勇敢的新世界：偽裝的藝術(shù)……正如人工智能這個(gè)名字所暗示的，它是人工的，與人類智能根本不同。然而，人工智能的目標(biāo)通常是模仿人類智能，這種欺騙從最初就開(kāi)始了。自從艾倫·圖靈回答了“機(jī)器能思考嗎？”這個(gè)問(wèn)題，并提出機(jī)器假裝是人類以來(lái)，我們就一直在嘗試模仿。現(xiàn)在，我們開(kāi)始構(gòu)建真正欺騙我們的人工智能。像ChatGPT這類強(qiáng)大的人

本書(shū)是日本人工智能領(lǐng)域的暢銷書(shū)，作者均為模式識(shí)別領(lǐng)域的知名學(xué)者，并基于他們多年的研究、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和獨(dú)特的視角，從模式識(shí)別的基本概念開(kāi)始，以通俗易懂的語(yǔ)言介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)、識(shí)別函數(shù)設(shè)計(jì)、特征的評(píng)價(jià)、特征空間的變換、子空間法、最小二乘法等常用的模式識(shí)別基礎(chǔ)知識(shí)和算法，精心設(shè)計(jì)的習(xí)題能幫助讀者進(jìn)一步深入理解模式識(shí)別理論。在心得欄

本書(shū)共10章，涵蓋的主要內(nèi)容：機(jī)器學(xué)習(xí)概述；為什么機(jī)器學(xué)習(xí)需要概率論；概率的定義；集合和事件；獨(dú)立性；概率的性質(zhì)；常見(jiàn)的計(jì)算概率方法；離散型和連續(xù)型概率分布；離散型和連續(xù)型概率分布的期望值、方差與標(biāo)準(zhǔn)差；幾種常見(jiàn)的離散型和連續(xù)型概率分布；條件概率；聯(lián)合概率；邊緣概率；貝葉斯理論；隨機(jī)過(guò)程簡(jiǎn)介；馬爾可夫鏈；隱馬爾可夫模型

本書(shū)作者分享了數(shù)十個(gè)來(lái)自初創(chuàng)公司和各領(lǐng)域企業(yè)的人工智能應(yīng)用案例，講述了從事人工智能部署工作者的個(gè)人經(jīng)歷，生動(dòng)形象地向讀者展示了人工智能的實(shí)踐思路，繼而描繪了未來(lái)熟練應(yīng)用人工智能的場(chǎng)景。

教育信息化促進(jìn)了教育測(cè)評(píng)理念的變革，人工智能時(shí)代的教育更加關(guān)注以智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)者認(rèn)知分析與個(gè)性化學(xué)習(xí)的訴求。本書(shū)遵循"理論-方法-應(yīng)用"研究范式，探索人工智能時(shí)代的學(xué)習(xí)認(rèn)知分析的新理論與新方法。

本書(shū)是作者對(duì)自2008年起系統(tǒng)分析"機(jī)器能否獲得認(rèn)知發(fā)展能力"這一問(wèn)題而不得不先訴諸于"人工智能基礎(chǔ)問(wèn)題"或"認(rèn)知哲學(xué)"方面的研究其結(jié)果的總結(jié)。本書(shū)立論開(kāi)宗明義：將機(jī)器認(rèn)知發(fā)展問(wèn)題簡(jiǎn)化為"物理機(jī)器的概念產(chǎn)生問(wèn)題"。據(jù)此，作者遂建立起自己對(duì)"概念體系"的理論和對(duì)"心靈哲學(xué)"的基本觀念，之后使用符合哲學(xué)討論習(xí)慣的方式進(jìn)行論

本書(shū)從軟件工程的角度出發(fā)，將軟件工程和人機(jī)交互進(jìn)行有機(jī)融合，全面系統(tǒng)地介紹人機(jī)交互領(lǐng)域涉及的核心概念和重要思想，著重介紹如何從軟件工程的視角理解并進(jìn)行人機(jī)交互系統(tǒng)的需求獲取、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、原型設(shè)計(jì)和評(píng)估迭代，以及主流的交互原型開(kāi)發(fā)工具的使用，同時(shí)還介紹人機(jī)交互的前沿?zé)狳c(diǎn)技術(shù)，如多模態(tài)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)、智能交互等內(nèi)容。全書(shū)共分

大致內(nèi)容：第一章，從阿爾法零的卓越性能出發(fā)，深入解讀其背后著實(shí)不易的成長(zhǎng)歷程，揭示其數(shù)學(xué)模型。第二章，從確定性和隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃問(wèn)題入手，介紹決策問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型。第三章，從抽象視角回顧紛繁復(fù)雜的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，揭示值函數(shù)近似與滾動(dòng)改進(jìn)的重要作用。第四章，從經(jīng)典的線性二次型**控制問(wèn)題入手，分析從阿爾法零的成功中學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)。第

識(shí)別關(guān)系是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。通過(guò)識(shí)別和分析數(shù)據(jù)中的關(guān)系，以圖為核心的算法(如K-鄰近或PageRank)顯著提高了機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的效率。基于圖的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以全新方式為社交網(wǎng)絡(luò)、欺詐檢測(cè)、自然語(yǔ)言處理和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)提供了強(qiáng)有力的支持�！秳�(dòng)手學(xué)圖機(jī)器學(xué)習(xí)》是行業(yè)類的**書(shū)籍，旨在傾授如何利用面向圖的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和

《ChatGPT內(nèi)容生成指令與范例大全》主要講解ChatGPT內(nèi)容生成指令與范例，從以下兩條線進(jìn)行。一是“指令線”，通過(guò)列舉30個(gè)經(jīng)典AI應(yīng)用領(lǐng)域，講解指令的用法，包括賦予AI身份、設(shè)置對(duì)話背景、明確主題、開(kāi)啟對(duì)話、獲得首次回復(fù)、獲得相關(guān)建議、提供需求提示、提出優(yōu)化要求生成高效內(nèi)容的指令編寫(xiě)流程，幫助大家建立擬寫(xiě)指令的