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本書采用圖形化交互式人工智能軟件“橙現(xiàn)智能”（Orange3）為工具講解人工智能的基礎(chǔ)應用知識和技能，采用圖形化的形象方法方便讀者對知識的理解。全書分為三個部分，第一部分介紹人工智能技術(shù)的概況，第二部分介紹若干常用的人工智能技術(shù)及其應用方法，最后一個部分介紹有關(guān)人工智能倫理的相關(guān)內(nèi)容。本書的特色可以概括為“形象化概念理

《人工智能等級考試一級教程人工智能通識》面向我國人工智能的通識教育與專業(yè)技術(shù)人才的培養(yǎng)。全書共8章，分為3篇，分別為人工智能的基本理論、人工智能的應用以及人工智能的融合拓展，涵蓋了目前主流的人工智能技術(shù)�！度斯ぶ悄艿燃壙荚囈患壗坛倘斯ぶ悄芡ㄗR》在介紹人工智能的基本原理時，盡量回避了相關(guān)的復雜模型和算法設(shè)計，方便讀者在社

本書通過基礎(chǔ)理論和算法實戰(zhàn)相結(jié)合，循序漸進地介紹了深度學習與交通大數(shù)據(jù)領(lǐng)域內(nèi)的計算機基礎(chǔ)知識案例和應用實戰(zhàn)案例，并通過PyTorch框架實現(xiàn)所有深度學習算法及案例應用。全書共8章，分別介紹了Python基礎(chǔ)知識、PyTorch基礎(chǔ)知識、深度學習基礎(chǔ)模型，以及基于深度學習的軌道交通刷卡數(shù)據(jù)、共享單車軌跡數(shù)據(jù)、出租車軌跡數(shù)

本書從多維數(shù)組Tensor開始，循序漸進地介紹PyTorch各方面的基礎(chǔ)知識，并結(jié)合深度學習中的經(jīng)典應用，帶領(lǐng)讀者從零開始完成幾個經(jīng)典而有趣的實際項目，包括動漫頭像生成、風格遷移、自動寫詩以及目標檢測。本書還介紹了PyTorch的幾個高級擴展，包括向量化計算、分布式加速以及CUDA擴展。本書既適合深度學習的初學者及第一

本書是由作者總結(jié)多年在遙感圖像處理領(lǐng)域的本科教學與研究生培養(yǎng)經(jīng)驗，依托團隊在目標檢測識別、語義分割、目標跟蹤、人臉識別、生成對抗及圖像理解等圖像處理實際工程優(yōu)勢編寫而成。本書從深度學習的基礎(chǔ)出發(fā)，讓學生掌握反向傳播、過擬合、損失和優(yōu)化、激活函數(shù)等知識，然后從深度學習的歷史出發(fā)，由Alexnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)開始，逐步RCMN

機器學習實戰(zhàn)基于PythonSKlearn的解析本書前6章介紹基礎(chǔ)準備、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預處理、機器學習模型（分類、回歸、聚類）、集成學習、模型評估及持久化；第7章介紹機器學習在土木工程中的應用場景，并以五個工程案例系統(tǒng)化講解SKlearn庫的應用。本書輕原理、重實踐，適合廣大對機器學習有興趣，并且想系統(tǒng)學習數(shù)理統(tǒng)計的讀

本書主要包括深度學習的理論部分與實踐部分。在本書的理論部分中,本書從“學習”展開,通過對學習的詞源考察、歷史視野、學術(shù)視野梳理以及不同生命階段學習的分析,明確學習的本質(zhì)意涵和基本觀念。在此基礎(chǔ)上,分別從深度學習的緣起和進展、理論基礎(chǔ)、基本內(nèi)涵、過程模型、評價模式五個維度對“深度學習”理論展開闡述。在本書的實踐部分,基于

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本書圍繞人工智能基礎(chǔ)知識介紹了基本開發(fā)環(huán)境及編程基礎(chǔ)知識,機器學習中經(jīng)典及常用算法及算法實現(xiàn),深度學習基礎(chǔ)知識和實現(xiàn)環(huán)境,以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)過程,計算機視覺和自然語言處理的部分算法實現(xiàn),最后通過兩個嵌入式人工智能案例融合前面章節(jié)介紹的基礎(chǔ)算法,完整實現(xiàn)了人工智能在實際生活中的應用實例。通過學習,學生能掌握人工智能的