本書選材廣泛，主要包括人工智能概述、現(xiàn)實世界中人工智能的應用、人工智能的類型、人工智能的利與弊、人工智能中的知識表示、人工智能中的推理、人工智能中的搜索算法、機器學習算法、專家系統(tǒng)、人工智能中的模糊邏輯及其應用、有監(jiān)督機器學習與無監(jiān)督機器學習、現(xiàn)實世界中機器學習的應用、人工神經網絡、深度學習、模式識別、面部識別、人工智

本書以Python機器學習常用技術與真實案例相結合的方式，深入淺出地介紹了Python機器學習應用的主要內容。全書共11章，分別介紹了機器學習概述、數據準備、特征工程、有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、智能推薦的相關知識，并介紹了市財政收入分析案例、基于非侵入式電力負荷監(jiān)測與分解的電力分析案例、航空公司客戶價值分析案例、廣電大數

李仁涵教授，上海交通大學人工智能研究院首席顧問，國家新一代人工智能治理專業(yè)委員會委員。主要從事科技發(fā)展戰(zhàn)略和規(guī)劃的研究與咨詢、科技成果與產業(yè)化、智庫建設等研究。 黃慶橋教授，上海交通大學馬克思主義學院科學史與科學文化研究院副教授，博士生導師。主要從事中國近現(xiàn)代科學技術史。 人工智能正在以潤物細無聲的態(tài)勢，進

本書包括七個項目,分別是全面知曉人工智能;人工智能1.0時代:圖靈的計算王國;人工智能2.0時代:知識,讓計算機更聰明;人工智能3.0時代:悄然興起的“機器學習”;人工智能4.0時代:“深度學習”打破以沉寂;正在展開的未來:人工智能對人類社會的影響;人工智能應用實踐:科技改變生活的前沿人工智能應用。

隨著時代的發(fā)展、計算機硬件性能的提升與大數據技術的進步,深度學習在理論上不斷創(chuàng)新,尤其在商業(yè)場景應用中取得重要成果,使得人工智能又一次進入黃金發(fā)展時期,“深度學習時代”已經來臨!本書將帶領讀者了解深度學習技術的理論及應用情況。全書共10章,分3部分。第1部分,即第1-第4章,主要介紹人工智能與神經網絡的基礎知識,以及深

本書參考物聯(lián)網應用技術人才培養(yǎng)的方案內容，針對物聯(lián)網應用技術專業(yè)人才培養(yǎng)所需要的技術（職業(yè)）領域所總結的典型工作任務來組織全書的內容體系。根據要完成每個典型工作任務的工作過程中所需的知識或技能來設計每個章節(jié)的內容。本書共分為8章，內容涵蓋了物聯(lián)網的特征及體系結構、物聯(lián)網底層感知技術、通信技術、嵌入式開發(fā)技術、云計算及大

人工智能是電子信息技術領域發(fā)展為迅速的新興交叉學科。本書作為人工智能學科的入門基礎，由淺入深、化繁為簡，全方位闡述人工智能相關理論背景、關鍵技術及部分典型應用。本書共12章：第1章闡述人工智能的定義、發(fā)展史，并展望其發(fā)展趨勢；第2～4章是人工智能學科的理論基礎，分別介紹知識的表示與理解方法、感知與連接以及判斷與控制方法

本書較完整地介紹了深度學習的基本概念、方法和技術。全書共10章，重點介紹了深度學習的基礎知識、深度學習的基本算法、深度學習中的正則化以及幾個典型的深度神經網絡（如深度卷積神經網絡、深度循環(huán)神經網絡、深度生成式對抗網絡、自編碼器、深度信念網絡、膠囊網絡等）。本書內容豐富、敘述詳細、實用性強，適合具有一定數學基礎的高年級本

本書在不涉及大量數學模型與復雜算法實現(xiàn)的前提下，從機器學習概述開始，由“泰坦尼克號數據分析與預處理”“良/惡性乳腺癌腫瘤預測”“波士頓房價預測”“手寫體數字聚類”“人臉特征降維”“在線旅行社酒店價格異常檢測”6個案例分別引入數據分析、分類、回歸、聚類、特征降維和異常檢測的應用開發(fā)實戰(zhàn)技術及其少量理論，能夠幫助讀者以最快

深度學習是目前***的技術領域。本書兼顧了數學上的理解和代碼實踐，內容主要包括基礎知識和深度學習模型。第1章介紹深度學習的簡潔發(fā)展思路和表示學習機制；第2章、第3章介紹神經網絡的基于梯度的優(yōu)化方法、神經網絡的優(yōu)化難點以及相應的解決方法；第4章討論神經網絡遇到的過擬合問題；第5章分析神經網絡的最小組成部分——神經元；第6