本書直擊人工智能技術(shù)的本質(zhì)和方法的底層邏輯，將人工智能的發(fā)展脈絡(luò)、技術(shù)理論、產(chǎn)業(yè)成果以淺顯的實(shí)例形態(tài)展現(xiàn)在讀者面前，幫助讀者了解人工智能的發(fā)展過程與基本知識(shí)，熟悉人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀與市場(chǎng)需求，培養(yǎng)人工智能應(yīng)用能力，并增強(qiáng)讀者對(duì)人工智能技術(shù)問題、技術(shù)方法的理解和進(jìn)一步學(xué)習(xí)能力，是初學(xué)者理想的入門書。

本書是機(jī)器學(xué)習(xí)的入門書，深入淺出地講解機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論與應(yīng)用，不僅注重給理論添加淺顯易懂的解釋和詳述，而且探討何種創(chuàng)新思維或科學(xué)思維可以產(chǎn)生或引導(dǎo)出某個(gè)理論，讓學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)理論過程中自然地培養(yǎng)創(chuàng)新思維與科學(xué)思維。本書知識(shí)點(diǎn)包括回歸分析、k-近鄰算法、決策樹、貝葉斯分類器、支持向量機(jī)、模型性能評(píng)估、集成學(xué)習(xí)、降維方法、

當(dāng)前，DeepSeek作為AI領(lǐng)域的一個(gè)新熱點(diǎn)和新風(fēng)口，受到資本和各類企業(yè)的廣泛關(guān)注。本書聚焦DeepSeek，對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)講述。本書分為三篇，上篇詳細(xì)介紹DeepSeek的基礎(chǔ)理論知識(shí)、技術(shù)架構(gòu)等，讓讀者對(duì)DeepSeek有初步的了解；中篇講述DeepSeek操作攻略，包括準(zhǔn)備工作、問題處理和進(jìn)階操作等；下篇從電商、

本書通過30個(gè)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法的實(shí)際案例,為讀者提供較為詳細(xì)的實(shí)戰(zhàn)方案,以便進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。在編排方式上,全書側(cè)重對(duì)創(chuàng)新項(xiàng)目的過程進(jìn)行介紹,分別從整體設(shè)計(jì)、系統(tǒng)流程、實(shí)現(xiàn)模塊等角度論述數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用,并剖析模塊的功能、使用及程序代碼。為便于讀者高效學(xué)習(xí)、快速掌握人工智能程序開發(fā)方法,本書配套提供項(xiàng)目設(shè)

本書內(nèi)容包括模擬自然界中生物和動(dòng)物的覓食行為、尋偶行為、交配行為、遷徙策略、狩獵策略等過程中蘊(yùn)含的優(yōu)化機(jī)制和群體智能行為,原創(chuàng)的106種群智能優(yōu)化算法。這些生物和動(dòng)物有分布在廣袤土地上螞蟻、蜜蜂、螢火蟲、蝴蝶、蜻蜓、蜘蛛、天牛、瓢蟲等多種昆蟲,有浩瀚海洋中的麟蝦、被囊群、水母、口孵魚、海豚、鯨魚等多種魚類,有茂密森林草

本書以國(guó)產(chǎn)自研的強(qiáng)大AI模型DecpScck為核心，呈現(xiàn)了DeepSeek從基礎(chǔ)操作到各領(lǐng)域應(yīng)用的32個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例，旨在幫助讀者快速掌握DeepSeek的用法。

本書以中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議和政府工作報(bào)告為綱領(lǐng)，系統(tǒng)拆解了“人工智能+”國(guó)家戰(zhàn)略的頂層設(shè)計(jì)與落地路徑，從政策護(hù)航到技術(shù)探秘，從實(shí)施攻略到典型案例，層層遞進(jìn)揭示大模型賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)的核心邏輯。書中既有對(duì)新一代AI技術(shù)原理的深度剖析，又有多個(gè)行業(yè)轉(zhuǎn)型的鮮活樣本，更前瞻性預(yù)判智能革命的未來挑戰(zhàn)與機(jī)遇。作者以扎實(shí)的政經(jīng)洞察和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)

本書以智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)及其應(yīng)用路線為核心,通過翔實(shí)的案例和習(xí)題,介紹數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)與Acces數(shù)據(jù)庫(kù)管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中的表與關(guān)系、查詢、數(shù)據(jù)分析語言一Python數(shù)值數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)、文本數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)和人工智能數(shù)據(jù)分析方法。

本書構(gòu)建了近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的新的理論框架,簡(jiǎn)潔但雄心勃勃。這一框架以離線訓(xùn)練和在線學(xué)習(xí)這兩個(gè)算法為中心,彼此獨(dú)立又通過牛頓法有機(jī)融合。當(dāng)今新一代人工智能技術(shù)發(fā)展絢麗多彩。在看似紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)與算法表象之下,其實(shí)蘊(yùn)藏著簡(jiǎn)潔而美妙的規(guī)律。通過本書的學(xué)習(xí),讀者將能體會(huì)經(jīng)典優(yōu)化控制理論在分析理解當(dāng)代強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法性能中的強(qiáng)

本書通過DIKWP模型(數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)、智慧和意圖)解析了人工意識(shí)與傳統(tǒng)人工智能的區(qū)別，并提出5×5DIKWP映射評(píng)估意識(shí)水平的新方法。特別介紹了“BUG”理論，揭示意識(shí)處理的局限性，并提出了結(jié)合潛意識(shí)的人工意識(shí)模型。