本書作為深度學習方面的入門書籍,目的是使讀者通過學習,理解和掌握深度學習背后的數學原理和計算方法,并將其用于指導理論分析和實踐開發(fā)。全書共8章。第1、2章主要介紹了深度學習的相關概念、發(fā)展簡史、主要進展,以及典型的深度學習平臺(MATLAB和TensorFlow)、數據增廣技術和相關數學基礎;第3~5章詳細闡述了深度學
《TensorFlow開發(fā)入門》是一本面向AI工程師的入門書籍,介紹了從TensorFlow基礎知識到使用一個高級APIKeras構建深度學習模型的相關內容。全書共12章,分2部分進行介紹,其中第1部分為基礎篇,介紹了深度學習、TensorFlow和Keras的基礎知識;第2部分為應用篇,介紹了如何使用Keras在圖像
本書系統(tǒng)介紹了自動控制的基本概念、數學模型的建立、時域特性分析、根軌跡分析、頻域特性分析等基本知識和分析方法,并將相關知識和數學模型方法用于分析、判斷控制工程問題。全書共分為9章,分別為:緒論、連續(xù)時間控制系統(tǒng)的數學模型、線性系統(tǒng)的時域特性分析、根軌跡分析法、線性系統(tǒng)的頻域特性分析、線性系統(tǒng)的校正、線性離散系統(tǒng)的分析、
本書從機器學習的基本原理入手,以常見模型為驅動,配以精心設計的實踐案例,為大家呈現(xiàn)了機器學習理論知識和應用方法。書中運用Python語言及scikit-learn庫實現(xiàn)了幾大常見機器學習模型的訓練程序和預測程序,讓讀者能夠理論聯(lián)系實際,在學習、工作中應用機器學習。本書適合打算入門機器學習的人閱讀。
本書根據新時代各學科建設的內涵和標準,根據立德樹人教育理念,結合創(chuàng)新應用型人才培養(yǎng)目標和計算機二級考試需求編寫。內容糅合課程蘊涵的思政元素,體現(xiàn)學科前沿性與時代性,增加云計算、物聯(lián)網、大數據、人工智能和Python程序設計等學科前沿知識。以綜合應用為主線,采用“案例引導,任務驅動”的方式組織全書,內容通俗易懂,凸現(xiàn)綜合
《ArtificialIntelligence:FromBeginningtoDate》coversawiderangeoftopicsinartificialintelligencewiththreedistinctfeatures.《ArtificialIntelligence:FromBeginningtoDat
機器學習及其應用2021
本書論述人工智能與機器學習的基礎知識、振動信號處理基礎知識、機器學習在振動信號處理中應用的基本理論和方法,提供各種應用實例,并闡述實現(xiàn)振動信號測試、分析、處理的軟硬件系統(tǒng),給出基于機器學習的振動信號測試、分析、處理的算法。全書共10章,主要包括:振動測試傳感器、振動測試系統(tǒng)、振動信號處理基礎、振動信號時域處理、振動信號
《人工智能導論》從人工智能的基本知識點(知識表示、搜索策略、確定性推理和不確定性推理等)入手,在全面講解基礎知識之后,進一步介紹人工智能在各領域中的研究,如人工智能在機器學習、專家系統(tǒng)、智能體、自然語言處理及其他領域的研究,并且配有豐富的實例方便讀者理解學習,幫助讀者由淺入深地學習人工智能知識!度斯ぶ悄軐д摗钒凑杖斯
傳輸理論是一門古老而又年輕、直觀而又深刻、連續(xù)而又離散、基礎而又應用的學科,將概率統(tǒng)計、微分幾何、流體力學和非線性偏微分方程融為一體,和諧優(yōu)美,深邃有力。Monge在250年前提出了傳輸問題,Kantorovich給出部分解答從而獲得1972年度的諾貝爾經濟學獎。丘成桐先生從微分幾何角度為這一理論做出杰出貢獻了,而Vi