"深度學(xué)習(xí)絕非不可窺探的黑箱!深入理解其模型和算法的實(shí)際運(yùn)作機(jī)制，是駕馭并優(yōu)化結(jié)果的關(guān)鍵。你無(wú)需成為數(shù)學(xué)專(zhuān)家或資深數(shù)據(jù)科學(xué)家,同樣能夠掌握深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)內(nèi)部的工作原理。本書(shū)旨在通過(guò)深入淺出的方式，為你揭示這些原理，讓你在理解和解釋自己的工作時(shí)更加自信與從容。《深度學(xué)習(xí)精粹與PyTorch實(shí)踐》以淺顯易懂的方式揭示了深度學(xué)

群體智能算法是一類(lèi)源于自然現(xiàn)象與社會(huì)規(guī)律啟發(fā)的智能算法，是當(dāng)前人工智能方法的重要組成部分。本書(shū)從群體智能算法的基本特征入手，介紹了常見(jiàn)的群體智能算法及其理論基礎(chǔ)研究的三大內(nèi)容：數(shù)學(xué)模型、收斂性與時(shí)間復(fù)雜度，詳細(xì)闡述了粒子群優(yōu)化算法、蟻群優(yōu)化算法、鴿群優(yōu)化算法、頭腦風(fēng)暴算法與煙花算法的數(shù)學(xué)模型、收斂性分析與時(shí)間復(fù)雜度分析

"《融合數(shù)字電路與存內(nèi)計(jì)算的高能效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（英文版）》從純數(shù)字電路和融合存內(nèi)計(jì)算的高能效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器兩個(gè)角度開(kāi)展了四項(xiàng)主要的研究工作。在數(shù)字電路神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器層面，一方面針對(duì)傳統(tǒng)架構(gòu)數(shù)據(jù)復(fù)用優(yōu)化不充分的問(wèn)題，提出了針對(duì)特定卷積核優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器KOP3。另一方面，針對(duì)不規(guī)則稀疏網(wǎng)絡(luò)壓縮技術(shù)引起的顯著額外

本書(shū)從人工智能時(shí)代大學(xué)生應(yīng)具備的基礎(chǔ)素養(yǎng)出發(fā)，緊密?chē)�繞任務(wù)案例闡述生成式人工智能(AIGC)如何輔助學(xué)習(xí)、工作、生活、專(zhuān)業(yè)等方面，主要內(nèi)容包括探索人工智能新篇章、AI時(shí)代的核心競(jìng)爭(zhēng)力、AIGC與文本生成、AIGC與數(shù)據(jù)處理、AIGC與圖像生成、AIGC與語(yǔ)音生成、AIGC與視頻生成AIGC與智能體和AIGC的倫理與責(zé)任

從醫(yī)療到教育，從考古到刑偵，從家庭瑣事到家國(guó)大事，人工智能正逐漸成為我們生活中不可或缺的一部分。本書(shū)作者用生動(dòng)的語(yǔ)言，翔實(shí)的事例，結(jié)合有趣插圖，講述了人工智能的發(fā)展史，人工智能在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用，人工智能帶來(lái)的挑戰(zhàn)以及人工智能未來(lái)的發(fā)展，激發(fā)孩子們對(duì)未來(lái)科技的興趣，幫助他們了解和應(yīng)對(duì)日益發(fā)展的科技世界，一步一步引導(dǎo)孩子

本書(shū)的目標(biāo)是向你介紹圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、圖分析和圖機(jī)器學(xué)習(xí)的概念、技術(shù)和工具。每章的開(kāi)頭都列出了目標(biāo)，大致分為三個(gè)方面：學(xué)習(xí)圖分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念；用圖分析解決特定問(wèn)題；了解如何使用GSQL查詢(xún)語(yǔ)言和TigerGraph圖平臺(tái)。首先介紹圖數(shù)據(jù)的基本概念，然后通過(guò)連接、分析、學(xué)習(xí)三大部分深入講解一些圖算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

本書(shū)提供使用PyTorch開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的基本原理和方法,旨在為讀者介紹機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家在解決深度學(xué)習(xí)問(wèn)題中所采用的主流現(xiàn)代算法與技術(shù),緊跟深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新發(fā)展趨勢(shì),助力初學(xué)者熟練掌握PyTorch。本書(shū)的核心優(yōu)勢(shì)在于,采用易于理解的問(wèn)題與解決方案的結(jié)構(gòu),全面而詳盡地講解了PyTorch的使用方法,并

本書(shū)從多角度覆蓋了多智能體自主協(xié)同技術(shù)的內(nèi)容，分5篇共18章，包括多智能體系統(tǒng)的協(xié)同基礎(chǔ)、集群控制、通信優(yōu)化、任務(wù)協(xié)同及目標(biāo)追蹤，旨在將多智能體自主協(xié)同技術(shù)中的方法和理論結(jié)合起來(lái)，并強(qiáng)調(diào)協(xié)同基礎(chǔ)的重要性，具有基礎(chǔ)性、應(yīng)用性、綜合性和系統(tǒng)性等特點(diǎn)。本書(shū)可以作為多智能體系統(tǒng)領(lǐng)域研究的入門(mén)指南，或者作為協(xié)同無(wú)人系統(tǒng)工程師的自

本書(shū)是一本全面介紹人工智能概念和新發(fā)展、新興技術(shù)、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和安全倫理思考的通識(shí)類(lèi)圖書(shū)，分為認(rèn)知篇、前沿篇、行業(yè)篇、思考篇四部分，從人工智能的發(fā)展歷程、模型等基礎(chǔ)知識(shí)講起，通過(guò)智能機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、大模型、AI生成等熱門(mén)應(yīng)用讓讀者對(duì)人工智能技術(shù)有直觀的認(rèn)識(shí)和理解，并從多個(gè)領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艽嬖趩?wèn)題進(jìn)行了深度分析。本書(shū)內(nèi)容既有

本書(shū)前半部分介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的重要思想和基礎(chǔ)知識(shí)，后半部分介紹如何將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，遴選講解了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的最新技術(shù)。全書(shū)從最適合入門(mén)的多臂老虎機(jī)問(wèn)題切入，依次介紹了定義一般強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題的馬爾可夫決策過(guò)程、用于尋找最佳答案的貝爾曼方程，以及解決貝爾曼方程的動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、蒙特卡洛方法和TD方法。隨后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Q學(xué)習(xí)、