《人工智能概論》主要包括以下主題：1.人工智能的前世今生。介紹人工智能的歷史發(fā)展，并解讀不同時(shí)期發(fā)展的特點(diǎn)和發(fā)展的動(dòng)力。2.新時(shí)代人工智能的三要素：算法、數(shù)據(jù)、算力。分別介紹當(dāng)前主流的人工智能算法、大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系及影響、人工智能芯片的發(fā)展及對(duì)人工智能的作用。3.人工智能在生活中的應(yīng)用。按照我們?nèi)粘Ｉ�活中的出行�?/p>

《人工智能基礎(chǔ)與實(shí)踐》采用理論結(jié)合實(shí)踐的形式，探討了計(jì)算思維、人工智能技術(shù)的運(yùn)用、搜索求解策略、實(shí)踐和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，研究應(yīng)有場(chǎng)景中人工智能解決方案，為學(xué)生運(yùn)用人工智能技術(shù)解決各學(xué)科中的問題奠定了基礎(chǔ)，并探索了人工智能在信息社會(huì)中的應(yīng)用與

《基于腦電技術(shù)的數(shù)字界面可用性評(píng)價(jià)方法研究》分析了國(guó)內(nèi)外數(shù)字界面可用性評(píng)估理論及研究現(xiàn)狀，在總結(jié)了新的設(shè)計(jì)科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的研究成果的基礎(chǔ)上，運(yùn)用界面認(rèn)知理論分析、界面腦電實(shí)驗(yàn)研究和實(shí)例驗(yàn)證的方法，圍繞數(shù)字界面信息的用戶認(rèn)知機(jī)制，對(duì)數(shù)字界面可用性的腦電生理定量評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了研究�！痘�于腦電技術(shù)的

《穿越自動(dòng)化３０００年》是一本全面介紹自動(dòng)化發(fā)展歷史的入門書。本書以中國(guó)自動(dòng)化發(fā)展歷史和世界自動(dòng)化發(fā)展歷史為主線，用一個(gè)個(gè)生動(dòng)的故事，圖文并茂、深入淺出地介紹了自動(dòng)化發(fā)展歷史中各個(gè)時(shí)期的典型自動(dòng)化應(yīng)用案例和其基本原理，并介紹了在中國(guó)近現(xiàn)代自動(dòng)化領(lǐng)域中做出杰出貢獻(xiàn)的科學(xué)家。本書可作為本科、�？茖W(xué)校自動(dòng)化專業(yè)、電氣自動(dòng)化

本書以簡(jiǎn)明的方式系統(tǒng)地論述了人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)及其拓展和應(yīng)用。全書共十六章，前十章介紹人工智能學(xué)科的基礎(chǔ)知識(shí)，包括人工智能的發(fā)展歷史、知識(shí)的表示、搜索策略、確定性推理、不確定推理、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別；接下來(lái)五章進(jìn)行了拓展，講述了表示學(xué)習(xí)和混合智能系統(tǒng)，又介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別和圖像處理的

本書對(duì)計(jì)算智能的諸多基礎(chǔ)理論進(jìn)行了詳細(xì)介紹和釋義，還介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)、進(jìn)化計(jì)算的應(yīng)用范例以及實(shí)驗(yàn)結(jié)果，將理論與實(shí)踐緊密聯(lián)系。我們將本書分為四章。*章為緒論，對(duì)人工智能的萌芽、誕生和發(fā)展以及現(xiàn)狀和未來(lái)進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹。第二章為進(jìn)化計(jì)算，首先論述了遺傳算法的特點(diǎn)、基本框架、優(yōu)勢(shì)以及五個(gè)關(guān)鍵問題。在此基礎(chǔ)上，對(duì)進(jìn)化計(jì)算

人類創(chuàng)造了機(jī)器，機(jī)器也深入地參與著人類的生活。智能機(jī)器、人工智能更承載著人類對(duì)未來(lái)世界的美好期待和想象。 面對(duì)3～6歲的孩子，學(xué)習(xí)如何使用機(jī)器是生活必備技能，了解智能機(jī)器的發(fā)展歷程和原理則是孩子在人與智能機(jī)器共存的未來(lái)所需的基本科學(xué)素養(yǎng)之一。 本書從蒸汽時(shí)代的機(jī)器開始講起，生動(dòng)呈現(xiàn)了200余年來(lái)機(jī)器的發(fā)展史，通過(guò)有

本書介紹終身學(xué)習(xí)這種高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)范式，這種范式通過(guò)積累過(guò)去的知識(shí)持續(xù)地學(xué)習(xí)，并將學(xué)到的知識(shí)用于幫助在未來(lái)進(jìn)行其他學(xué)習(xí)和解決問題。相比之下，當(dāng)前主流的機(jī)器學(xué)習(xí)范式都是孤立學(xué)習(xí)，即給定一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，之后在這個(gè)數(shù)據(jù)集上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法以生成模型，然后再將該模型運(yùn)用于預(yù)期的應(yīng)用。這些范式不保留已經(jīng)學(xué)到的知識(shí)，也不將其運(yùn)用到后

《機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用》比較系統(tǒng)地介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論與應(yīng)用技術(shù)。首先，介紹掌握機(jī)器學(xué)習(xí)理論和方法所必須具備的基礎(chǔ)知識(shí)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念與發(fā)展歷程、模型構(gòu)造與優(yōu)化的基本方法；然后，介紹和討論監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)理論與方法；在詳細(xì)探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)基本理論的基礎(chǔ)上，介紹深度卷積網(wǎng)

本書以程序員所熟悉的代碼方式帶領(lǐng)程序員們進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的世界。所有的理論都有對(duì)應(yīng)的可運(yùn)行的代碼進(jìn)行說(shuō)明。程序員可以通過(guò)修改和調(diào)試代碼在熟悉的世界里完成向深度學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)型。 本書兼顧了Tensorflow和PyTorch這兩大流行的深度學(xué)習(xí)框架，使讀者同時(shí)掌握靜態(tài)計(jì)算圖和動(dòng)態(tài)計(jì)算圖這兩大流派，方便讀者跟隨新技術(shù)形勢(shì)。同時(shí)還介