本書秉承由淺入深、由簡到繁、由理論到應(yīng)用的基本思路，主要涉及人工智能傳統(tǒng)實用的關(guān)鍵技術(shù)，以及人工智能近年來最新發(fā)展的技術(shù)，具體包括人工智能概述、知識表示和知識推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、機(jī)器視覺等內(nèi)容。本書在內(nèi)容組織方面力求邏輯性、系統(tǒng)性、準(zhǔn)確性，力圖使讀者能夠較全面地了解人工智能的基本理論、技術(shù)和方法，結(jié)

本書以科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用為導(dǎo)向，全面地介紹了人工智能的理論知識、技術(shù)方法以及新興產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域，并就人工智能面臨的社會問題、發(fā)展趨勢進(jìn)行了思考和探索。本書共8章。第1到3章為人工智能基礎(chǔ)知識，分別介紹了人工智能的發(fā)展歷史和基本概念，人工智能的軟件、硬件環(huán)境，以及人工智能的應(yīng)用及關(guān)鍵技術(shù)。第4到8章介紹了人工智能的相關(guān)技

控制工程基礎(chǔ)理論是高等院校理工科諸多專業(yè)的一門重要基礎(chǔ)課或?qū)�業(yè)基礎(chǔ)課。本書重點講述了經(jīng)典控制理論的基礎(chǔ)知識。全書共分7章：緒論、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、數(shù)學(xué)模型、時域響應(yīng)分析、誤差分析、頻域響應(yīng)分析、系統(tǒng)的設(shè)計和校正。本書重點突出，層次清晰，語言簡練，是在參考了大量最新版本的國內(nèi)外各種教材，并結(jié)合多年授課經(jīng)驗寫成。書中除適量例題外，

本書從設(shè)計的視角出發(fā)，思考計算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、社會學(xué)等多學(xué)科在交互設(shè)計中的角色，梳理了交互設(shè)計的理論框架，能幫助設(shè)計師、學(xué)生形成完整的人機(jī)交互視野，進(jìn)而激發(fā)其對交互產(chǎn)品、設(shè)計流程、設(shè)計評估等方面的反思和創(chuàng)新。第一章從交互設(shè)計的定義和范疇開始，探索其與用戶體驗、人機(jī)交互等概念的關(guān)系。第二章聚焦于用戶研究。了解用戶需求、行

邊緣AI正在改變計算機(jī)與真實世界的交互方式，讓物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以使用過去由于成本、帶寬或功耗限制而被丟棄的絕大部分傳感器數(shù)據(jù)做出決策。通過嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，開發(fā)者可以捕捉人類直覺并將其部署至任何目標(biāo)——從超低功耗微控制器到嵌入式Linux設(shè)備。 這本實用指南為包括產(chǎn)品經(jīng)理和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者在內(nèi)的工程專業(yè)人士提供了一個端到端

本書主要介紹了梯度下降和PyTorch的Autograd；訓(xùn)練循環(huán)、數(shù)據(jù)加載器、小批量和優(yōu)化器；二元分類器、交叉熵?fù)p失和不平衡數(shù)據(jù)集；決策邊界、評估指標(biāo)和數(shù)據(jù)可分離性等內(nèi)容。

本書遵循第8版的章目編排，共分為10章，每章由三部分組成：第一部分為復(fù)習(xí)筆記，剖析本章的重難點內(nèi)容；第二部分為課后習(xí)題詳解，對第8版的習(xí)題進(jìn)行了詳細(xì)的分析和解答；第三部分為名�？佳姓骖}詳解，精選名�？佳姓骖}，并提供了詳細(xì)的解答。

本書結(jié)合理論知識和算法模擬，從多個維度詳細(xì)剖析分布式隨機(jī)優(yōu)化算法的基本原理和應(yīng)用實踐，同時對分布式隨機(jī)優(yōu)化算法開發(fā)中的重點和難點問題進(jìn)行了重點講解。本書共包括7章，第1章背景知識，主要介紹分布式隨機(jī)優(yōu)化的研究背景和應(yīng)用場景；第2章數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要介紹了分布式的相關(guān)概念與算法設(shè)計應(yīng)用到的定理；第3-7章分布式隨機(jī)優(yōu)化算法及

本書共分為三部分，內(nèi)容包括：概述、基于輿情現(xiàn)象識別視角的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測、政府媒體在網(wǎng)絡(luò)輿情演化中的傳播力與影響力研究。具體內(nèi)容包括：緒論；相關(guān)理論與技術(shù)概述；面向非均衡事件子集的輿情反轉(zhuǎn)預(yù)測；網(wǎng)絡(luò)暴力類輿情事件演化及預(yù)測等。

本書在全面介紹生成式人工智能和ChatGPT應(yīng)用的同時，也幫助讀者對這兩項技術(shù)、架構(gòu)及使用方法進(jìn)行多方位理解，包括生成式人工智能的技術(shù)背景、開發(fā)過程和發(fā)展現(xiàn)狀。本書有助于展現(xiàn)生成式AI技術(shù)在不同行業(yè)中實現(xiàn)效益的創(chuàng)新應(yīng)用和潛在價值。最后，本書指出了各個行業(yè)中適合進(jìn)一步研究和發(fā)展的領(lǐng)域，這些領(lǐng)域在不久的將來將能夠借助生成式