全書共11章，分別為人工智能的基本概念與主要研究領域、知識表示與知識圖譜、確定性推理方法、不確定性推理方法、搜索求解策略、進化算法、及應用、群智能算法及其應用、人工神經網絡、專家系統(tǒng)、自然語言理解及其應用。附錄中給出了本書習題的簡要解答和實驗指導書。本書主要作為計算機類、自動化類、電氣類、電子信息類、機械類等專業(yè)本科生

本書理論知識體系完備，由淺入深，系統(tǒng)性地介紹了深度學習模型的發(fā)展脈絡，以及模型深度設計、模型寬度設計、模型通道維度設計、殘差連接設計、分組卷積設計、多尺度與非正常卷積設計、多輸入網絡設計、時序神經網絡設計、三維卷積網絡設計、動態(tài)推理模型與注意力機制設計、生成對抗網絡設計這10類主流的深度學習模型設計思想。同時，本書為各

無論你是一名渴望進入人工智能世界的軟件工程師，一名經驗豐富的數據科學家，還是一名懷揣創(chuàng)造下一個人工智能爆款應用偉大夢想的業(yè)余愛好者，你可能都想知道從哪里開始深度學習。這本循序漸進的指導書會教你如何通過實際動手操作的方式為云計算、移動端、瀏覽器和邊緣設備構建實用的深度學習應用程序。

物聯(lián)網技術是繼計算機、互聯(lián)網之后世界信息產業(yè)的第三次浪潮，是一個多學科、多專業(yè)技能融合的技術，主要涉及通信、計算機及電子信息等專業(yè)技術。它是在互聯(lián)網基礎下的延伸和擴展，將用戶端延伸和擴展到任何物品與物品之間的信息交換和通信。物聯(lián)網技術是一門發(fā)展迅速、應用面廣、實踐性強的應用技術，在現代科學技術中占有舉足輕重的地位。目前

本書四個部分，共10章，主要介紹了人工智能與計算智能概述、知識表示、用搜索求解問題、專家系統(tǒng)、邏輯學的原理及其應用、人工神經網絡、機器學習、遺傳算法、群集智能算法和記憶型搜索算法以及各章節(jié)的應用案例。系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本原理、實現技術及其應用，全面地反映了國內外人工智能研究領域的新進展和發(fā)展方向。

本書是相關行業(yè)的專利分析報告。報告從該行業(yè)的專利（國內、國外）申請、授權、申請人的已有專利狀態(tài)、其他先進國家的專利狀況、同領域領先企業(yè)的專利壁壘等方面入手，充分結合相關數據，展開分析，并得出分析結果。本書是了解該行業(yè)技術發(fā)展現狀并預測未來走向，幫助企業(yè)做好專利預警的必備工具書。

人工智能融合浪潮影響今日人類文明社會的每個國家、地區(qū)，影響今日人類文明社會的每個企業(yè)、組織和每個人，沒有一個國家、一個地區(qū)、一個企業(yè)、一個組織可以例外，也沒有一個可以獨善其身。人工智能融合浪潮推進著人類文明社會進入一個嶄新的人工智能時代。本書通過人工智能的發(fā)展和社會變化，講述現在人工智能達到的成就和未來的發(fā)展趨勢。

本教材內容包括人工智能概述、人工智能通用技術、機器學習與深度學習、人工智能典型應用場景與職業(yè)發(fā)展、人工智能法律與倫理、人工智能與職業(yè)發(fā)展。在內容的選取上，突出人工智能主流技術和典型案例，覆蓋了目前市場上最常見的人工智能技術及應用。作者仔細研究了國內第一批人工智能創(chuàng)新應用平臺的開放接口，歸納相應創(chuàng)新應用平臺的共性內容，選

主要內容 ●構建呼叫-回應技能 ●設計語音用戶界面 ●使用對話語境 ●使用多模式 ●提示和更佳實踐

本書共11章，主要內容包括深度學習簡介、Python基礎、神經網絡基礎、卷積神經網絡、經典卷積網絡結構、遷移學習、循環(huán)神經網絡、強化學習、深度強化學習、基于策略的算法更新與趨勢等，通過具體案例，將Python語言、深度學習思想、強化學習思想和實際工程完美地結合起來。本書由淺入深，從易到難，各章節(jié)既相對獨立又前后關聯(lián)，其