隨著人工智能技術(shù)在越來越多的行業(yè)中應(yīng)用,諸多問題也隨之而來,最主要的問題在于人工智能技術(shù)與行業(yè)的結(jié)合深度不足。在大多數(shù)情況下,人工智能技術(shù)只能解決表層的行業(yè)問題,對于深層的業(yè)務(wù)問題賦能不足。當(dāng)前急需探索人工智能技術(shù)與行業(yè)結(jié)合的方法與模式。本書結(jié)合了筆者構(gòu)建人工智能產(chǎn)品的實(shí)際經(jīng)驗(yàn),從人工智能產(chǎn)品流程、行業(yè)能力模型、人工智
本書主要討論在智能經(jīng)濟(jì)的浪潮下,人工智能技術(shù)與區(qū)塊鏈技術(shù)的范式變革與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,以及如何從數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)視角理解智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的商業(yè)邏輯變化和它所帶來的商業(yè)認(rèn)知升級。全書包括從信息技術(shù)到智能經(jīng)濟(jì)、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用與場景、人工智能技術(shù)應(yīng)用與場景、智能經(jīng)濟(jì)時代的商業(yè)趨勢四部分,共20講內(nèi)容。 本書通過跨學(xué)科研究,構(gòu)建了一整套認(rèn)知人工
本書分四部分介紹深度學(xué)習(xí)算法模型及相關(guān)應(yīng)用實(shí)例。第一部分介紹在深度學(xué)習(xí)中必備的一些數(shù)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。第二部分介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)等經(jīng)典模型,并對每種模型從原理、結(jié)構(gòu)、優(yōu)化等方面進(jìn)行論述。第三部分介紹深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化方法及訓(xùn)練技巧。第四部分結(jié)合實(shí)踐來介紹深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺、模式識別中
共分為4個部分:1、基礎(chǔ)知識:主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、Python的基礎(chǔ)知識、常用第三方庫,并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)爬蟲及信息提取案例和股票數(shù)據(jù)圖表繪制案例使讀者對本部分內(nèi)容有更好的理解。2、有監(jiān)督分類案例:包括Iris數(shù)據(jù)分類、新聞文本數(shù)據(jù)分類、手寫數(shù)字圖像識別和場景文字檢測共4個案例。3、無監(jiān)督聚類案例:包括人臉圖像聚類和文
本書首先從深度學(xué)習(xí)的原理出發(fā),介紹如何把深度學(xué)習(xí)的理論轉(zhuǎn)換為PyTorch代碼,然后介紹如何在計算機(jī)上運(yùn)行這些代碼。作為一本面向初中級讀者的技術(shù)類圖書,本書在前面所述內(nèi)容的基礎(chǔ)上,還介紹了學(xué)術(shù)界前沿的一系列實(shí)例,以及PyTorch的源代碼結(jié)構(gòu),以期讀者能夠融會貫通深度學(xué)習(xí)框架的設(shè)計和應(yīng)用的思想。
隨著人工智能技術(shù)在各行業(yè)的應(yīng)用蓬勃發(fā)展,其已滲透社會及人們?nèi)粘I畹姆椒矫婷,且在圖像分類、目標(biāo)識別、自然語言處理等領(lǐng)域顯示了良好的效果和前景。但是,人工智能及其分支技術(shù)有一些特定的脆弱性,在某些場景下容易受到欺騙和攻擊,若不對此采取一定措施,就有可能造成嚴(yán)重的后果。本書通過介紹針對圖像分類的對抗技術(shù),描述了深度神經(jīng)網(wǎng)
涵蓋強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本算法實(shí)踐+深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的原理實(shí)現(xiàn)及案例。代碼豐富,可直接上手操作;配套豐富的直播課程資源!
本選題宏觀而全面地介紹了人工智能的理論和實(shí)踐,闡述了人工智能領(lǐng)域的核心內(nèi)容,并較為深入的介紹了各個主要研究方向的理論基礎(chǔ)及應(yīng)用。全書分為8章:第1章介紹人工智能的基本概念、研究目標(biāo)及發(fā)展情況;第2章講解人工智能領(lǐng)域常用的數(shù)學(xué)概念;第3、4章討論人工智能在通訊領(lǐng)域、控制領(lǐng)域的應(yīng)用原理及常見技術(shù);第5章講解人工智能的核心算
本書是面向高級人工智能人才培養(yǎng)的高等學(xué)校人工智能相關(guān)專業(yè)精品教材中的一本,以信息物理系統(tǒng)、模糊邏輯系統(tǒng)、自主無人系統(tǒng)、群體智能、多Agent系統(tǒng)、人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)、工業(yè)智能控制系統(tǒng)、機(jī)器人系統(tǒng)等為案例,完整呈現(xiàn)了人工智能綜合應(yīng)用體系架構(gòu)。本書首先介紹了智能系統(tǒng)的發(fā)展、相關(guān)概念、主要特征和類型、智能系統(tǒng)的發(fā)展前景,然后圍繞智
隨著AI技術(shù)的普及,如何快速理解、掌握并應(yīng)用AI技術(shù),成為絕大多數(shù)程序員亟需解決的問題。本書基于Keras框架并以代碼實(shí)現(xiàn)為核心,詳細(xì)解答程序員學(xué)習(xí)AI算法時的常見問題,對機(jī)器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等概念在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用建立清晰的邏輯體系。本書分為上下兩篇,上篇(第1~4章)可幫助讀者理解并獨(dú)立開發(fā)較簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用,