本書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，比較全面地反映了人工智能領(lǐng)域當(dāng)前的研究進(jìn)展和發(fā)展方向。全書共8章，具體內(nèi)容包括人工智能的基本概念和發(fā)展概況、腦與認(rèn)知、機(jī)器感知、知識(shí)表示與推理、計(jì)算智能、模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能系統(tǒng)的硬件基礎(chǔ)、人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用。為了便于讀者理解，在介紹關(guān)鍵技術(shù)的同時(shí)，列舉了一些

《圖解人工智能大全》由日本著名人工智能（AI）研究機(jī)構(gòu)首席研究員和高級(jí)研究員撰寫。作為AI的入門讀物，本書旨在以簡(jiǎn)單易懂的語(yǔ)言向?qū)�業(yè)人士和普通讀者介紹AI的基礎(chǔ)、前沿的商務(wù)案例，以及AI系統(tǒng)構(gòu)筑的注意事項(xiàng)等相關(guān)知識(shí)�？紤]到有些讀者可能不具備相關(guān)的專業(yè)知識(shí)，本書使用了大量圖片，以幫助讀者理解文字內(nèi)容。《圖解人工智能大全》

這是一套幫助培養(yǎng)孩子計(jì)算思維的系列練習(xí)冊(cè)，包括《大問(wèn)題小問(wèn)題》《找找規(guī)律吧》《流程圖來(lái)幫忙》《生活中的算法》共4冊(cè)，圍繞計(jì)算思維的四大組成要素（問(wèn)題分解、模式識(shí)別、抽象和算法建設(shè)）展開(kāi)。每一冊(cè)的內(nèi)容有意識(shí)地側(cè)重單個(gè)要素能力的培養(yǎng)，內(nèi)容難度循序漸進(jìn)。每?jī)?cè)通過(guò)綜合性的問(wèn)題，讓孩子將四個(gè)要素融會(huì)貫通、反復(fù)練習(xí)，應(yīng)用于解決實(shí)際

《集成學(xué)習(xí)入門與實(shí)戰(zhàn)：原理、算法與應(yīng)用》通過(guò)6章內(nèi)容全面地解讀了集成學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)、集成學(xué)習(xí)技術(shù)、集成學(xué)習(xí)庫(kù)和實(shí)踐應(yīng)用。其中集成學(xué)習(xí)技術(shù)包括采樣、Bagging、投票集成、Boosting、AdaBoost、梯度提升、XGBoost、Stacking、隨機(jī)森林、決策樹等，從混合訓(xùn)練數(shù)據(jù)到混合模型，再到混合組合，邏輯嚴(yán)謹(jǐn)

《人工智能全書：一本書讀懂AI基礎(chǔ)知識(shí)、商業(yè)應(yīng)用與技術(shù)發(fā)展》系統(tǒng)地講解了AI基礎(chǔ)知識(shí)、商業(yè)應(yīng)用與技術(shù)發(fā)展，可以幫助讀者快速了解人工智能，掌握行業(yè)動(dòng)態(tài)與技術(shù)。全書圖文并茂，淺顯易懂，其中基礎(chǔ)篇介紹了AI的基礎(chǔ)知識(shí)，商業(yè)篇預(yù)測(cè)了AI在各行各業(yè)的應(yīng)用與發(fā)展，技術(shù)篇?jiǎng)t講解了AI的各種專業(yè)技術(shù)知識(shí)�！度斯ぶ悄苋珪�：一本書讀懂AI

本書首先介紹深度學(xué)習(xí)方面的數(shù)學(xué)知識(shí)與Python基礎(chǔ)知識(shí)，線性模型中的線性回歸模型和logistic模型；然后講述正向傳播算法、反向傳播算法及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完整訓(xùn)練流程，輸出層的激活函數(shù)和隱藏層的常見(jiàn)激活函數(shù)，深度學(xué)習(xí)的過(guò)擬合和欠擬合，應(yīng)對(duì)過(guò)擬合的方法，以及使用TensorFlow2建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的步驟；接著介紹

本書分兩部分對(duì)時(shí)滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論與應(yīng)用進(jìn)行了介紹：第一部分對(duì)隨機(jī)時(shí)滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析，第二部分則對(duì)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在優(yōu)化算法及智能控制等方面的應(yīng)用進(jìn)行了介紹。

本書分為基礎(chǔ)理論篇與應(yīng)用實(shí)踐篇。基礎(chǔ)理論篇主要闡述機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念與技術(shù)體系，從應(yīng)用角度分析各技術(shù)環(huán)節(jié)，并借助專利分析方法與文獻(xiàn)分析方法，總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)和研究熱點(diǎn)。應(yīng)用實(shí)踐篇主要結(jié)合實(shí)際工作中機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)用情況，從技術(shù)支撐角度闡述機(jī)器學(xué)習(xí)在各行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀；對(duì)科技管理、醫(yī)療健康、稅務(wù)大數(shù)據(jù)、缺陷檢

本書以高校和企業(yè)合作的人工智能大數(shù)據(jù)標(biāo)注基地的實(shí)際運(yùn)作經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ),將自己在AI大數(shù)據(jù)標(biāo)注工廠中所領(lǐng)悟到的管理方法和所使用的技術(shù)平臺(tái)進(jìn)行詳細(xì)闡述,并結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行講解,在兼顧初學(xué)者的同時(shí),更偏重于如何以數(shù)據(jù)標(biāo)注工廠的層面從管理方法和技術(shù)手段上提高AI大數(shù)據(jù)標(biāo)注生產(chǎn)能力的探討。

本書分為計(jì)算機(jī)語(yǔ)言、數(shù)學(xué)、AI基本概念、基本程序4部分，共14章，包括MATLAB、Linux、Python、簡(jiǎn)單隨機(jī)過(guò)程基礎(chǔ)知識(shí)、隨機(jī)矩陣?yán)碚摵?jiǎn)述、深度學(xué)習(xí)基本概念等內(nèi)容。