本書是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的入門教材,闡述了深度學(xué)習(xí)的知識體系,涵蓋人工智能的基礎(chǔ)知識以及深度學(xué)習(xí)的基本原理、模型、方法和實踐案例,使讀者掌握深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識,提高以深度學(xué)習(xí)方法解決實際問題的能力。全書內(nèi)容包括人工智能基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)主要框架、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器與生成對抗網(wǎng)絡(luò)。 本
本書第4版共10章。第1章敘述人工智能的定義、起源與發(fā)展,歸納了人工智能的研究目標(biāo)、研究內(nèi)容和核心要素,簡介人工智能的研究和計算方法,列舉出人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域,歸納了人工智能對人類經(jīng)濟(jì)、社會和文化的影響。第2章主要研究人工智能的知識表示方法,如狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網(wǎng)絡(luò)法、框架表示、知識圖譜、和
本書根據(jù)普通高等學(xué)校的“自動控制原理”教學(xué)大綱編寫。共9章,分別是:緒論,控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型與建模方法,控制系統(tǒng)特性的時域分析法,控制系統(tǒng)特性的根軌跡分析法,控制系統(tǒng)特性的頻率域分析法,控制系統(tǒng)校正與綜合的經(jīng)典方法,線性離散控制系統(tǒng)的分析基礎(chǔ),控制系統(tǒng)特性的狀態(tài)空間分析法,非線性控制系統(tǒng)的分析基礎(chǔ)。本書可作為自動化專業(yè)的
隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)的不斷發(fā)展,許多領(lǐng)域都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析海量數(shù)據(jù),可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、有價值的規(guī)律和模式,進(jìn)而用于預(yù)測并采取相應(yīng)動作。在上述背景下,本書從理論、技術(shù)和應(yīng)用三個層面入手,全面講解如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決實際問題。本書共分26章,內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題流程、問題分析
本書是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)I(yè)多年實踐的結(jié)晶,深入淺出講解機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用和工程實踐,是對機(jī)器學(xué)習(xí)工程實踐和設(shè)計模式的系統(tǒng)回顧。全書分別從項目前的準(zhǔn)備,數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備,特征工程,監(jiān)督模型訓(xùn)練,模型評估,模型服務(wù)、監(jiān)測和維護(hù)等方面講解,由淺入深剖析機(jī)器學(xué)習(xí)實踐過程中遇到的問題,幫助讀者快速掌握機(jī)器學(xué)習(xí)工程實踐和設(shè)計模式的基
大數(shù)據(jù)時代的到來,為人工智能的飛速發(fā)展帶來前所未有的數(shù)據(jù)紅利。在大數(shù)據(jù)的喂養(yǎng)下,大量知識不斷涌現(xiàn),如何有效地發(fā)掘這些知識呢?知識圖譜橫空出世。本書是一本講解如何使用TensorFlow2構(gòu)建知識圖譜的入門教程,引導(dǎo)讀者掌握基于深度學(xué)習(xí)的知識圖譜構(gòu)建概念、理論和方法。本書分為13章:第1章從搭建環(huán)境開始,包含Tensor
本書記載的2020線上智博會”在困難中創(chuàng)新,將線上線下、現(xiàn)實與虛擬進(jìn)行的有機(jī)結(jié)合,應(yīng)用的VR、AR、數(shù)字孿生等現(xiàn)代信息技術(shù)。內(nèi)容包括:盛會:全球精英的思維演進(jìn);趨勢:智能產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵導(dǎo)航等。
機(jī)器學(xué)習(xí)目前是人工智能和模式識別領(lǐng)域的共同研究熱點,其理論和方法已被廣泛應(yīng)用于解決工程應(yīng)用和科學(xué)領(lǐng)域的復(fù)雜問題。作者從解決實際問題的角度出發(fā),通過大量的實戰(zhàn)經(jīng)驗深入剖析機(jī)器學(xué)習(xí)算法在解決實際問題中的具體應(yīng)用,處理數(shù)據(jù)從一維到二維,研究對象從文本到圖像,解決問題從股票預(yù)測到圖像去霧。全書用通俗易懂的語言和繪聲繪色的插圖從
本書構(gòu)建了一個完整的強(qiáng)化學(xué)習(xí)入門路徑,深入淺出地介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的基本原理和實現(xiàn)方法。本書 首先回顧了相關(guān)預(yù)備知識,包括數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ),然后先介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念,給出強(qiáng)化學(xué)習(xí)的 數(shù)學(xué)框架(馬爾可夫決策過程),隨后介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的求解算法,包括表格求解法(動態(tài)規(guī)劃法、蒙特卡洛法 和時序差分法),以及近似求解法
《算法:人工智能在想什么》一書從“算法在想什么”“算法在未來生活將如何應(yīng)用”等角度入手,在細(xì)致勾勒算法時代特征的基礎(chǔ)上,審視了算法時代的隱憂與算法決策的風(fēng)險,提供了規(guī)制算法的思路和框架,探討了應(yīng)對風(fēng)險與問題的可行性路徑。