本書重點圍繞眾智科學(xué)智能理論與計算方法展開介紹,主要內(nèi)容包括眾智的定義和建模、眾智的分析與計算方法、單個智能體和多個智能體的智能進化方法、眾智水平分析方法,以及眾智科學(xué)智能理論在典型場景的應(yīng)用。
概念認知學(xué)習(xí)是人工智能、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域關(guān)注的多學(xué)科交叉研究方向,涵蓋了哲學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、認知科學(xué)以及信息科學(xué)等領(lǐng)域.《概念認知學(xué)習(xí)理論與方法》旨在為廣大學(xué)者和科研工作者提供概念認知學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論與學(xué)習(xí)方法.《概念認知學(xué)習(xí)理論與方法》主要內(nèi)容包括概念認知學(xué)習(xí)的基本概念和基礎(chǔ)知識、概念認知系統(tǒng)的邏輯推理、概念認知的雙向?qū)W
“人工智能超入門叢書”致力于面向人工智能各技術(shù)方向零基礎(chǔ)的讀者,內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)素養(yǎng)、機器學(xué)習(xí)、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學(xué)習(xí)、知識圖譜、專家系統(tǒng)等方向,體系完整、內(nèi)容簡潔、文字通俗,綜合介紹人工智能相關(guān)知識,并輔以程序代碼解決問題,使得零基礎(chǔ)的讀者快速入門!吨R工程:人工智能如何學(xué)貫古今》是“人工智能超入門叢書
本書講解了搜索算法的相關(guān)知識,內(nèi)容包括算法問題中涉及的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和復(fù)雜度分析,及狀態(tài)空間、樹、圖等較復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);同時,通過相關(guān)實例,講解了各類搜索方法及線性規(guī)劃與非線性規(guī)劃;也重點解讀了組合優(yōu)化問題和群智能算法。全書內(nèi)容包含了搜索算法所能用到的核心方法和技術(shù),另附三個附錄,分別講解了類與繼承以及博弈基礎(chǔ)等。
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本書以項目實踐作為主線,結(jié)合必需的理論知識,以任務(wù)的形式進行內(nèi)容設(shè)計,每個任務(wù)都包含任務(wù)描述及任務(wù)實施的步驟,讀者按照實施步驟進行操作就可以完成相應(yīng)的學(xué)習(xí)任務(wù),從而不斷提升項目實踐能力。本書主要內(nèi)容涉及機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識,模型評估與選擇,回歸、分類、聚類等機器學(xué)習(xí)算法,數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識,數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用,以及通過用戶行
本書立足于AIGC技術(shù)前沿與發(fā)展趨勢,全面闡述了AIGC的概念內(nèi)涵、底層技術(shù)與應(yīng)用場景,詳細梳理全球科技巨頭在AIGC領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局,并輔之以大量生動有趣的案例,深度剖析AIGC在各行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景,旨在引導(dǎo)讀者真切感受AIGC革命浪潮蘊含的商業(yè)創(chuàng)造力。 全書分為五個部分,共18章。第一部分主要厘清AIGC技術(shù)的起
本書對應(yīng)課程屬于一門概論性課程。本書將傳統(tǒng)的和新一代的人工智能/智能制造融于一體,從傳承與發(fā)展視角出發(fā)概述人工智能與智能制造的發(fā)展現(xiàn)狀及其相互關(guān)系,重點闡述人工智能與智能制造共性基礎(chǔ)技術(shù)、知識驅(qū)動的符號智能、數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)、智能制造理論與技術(shù)體系、智能制造的物理系統(tǒng)和信息系統(tǒng),并指出人工智能與智能制造的未來發(fā)展方向
本書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本概念、主要方法及代表性模型算法。本書根據(jù)人工智能的知識體系,在兼顧傳統(tǒng)的人工智能方法的基礎(chǔ)上,重點突出前沿性內(nèi)容,并對自動推理、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式優(yōu)化、機器學(xué)習(xí)、異常檢測、梯度下降、邏輯回歸、反向傳播、卷積網(wǎng)絡(luò)、語言模型、詞向量等常見技術(shù)進行詳細闡述和討論。本書結(jié)合應(yīng)用安排了示例和
本書以PyTorch深度學(xué)習(xí)的常用技術(shù)與真實案例相結(jié)合的方式,深入淺出地介紹使用PyTorch實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的重要內(nèi)容。本書共7章,內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)概述、PyTorch深度學(xué)習(xí)通用流程、PyTorch深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、手寫漢字識別、文本生成、基于CycleGAN的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換、基于TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺實現(xiàn)文本生成