深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測識別技術(shù)是人工智能專業(yè)當(dāng)前研究熱點，在民用和國防領(lǐng)域都有著重大需求，也是一個巨大的技術(shù)難題，在資源受限平臺下，目標(biāo)感知不確定性大、效率低、功耗大。本書旨在通過對智能網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)識別技術(shù)主要原理和方法的介紹，并且結(jié)合作者自己多年來智能感知方面的研究成果，對于其他書籍未涉及到的一些前沿研究進行了補充闡述。本書共

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本書為“十四五”職業(yè)教育國家規(guī)劃教材，也是國家職業(yè)教育軟件技術(shù)專業(yè)教學(xué)資源庫配套教材之一。本書是一本面向高職院校學(xué)生的人工智能通識課程教材。全書由8個單元組成：單元1走進人工智能，介紹人工智能的定義、歷史、核心算法以及運作支撐體系；單元2使用

本書是“十四五”職業(yè)教育國家規(guī)劃教材。本書突破傳統(tǒng)教材體系，以“工作項目＋工作任務(wù)”為驅(qū)動，圍繞六大應(yīng)用場景構(gòu)建實踐模塊。項目一構(gòu)建技術(shù)認(rèn)知框架，筑牢AI學(xué)習(xí)根基；項目二至項目六聚焦智慧辦公、財務(wù)數(shù)字化、理財顧問智能體、電商內(nèi)容創(chuàng)作與運營、智慧生活等領(lǐng)域，通過遞進式任務(wù)設(shè)計，將理論與實踐緊密結(jié)合，以強化人工智能通識素養(yǎng)

本書內(nèi)容涵蓋了StableDiffusion的各個方面，從環(huán)境搭建到模型優(yōu)化，從圖像生成到視頻制作，從LoRA到ControlNet。作者以清晰的思路和通俗易懂的語言，將復(fù)雜的理論知識和代碼實現(xiàn)娓娓道來，并輔以大量的示例和插圖，使讀者能夠輕松理解和上手。本書還深入探討了StableDiffusion的一些高級應(yīng)用，例如

本書深入探討了GPT多模態(tài)大模型與AIAgent智能體的技術(shù)原理及其在企業(yè)中的應(yīng)用落地。全書共8章,從大模型技術(shù)原理切入,逐步深入大模型訓(xùn)練及微調(diào),還介紹了眾多國內(nèi)外主流大模型。LangChain技術(shù)、RAG檢索增強生成、多模態(tài)大模型等均有深入講解。對AIAgent智能體,從定義、原理到主流框架也都進行了深入講解。在企

本書共17章,主要內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、基于工具箱的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測試、基于BP網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)擬合與誤差補償、模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)擬合與誤差補償、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、ELM網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計、基于高斯基函數(shù)特征提取的FELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和FELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)擬合

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本書系統(tǒng)介紹了人工智能的主流概念、理論、方法、技術(shù)及典型應(yīng)用。全書共10章,第1章介紹了人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、主要研究內(nèi)容和新興研究方向;為便于讀者測試與運行各類人工智能算法,第2章介紹了人工智能相關(guān)的軟硬件平臺等基礎(chǔ)知識;第3-10章分別介紹了面向人工智能的優(yōu)化算法,以及機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、計算機視