作者從專業(yè)的角度，深入淺出，梳理了人工智能發(fā)展的歷程，其經(jīng)歷的不同階段概況，如今最前沿的發(fā)展現(xiàn)狀以及面臨的困境，并探討了其未來發(fā)展的可能性，堪稱一部精彩的人工智能進化史。

本書基于多重共現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)方法的研究致力于將三個或三個以上特征項共現(xiàn)的現(xiàn)象作為研究主體，在總結現(xiàn)有的共現(xiàn)研究方法、數(shù)據(jù)挖掘技術、可視化技術、知識發(fā)現(xiàn)方法的基礎上，拓展共現(xiàn)現(xiàn)象的研究范圍。本書界定了多重共現(xiàn)的概念，構建了一套多重共現(xiàn)的基礎理論體系，研究了可用于多重共現(xiàn)的可視化方式，設計并開發(fā)了三重共現(xiàn)的可視化分析工具，并

本書針對大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的體量巨大、多源異構、動態(tài)性和不確定性等特點，以粒計算理論為基礎，以優(yōu)勢關系粗糙集模型為研究對象，以增量學習技術為方法，以并行計算框架為支撐，構建大數(shù)據(jù)分析與挖掘的原理和方法及其算法，并融入了相關領域學者在動態(tài)知識發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)融合、大數(shù)據(jù)并行處理等成果，反映了基于粒計算和粗糙集視角處理大數(shù)據(jù)的最新進展。

不管我們是否愿意，半機械人時代已經(jīng)悄然來臨。也許，我們很快就會成為其中的一員。準備好了么？讓我們一起去了解半機械人的現(xiàn)狀和未來吧！本書作者從德國出發(fā)，前往底特律，分別拜訪了相關的半機械人、研究員以及開發(fā)員，真實地介紹了半機械人研究的新動態(tài)、人類寄予半機械人的期盼以及人類對于半機械人的擔憂，并展望了半機械人的未來。

人工智能已經(jīng)來了，它就在我們身邊，幾乎無處不在。人工智能技術正在徹底改變人類的認知，重建人機相互協(xié)作的關系。史無前例的自動駕駛正在重構我們頭腦中的出行地圖和人類生活圖景，今天的人工智能技術也正在翻譯、寫作、繪畫等人文和藝術領域進行大膽的嘗試。我們真的知道什么是人工智能嗎?我們真的準備好與人工智能共同發(fā)展了嗎?我們該如何

本書共11章，主要包括人工智能的基本概念、知識表示技術、搜索策略、邏輯推理技術、不確定性推理方法、專家系統(tǒng)、機器學習、模式識別、Agent和多Agent系統(tǒng)、人工智能程序設計語言以及人工智能在電力系統(tǒng)中的應用。

本書共有4部分，分9章。第壹部分對TensorFlow的歷史脈絡進行了簡要的梳理，介紹在安裝TensorFlow時應當考慮的因素，并給出了詳細的TensorFlow安裝指南；第二部分深入介紹TensorFlowAPI的基礎知識；第三部分關注一種更為復雜的深度學習模型，首先對模型進行描述，然后介紹如何用可視化的數(shù)據(jù)流圖表

本書從構成IoT的技術要素講起，逐步深入講解如何靈活運用IoT。內容包括用于實現(xiàn)IoT的架構、傳感器的種類及能從傳感器獲取的信息等，并介紹了傳感設備原型設計必需的Arduino等平臺及這些平臺的選擇方法，連接傳感器的電路，傳感器的數(shù)據(jù)分析，乃至IoT跟智能手機/可穿戴設備的聯(lián)動等。此外，本書以作者們開發(fā)的IoT系統(tǒng)為例

本書是一本數(shù)據(jù)挖掘和機器學習領域入門階段的實驗教材，每章由知識要點和實驗兩個部分組成。知識要點部分給出了實驗內容對應的知識脈絡，以及對相關問題的理解和分析方法。實驗部分以Mahout工具包為實驗平臺，針對每章的知識點設計了幫助讀者理解和掌握的實驗，這些實驗同時也為讀者運用Mahout工具包針對各種數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的實

本書共七篇21章，介紹了認知計算與物聯(lián)網(wǎng)、認知計算與機器學習、認知計算與大數(shù)據(jù)分析、認知云計算、認知計算與機器人技術、認知計算應用和認知計算前沿專題等七個方面的內容，全面研究了認知計算與當前各前沿研究領域的結合及應用，全面概括了認知計算這一全新概念在當前科技領域研究的重要性。本書可以作為取代《物聯(lián)網(wǎng)導論》之類教材的全新