)典算法。隨后分別研究了

本書(shū)闡述了邊緣智能的科學(xué)問(wèn)題、基本原理、核心技術(shù)、落地方案及產(chǎn)業(yè)價(jià)值，全面介紹了人工智能服務(wù)應(yīng)如何釋放到數(shù)據(jù)源附近的網(wǎng)絡(luò)邊緣，并指出人工智能和邊緣計(jì)算結(jié)合的巨大市場(chǎng)潛力。內(nèi)容包括邊緣智能的發(fā)展背景、應(yīng)用場(chǎng)景、以及一系列邊緣智能與云邊端協(xié)同、機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈等技術(shù)共同部署應(yīng)用的核心技術(shù)點(diǎn)與架構(gòu)方案。此

在人工智能飛速發(fā)展的今天，大眾對(duì)于這一前沿技術(shù)仍感神秘且難以窺探其深。為此，本書(shū)針對(duì)人工智能的核心問(wèn)題進(jìn)行了深入剖析，旨在幫助讀者揭開(kāi)其神秘面紗。本書(shū)的主要內(nèi)容圍繞以下問(wèn)題展開(kāi)：什么是人工智能？人工智能能否解釋其決策？它能否承擔(dān)法律責(zé)任？它是否具有代理權(quán)？人類應(yīng)該保留對(duì)這類系統(tǒng)的何種控制權(quán)，是否取決于所做決策的類型？如

本書(shū)主要圍繞AI系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)與技術(shù)基礎(chǔ)知識(shí)展開(kāi)，結(jié)合實(shí)例進(jìn)行介紹，旨在讓讀者了解AI系統(tǒng)的來(lái)龍去脈，形成對(duì)AI系統(tǒng)的系統(tǒng)化與層次化的初步理解，掌握AI系統(tǒng)基本理論、技術(shù)、實(shí)際應(yīng)用及研究方向，為后續(xù)從事具體的學(xué)習(xí)研究工作和項(xiàng)目開(kāi)發(fā)工作奠定基礎(chǔ)。本書(shū)首先介紹AI的歷史、現(xiàn)狀與發(fā)展及AI系統(tǒng)的基本知識(shí)，后分為AI硬件與體系

本書(shū)針對(duì)現(xiàn)有的混合式學(xué)習(xí)模式中存在理論、實(shí)驗(yàn)及創(chuàng)新實(shí)踐三個(gè)環(huán)節(jié)的時(shí)間及空間分離問(wèn)題，探索并構(gòu)建一套“理實(shí)同步-虛實(shí)結(jié)合-資源共享”線上線下混合式人才培養(yǎng)平臺(tái)。包括：建立了全新的通信網(wǎng)絡(luò)控制模型，解決了通信互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)引入的時(shí)延問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了混合式學(xué)習(xí)線上線下課程的同步集成，提高了高校課堂教學(xué)效率；解決了個(gè)性化知識(shí)建構(gòu)平臺(tái)集成