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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(xì)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(jìn)行詳細(xì)闡述和討論。本書結(jié)合應(yīng)用安排了示例和

航空航天、智能制造及船舶動力定位等復(fù)雜系統(tǒng)中均含有大量來源不同、類型各異的干擾，上述干擾統(tǒng)稱為多源異質(zhì)干擾，帶有此類干擾的系統(tǒng)稱為多源異質(zhì)干擾系統(tǒng)�，F(xiàn)有的抗干擾控制方法大多針對單一干擾或?qū)⒍嘣串愘|(zhì)干擾整合為單一等價干擾，對干擾的來源、途徑和類型及對系統(tǒng)的影響機理等特征信息提取與分析不足。鑒于此，本書針對帶有多源異質(zhì)干擾

本書與工程實踐緊密結(jié)合，對連續(xù)控制系統(tǒng)、離散控制系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)等進(jìn)行了描述，從控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、分類、分析、設(shè)計出發(fā)，引出系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，對傳遞函數(shù)、動態(tài)結(jié)構(gòu)圖、典型環(huán)節(jié)等內(nèi)容進(jìn)行了細(xì)致的描述。本書重點對時域部分的系統(tǒng)階躍響應(yīng)分析、穩(wěn)定性分析、穩(wěn)態(tài)誤差計算，頻域部分的伯德圖、幅相頻率特性曲線、穩(wěn)定裕度等內(nèi)容進(jìn)行了闡述，進(jìn)

“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�識工程：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(jìn)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(jìn)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

本書系統(tǒng)介紹了眾包學(xué)習(xí)的概念、應(yīng)用領(lǐng)域、前沿課題和研究實踐。在基礎(chǔ)知識方面，本書介紹了眾包的起源與發(fā)展、眾包技術(shù)的研究方向，分析眾包模式給機器學(xué)習(xí)帶來的機遇與挑戰(zhàn)。在前沿技術(shù)方面，本書詳細(xì)闡述了眾包標(biāo)注真值推斷與面向眾包標(biāo)注數(shù)據(jù)的預(yù)測模型學(xué)習(xí)等前沿研究課題。在研究實踐方面，本書介紹了面向偏置標(biāo)注的眾包標(biāo)簽真值推斷、基于