本書從區(qū)塊鏈的四個(gè)核心前沿技術(shù)--分布式賬本、加密技術(shù)、共識機(jī)制和智能合約技術(shù)入手，重點(diǎn)介紹公有鏈、聯(lián)盟鏈和私有鏈上的共識機(jī)制，描述其中使用的去中心化算法，包括PoW（工作量證明），PoS（權(quán)益證明），DPoS（股份授權(quán)證明），Ripple共識，PBFT（實(shí)用拜占庭容錯(cuò)）和PoV（投票證明）等，并具體分析了每個(gè)算

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門涉及高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和運(yùn)籌學(xué)等領(lǐng)域的交叉學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)就是數(shù)學(xué)，這也就要求學(xué)習(xí)者要有良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。為了降低機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)門檻，本書深入淺出地對機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)原理進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐茖?dǎo)；并利用Python3對各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行復(fù)現(xiàn)，還利用介紹的算法在相應(yīng)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)。本書主要內(nèi)

本書通過分析最優(yōu)化理論和算法與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系：最優(yōu)化理論和算法促進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)對最優(yōu)化的理論和求解方法也帶來了新的研究方向和研究方法。我們針對組合優(yōu)化問題，特別是NP問題,提出機(jī)器學(xué)習(xí)的求解方法，此類方法通過一些學(xué)習(xí)方法，結(jié)合傳統(tǒng)算法，給出了一套求解組合優(yōu)化問題的機(jī)器學(xué)習(xí)理論方法。 本書共分為六章，

不知不覺，人工智能已經(jīng)走入我們的生活，尤其是圖像識別、文本識別、語音識別、自然語言等技術(shù)。這些應(yīng)用的核心技術(shù)就是深度學(xué)習(xí)，也正是本書的核心內(nèi)容。 本書以TensorFlow為核心，分為3篇，共計(jì)15章節(jié)。第1篇是基礎(chǔ)篇（第1~5章），主要介紹什么是深度學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)是什么、深度學(xué)習(xí)所使用的教材和方法，以及深度學(xué)習(xí)

本書內(nèi)容涵蓋了人工智能的起源、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、自然語言處理、智能圖像處理、智能機(jī)器人。本書可供從事人工智能研究領(lǐng)域的工程技術(shù)人員和科研人員閱讀。

數(shù)學(xué)是機(jī)器學(xué)習(xí)繞不開的基礎(chǔ)知識，傳統(tǒng)教材的風(fēng)格偏重理論定義和運(yùn)算技巧，想以此高效地打下機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，針對性和可讀性并不佳。本書以機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的線性代數(shù)核心知識為重點(diǎn)，進(jìn)行新的嘗試和突破：從坐標(biāo)與變換、空間與映射、近似與擬合、相似與特征、降維與壓縮這5個(gè)維度，環(huán)環(huán)相扣地展開線性代數(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法緊密結(jié)合的核心內(nèi)容，

本書以“平民”的起點(diǎn)，從“零”開始，基于PyTorch框架，介紹深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)與技巧，逐層鋪墊，營造良好的帶入感和親近感，把學(xué)習(xí)曲線拉平，使得沒有學(xué)過微積分等高級理論的程序員一樣能夠讀得懂、學(xué)得會。同時(shí)，本書配合漫畫插圖來調(diào)節(jié)閱讀氣氛，并對每個(gè)原理都進(jìn)行了對比講解和實(shí)例說明。本書適合對深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)感興趣

本書主要講述了深度學(xué)習(xí)中的重要概念和技術(shù)，并展示了如何使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)高級機(jī)器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書首先介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中的基本概念，然后講述如何使用TensorFlow訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，以及如何通過訓(xùn)練深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)字進(jìn)行分類，如何通過深度學(xué)習(xí)架構(gòu)解決計(jì)算機(jī)視覺、語言處理、語義分析等方面的

隨著計(jì)算科學(xué)的快速發(fā)展，人工智能已為我們大家熟知。2017年國務(wù)院正式印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確了人工智能的國家戰(zhàn)略地位，關(guān)于人工智能的科普、技術(shù)普及讀物也已出現(xiàn)，但符合少年兒童認(rèn)知的人工智能科普讀物卻一直是個(gè)空白。本書是面向少年兒童的人工智能科普讀物，用輕松有趣的筆觸和明確簡潔的形式介紹人工智能的歷史、現(xiàn)狀

本書用淺顯易懂的語言，圖文并貌地講解了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，從如何挑選硬件到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初步搭建，再到實(shí)現(xiàn)圖片識別、文本翻譯、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)目前*流行的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。書中基于目前流行的PyTorch框架，運(yùn)用Python語言實(shí)現(xiàn)了各種深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序，讓理論和實(shí)踐緊密結(jié)合。