本書致力于推動(dòng)人工智能的普及教育，結(jié)合最新的人工智能科學(xué)技術(shù)的發(fā)展成果，使用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了人工智能的相關(guān)知識(shí)，重點(diǎn)介紹了人工智能的孕育、人工智能的誕生、人工智能的復(fù)蘇、人工智能的高速發(fā)展、人工智能的應(yīng)用分支和哲學(xué)與思考等方面，在每章節(jié)后都有與之對(duì)應(yīng)的章節(jié)習(xí)題，供學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)，以強(qiáng)化學(xué)生解決問題的能力。

本書以TensorFlow2深度學(xué)習(xí)的常用技術(shù)與真實(shí)案例相結(jié)合的方式,深入淺出介紹TensorFlow2深度學(xué)習(xí)的重要內(nèi)容。全書共7章,內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)入門、TensorFlow2快速入門、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及實(shí)現(xiàn)、基于CNN的門牌號(hào)識(shí)別、基于LSTM的語音識(shí)別、基于CycleGAN的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換等技術(shù),以及如何使用Ti

據(jù)聯(lián)合國預(yù)測，2050年全球?qū)⑦_(dá)到100億人口。本書認(rèn)為，地球養(yǎng)活100億人口是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，人類將面臨“FEW”困境。“FEW”是食物(Food)、能源(Energy)、水(Water)三個(gè)英文單詞的首字母縮寫，是人類生存與發(fā)展不可或缺的基礎(chǔ)性資源。然而，隨著地球上人口的增長，食物安全、淡水資源短缺、化石能源枯竭等

類腦人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人腦智能的理論、方法及應(yīng)用的技術(shù)科學(xué)，將類腦人工智能技術(shù)應(yīng)用于目標(biāo)檢測與跟蹤，可大幅提升復(fù)雜背景、干擾條件下的目標(biāo)檢測概率及跟蹤精度，具有重要而廣泛的應(yīng)用前景。本書系統(tǒng)闡述了人腦視覺信息處理機(jī)制的基本原理、主要特性、數(shù)學(xué)建模及算法設(shè)計(jì)等。同時(shí)，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）、類腦

語言智能處理一直是人工智能領(lǐng)域的重要研究方向之一。本書按照研究歷程與現(xiàn)狀、關(guān)鍵技術(shù)與方法、發(fā)展趨勢與展望的基本脈絡(luò)，重點(diǎn)介紹了語言智能處理中的語言模型與知識(shí)表示、語言分析技術(shù)、語言情感分類、自然語言生成技術(shù)、自動(dòng)問答與人機(jī)對(duì)話、機(jī)器翻譯、信息檢索與信息推薦等主題。本書所描述的內(nèi)容涉及人們?nèi)粘Ｉ�活中的真�?shí)應(yīng)用場景，理論與

本書系統(tǒng)地描述了深度學(xué)習(xí)的基本理論算法及應(yīng)用。全書共14章，第1~3章論述了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)；第4~7章介紹了一些經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中常用的CNN、RNN、GAN等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)技術(shù)；第8~9章介紹了深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的目標(biāo)檢測及圖像分割兩大應(yīng)用；第10~14章介紹了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域主要的優(yōu)化方

本書的目標(biāo)，是讓非機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域甚至非計(jì)算機(jī)專業(yè)出身但有學(xué)習(xí)需求的人，輕松地掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基本知識(shí)，從而擁有相關(guān)的實(shí)戰(zhàn)能力。本書通過AI“小白”小冰拜師程序員咖哥學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的對(duì)話展開，內(nèi)容輕松，實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng)，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)快速上手路徑、數(shù)學(xué)和Python基礎(chǔ)知識(shí)、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法（線性回歸和邏輯回歸）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積

本書從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)講起，逐步深入到Python進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)，通過對(duì)各種實(shí)用的第三方庫進(jìn)行詳細(xì)講解與實(shí)戰(zhàn)運(yùn)用，讓讀者不但能夠更加深入地了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而且能夠簡單高效地搭建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即使沒有專業(yè)背景知識(shí)也能輕松入門神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 本書分為11章，涵蓋的主要內(nèi)容有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)，計(jì)算機(jī)程序的特點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本書全面系統(tǒng)地講解了深度學(xué)習(xí)相關(guān)的知識(shí)。全書共8章，內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)簡介及TensorFlow安裝，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的TensorFlow實(shí)現(xiàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（上）、經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（下）、深度學(xué)習(xí)用于文本序列和深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目等內(nèi)容。 本書以知識(shí)體系為基礎(chǔ)，以課堂案例為載體，采取理論與實(shí)踐相

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）作為虛擬現(xiàn)實(shí)的一個(gè)技術(shù)延伸，是虛擬與現(xiàn)實(shí)的連接入口，是一種實(shí)時(shí)計(jì)算攝像機(jī)捕捉到的現(xiàn)實(shí)影像的位置及角度并加上相應(yīng)虛擬信息的技術(shù)。伴隨著AR技術(shù)迅速發(fā)展的是其3D實(shí)感攝像設(shè)備的快速更新。將這些3D實(shí)感攝像設(shè)備結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可廣泛應(yīng)用于導(dǎo)航與定位、遠(yuǎn)程醫(yī)療、智能家居控制等多種領(lǐng)域。本書從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度出發(fā)，由