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

深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能的引領(lǐng)技術(shù)，是引發(fā)新一輪人工智能熱潮的原動力。本書從模型、算法、原理等角度全面介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括近兩年最新成果。全書由三大部分組成。第一部分是機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)問題、淺層機(jī)器學(xué)習(xí)、早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；第二部分是深度學(xué)習(xí)模型及算法，包括深度生成模型、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)和遞歸網(wǎng)絡(luò)、表示學(xué)

深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能的引領(lǐng)技術(shù)，是引發(fā)新一輪人工智能熱潮的原動力。本書從模型、算法、原理等角度全面介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括近兩年最新成果。全書由三大部分組成。第一部分是機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)問題、淺層機(jī)器學(xué)習(xí)、早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；第二部分是深度學(xué)習(xí)模型及算法，包括深度生成模型、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)和遞歸網(wǎng)絡(luò)、表示學(xué)

本書旨在討論人工智能領(lǐng)域未來的發(fā)展方向，即通用人工智能和奇點(diǎn)現(xiàn)象。本書涵蓋了奇點(diǎn)理論提出以來該領(lǐng)域取得的一系列研究進(jìn)展，剖析了實(shí)現(xiàn)通用人工智能所面臨的問題并分析了各種實(shí)現(xiàn)途徑。作者不僅展開了天馬行空的想象，思考未來技術(shù)，比如意識上傳、飛米技術(shù)等如何為通用人工智能提供可行性，還將現(xiàn)有的通用人工智能技術(shù)落地，在生物學(xué)領(lǐng)域進(jìn)

本書以程序員所熟悉的代碼方式帶領(lǐng)程序員們進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的世界。所有的理論都有對應(yīng)的可運(yùn)行的代碼進(jìn)行說明。程序員可以通過修改和調(diào)試代碼在熟悉的世界里完成向深度學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)型。 本書兼顧了Tensorflow和PyTorch這兩大流行的深度學(xué)習(xí)框架，使讀者同時(shí)掌握靜態(tài)計(jì)算圖和動態(tài)計(jì)算圖這兩大流派，方便讀者跟隨新技術(shù)形勢。同時(shí)還介

本書系統(tǒng)介紹了視覺SLAM（同時(shí)定位與地圖構(gòu)建）所需的基本知識與核心算法，既包括數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)，如三維空間的剛體運(yùn)動、非線性優(yōu)化，又包括計(jì)算機(jī)視覺的算法實(shí)現(xiàn)，例如多視圖幾何、回環(huán)檢測等。此外，我們還提供了大量的實(shí)例代碼供讀者學(xué)習(xí)研究，從而更深入地掌握這些內(nèi)容。本書可以作為對SLAM感興趣的研究人員的入門自學(xué)材料，也可以作

本書介紹了深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實(shí)踐。著重講述了當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的深度學(xué)習(xí)核心知識：機(jī)器學(xué)習(xí)概論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)。著重講述了深度學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)以及深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow：Python編程基礎(chǔ)、TensorFlow編程基礎(chǔ)、TensorFlow模型、TensorFlow編程實(shí)踐、TensorFlo

本書將帶你了解特征工程的完整過程，使機(jī)器學(xué)習(xí)更加系統(tǒng)、高效。你會從理解數(shù)據(jù)開始學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的成功正是取決于如何利用不同類型的特征，例如連續(xù)特征、分類特征等。你將了解何時(shí)納入一項(xiàng)特征、何時(shí)忽略一項(xiàng)特征，以及其中的原因。你還會學(xué)習(xí)如何將問題陳述轉(zhuǎn)換為有用的新特征，如何提供由商業(yè)需求和數(shù)學(xué)見解驅(qū)動的特征，以及如何在自己

很多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中具有多個(gè)沖突的目標(biāo)需要同時(shí)被優(yōu)化�；�于群搜索策略的進(jìn)化算法在求解多目標(biāo)優(yōu)化問題領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。多目標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)在近幾年引起了廣泛的關(guān)注，并且得到快速的發(fā)展。但是多目標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)在模型建立和優(yōu)化學(xué)習(xí)方面仍然存在很多瓶頸問題。本書工作圍繞多目標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)新模型探索和多目標(biāo)學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)展開。主要包括如下幾個(gè)

全套叢書規(guī)劃為十卷本，每一卷獨(dú)立成冊，圍繞一個(gè)學(xué)科展開。在每冊中，每一個(gè)章一個(gè)主題，每一節(jié)一部科幻作品（主要為科幻影視和科幻小說），每一節(jié)大體上分為三部分："科幻作品簡介"、"科學(xué)內(nèi)容透析"、"科學(xué)奇聞異事"。兼顧科學(xué)性與趣味性。主要選題包括：航空航天卷、心理學(xué)卷、地學(xué)卷、海洋學(xué)卷、生物科學(xué)卷、人體科學(xué)卷、軍事科學(xué)卷、