本書(shū)主要包含以下內(nèi)如：最優(yōu)化問(wèn)題的簡(jiǎn)介，凸分析基礎(chǔ)，無(wú)約束優(yōu)化的理論及線搜索算法框架，信賴(lài)域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優(yōu)化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實(shí)際問(wèn)題(支持向量機(jī)模型、超圖匹配)中的應(yīng)用。本書(shū)對(duì)知識(shí)點(diǎn)的分析緊密結(jié)合當(dāng)前研究前沿問(wèn)題，并通過(guò)對(duì)應(yīng)用問(wèn)

作為普通個(gè)體，我們?cè)撊绾慰焖偾腥階I賽道，更好地利用AI工具武裝自己，成為"超級(jí)個(gè)體”呢？本書(shū)給出了答案。本書(shū)精選八大領(lǐng)域：編程、設(shè)計(jì)、辦公、教育、翻譯、營(yíng)銷(xiāo)、咨詢(xún)、自媒體，并通過(guò)88個(gè)具體案例實(shí)操演示了與ChatGPT進(jìn)行對(duì)話的技巧，全面且深入地為讀者展示了利用ChatGPT這個(gè)工具大幅提升工作效能的方法。除了提供拿

ChatGPT、文心一言、MidJourney等AI大語(yǔ)言模型融入了人們的日常工作、學(xué)習(xí)和生活，學(xué)習(xí)如何用好新的AI工具已經(jīng)成為每個(gè)人的必修課。但是，對(duì)于一些稍微復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題，AI大語(yǔ)言模型的回答卻很不穩(wěn)定，經(jīng)常偏離問(wèn)題甚至完全錯(cuò)誤，主要原因就是問(wèn)題（提示詞）寫(xiě)得不好。事實(shí)證明，使用恰當(dāng)?shù)奶崾驹~，可以使AI大語(yǔ)言模型

本書(shū)詳細(xì)介紹邊緣計(jì)算和人工智能技術(shù)，主要內(nèi)容包括邊緣計(jì)算與人工智能概述、邊緣計(jì)算與人工智能基本開(kāi)發(fā)方法、邊緣計(jì)算與人工智能模型開(kāi)發(fā)、邊緣計(jì)算與人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、邊緣計(jì)算與人工智能綜合應(yīng)用開(kāi)發(fā)。全書(shū)采用項(xiàng)目式開(kāi)發(fā)的學(xué)習(xí)方法，通過(guò)貼近日常生活的開(kāi)發(fā)實(shí)例，由淺入深地介紹邊緣計(jì)算與人工智能的相關(guān)知識(shí)。本書(shū)中的每個(gè)案例均有完

人工智能（AI）已成為世界各地的熱門(mén)話題，因?yàn)樗�可以為人�?lèi)帶來(lái)顯著的好處，以及可能隱藏在該技術(shù)中的感知和實(shí)際危險(xiǎn)。在《人工智能風(fēng)險(xiǎn)·回報(bào)·未來(lái)》：中，KevinChen用清晰簡(jiǎn)單的語(yǔ)言闡述了人工智能的許多方面，詳細(xì)介紹了人工智能如何給世界的運(yùn)作方式帶來(lái)深刻的變化。人工智能正在交通、物流、醫(yī)學(xué)

本書(shū)的內(nèi)容共包含八章。第一章分別從學(xué)術(shù)界、媒體、企業(yè)界、政府等多視角介紹人工智能當(dāng)前火熱的現(xiàn)狀。第二章介紹了不同人群對(duì)人工智能提出的疑問(wèn)，包括疑問(wèn)論、懷疑論和恐懼論。第三章主要闡述了人工智能的基本概念，包括來(lái)自不同領(lǐng)域的各種不同的觀點(diǎn)和看法。第四章提出了作者對(duì)人工智能的獨(dú)特見(jiàn)解，包括人腦智能、人腦基本能力模型、機(jī)器智能

《四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性理論及應(yīng)用》旨在介紹四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性理論及應(yīng)用的研究現(xiàn)狀、典型模型、常用研究方法.具體內(nèi)容包括四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漸近穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)μ-穩(wěn)定性及均方穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Mittag-Leffler穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Lagrange穩(wěn)定性及H-U穩(wěn)定性、四元數(shù)神

本書(shū)探討了AI領(lǐng)域的AIAgent（智能體）和生成式AI的前沿進(jìn)展，以及這些技術(shù)如何重塑我們的生活和工作方式。本書(shū)首先回顧了AI技術(shù)的演變歷程，并強(qiáng)調(diào)了智能體的定義及其在客戶(hù)服務(wù)、醫(yī)療健康和制造業(yè)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。本書(shū)也對(duì)智能體與傳統(tǒng)軟件進(jìn)行了對(duì)比，分析了智能體的自主性、適應(yīng)性和協(xié)作能力。生成式AI的崛起也被特別提及，

本書(shū)包含代碼實(shí)踐和案例實(shí)踐，運(yùn)用OpenCV、PyTorch等框架工具詳細(xì)講解中文車(chē)牌識(shí)別檢測(cè)、采用三元組的FaceNet人臉識(shí)別理論與實(shí)踐、車(chē)道檢測(cè)的兩種深度學(xué)習(xí)思路及煙霧檢測(cè)4大實(shí)踐項(xiàng)目。相關(guān)理論可參考《基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)原理與應(yīng)用》一書(shū)，從而學(xué)以致用、融會(huì)貫通。

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)