本書以函數(shù)逼近論與學習理論為主要工具，建立了一個系統(tǒng)的數(shù)學框架來解釋深度的必要性、深度神經(jīng)網(wǎng)絡的適用性、數(shù)據(jù)規(guī)模對深度神經(jīng)網(wǎng)絡的影響、深度選擇問題、網(wǎng)絡結構選擇問題及過參數(shù)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化性等現(xiàn)階段深度學習亟待解決的核心理論問題。本書的主要目的有三個:其一是期望從學習理論的角度給出作者的見解，能為某些方向的學者解惑

當前，人工智能作為一項引領未來的顛覆性戰(zhàn)略技術，已在國家安全、國防軍事、社會治理、文化教育、醫(yī)療健康、家居娛樂等領域初露崢嶸，成為世界各國極其重視的核心競爭力技術之一。本書主要研究人工智能新技術、新構想、新應用，面向未來，從人工智能發(fā)展歷程、機器學習、感知認知、人機交互、機器人、腦科學、”智能+”未來應用，以及人工智能

在科技迅猛發(fā)展的今天，生成式人工智能不僅在創(chuàng)意產業(yè)、商業(yè)領域和教育系統(tǒng)中發(fā)揮著越來越重要的作用，也正在改變人們的生活和工作方式。本書以簡明易懂的方式介紹AIGC的基本概念和原理，同時精選了多個實用案例，詳細講解如何在實際工作和生活中應用AIGC技術，幫助讀者將知識轉化為實際操作的能力。

人工智能是新一輪科技革命和產業(yè)變革的重要驅動力，是新質生產力的突出代表。融合了人工智能等新興技術的數(shù)字經(jīng)濟已成為引領經(jīng)濟社會發(fā)展的重要力量。本書梳理了陳曉紅院士團隊近年來在人工智能與數(shù)字經(jīng)濟領域的部分學術論文與理論文章，由理論研究、技術創(chuàng)新、經(jīng)濟發(fā)展、社會治理四篇組成，包括數(shù)字經(jīng)濟理論體系、兩型工程管理理論與實踐體系、

針對國內外推薦系統(tǒng)技術熱點問題，作者在推薦系統(tǒng)、深度學習學科領域基礎理論方面 從事多年深入探索研究，借鑒國內外已有資料和前人成果，經(jīng)過分析論證，收集大量專 家學者近年來有關深度學習推薦系統(tǒng)前沿問題的論壇、講座和報告等展開研究，圍繞基 于內容和知識的推薦、混合推薦、深度學習、基于深度學習的推薦以及輔助學習的推薦 等五個方

本書主要把握計算機科學與技術的發(fā)展趨勢，熟悉人工智能的前沿知識和研究熱點。本書從人工智能的概述出發(fā)，介紹了人工智能研究領域的基礎知識，與此同時，對人工智能領域的核心算法--機器學習技術展開詳細介紹，讓讀者掌握對相關技術的算法創(chuàng)新以及工程實踐等。該教材緊密聯(lián)系計算機學科中的人工智能前沿內容和所涉及的項目實踐技術，讀者通過

本書深入探討了在網(wǎng)絡時代，專家系統(tǒng)在塑造社會信任方面的核心作用及其面臨的困境。本書選取公共衛(wèi)生事件作為研究的切入點，深入分析了專家系統(tǒng)對于風險社會中群體決策和輿論引導的重要性。書中不僅揭示了影響專家系統(tǒng)社會信任的內生和外生因素，而且詳細討論了當這種信任失效風險來臨時可能引發(fā)的多方面負面效應，包括對媒體信任度、科學知識傳

本書討論人工智能的理論和方法,我們從它的基本原理出發(fā),由此構建它的理論和方法體系.本書由四部分組成,第一部分概論和算法,介紹并討論了它們的類型、特征、運算和應用,重點討論它們的定位問題.第二部分是學科,這就是人工智能和其他學科的關系問題.這些學科是生命科學、信息科學等六大學科.第三部分是系統(tǒng)和應用,其中典型的有圖像、數(shù)

本書闡述了邊緣智能的科學問題、基本原理、核心技術、落地方案及產業(yè)價值，全面介紹了人工智能服務應如何釋放到數(shù)據(jù)源附近的網(wǎng)絡邊緣，并指出人工智能和邊緣計算結合的巨大市場潛力。內容包括邊緣智能的發(fā)展背景、應用場景、以及一系列邊緣智能與云邊端協(xié)同、機器學習、強化學習、深度學習、區(qū)塊鏈等技術共同部署應用的核心技術點與架構方案。此

本書以統(tǒng)一而較簡明的方式介紹人工智能算法在數(shù)值求解復雜系統(tǒng)中的基本方法及最新進展。首先從人工智能與機器學習的基礎算法開始講解，從最基礎的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡模型開始，介紹一些經(jīng)典的機器學習算法的基礎及其原理。然后從一階常微分方程初值問題引入，分別介紹了常微分方程、偏微分方程以及積分微分方程數(shù)值求解的經(jīng)典算法。隨后分別研究了

在人工智能飛速發(fā)展的今天，大眾對于這一前沿技術仍感神秘且難以窺探其深。為此，本書針對人工智能的核心問題進行了深入剖析，旨在幫助讀者揭開其神秘面紗。本書的主要內容圍繞以下問題展開：什么是人工智能？人工智能能否解釋其決策？它能否承擔法律責任？它是否具有代理權？人類應該保留對這類系統(tǒng)的何種控制權，是否取決于所做決策的類型？如

人工智能是一門以自動化理論與計算機技術為基礎，涉及多學科交叉融合的新興學科，是新一輪科技革命和產業(yè)變革的重要驅動力量，對于推動經(jīng)濟發(fā)展、提高生產力、促進社會進步具有重要意義。本書在總結編者及團隊多年教學及科研經(jīng)驗的基礎上編寫完成，內容涵蓋了人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、關鍵技術以及典型應用，旨在幫助學生快速了解人工智能

本書深度剖析人工智能領域的最新趨勢及其對未來的潛在影響，特別是聚焦于歐盟在這一領域的政策動向、監(jiān)管措施和立法進展。書中詳細闡述歐盟對于算法的通用監(jiān)管策略，展示其在構建倫理監(jiān)管環(huán)境方面所取得的最新成就，并提供對歐盟道德法規(guī)與可信賴人工智能的宏觀洞察。內容不僅涵蓋科學信息技術的基礎概念闡釋，還深入探討歐盟機構層面的立法、監(jiān)

本書詳細闡述意圖驅動自智網(wǎng)絡的關鍵技術與應用實例。內容涵蓋意圖驅動自主智能網(wǎng)絡的基礎概念與背景，以及意圖智能轉譯、意圖閉環(huán)驗證、自主策略生成、意圖態(tài)勢感知等意圖環(huán)路技術。此外，探討針對意圖驅動智能運維、意圖驅動網(wǎng)絡負載均衡、意圖驅動6G編排和意圖驅動衛(wèi)星網(wǎng)絡管控等典型應用案例。

本書主要圍繞AI系統(tǒng)的理論基礎與技術基礎知識展開，結合實例進行介紹，旨在讓讀者了解AI系統(tǒng)的來龍去脈，形成對AI系統(tǒng)的系統(tǒng)化與層次化的初步理解，掌握AI系統(tǒng)基本理論、技術、實際應用及研究方向，為后續(xù)從事具體的學習研究工作和項目開發(fā)工作奠定基礎。本書首先介紹AI的歷史、現(xiàn)狀與發(fā)展及AI系統(tǒng)的基本知識，后分為AI硬件與體系

本書清晰而深入地介紹了智能運維技術的基礎及其應用。全書共7章：第1章介紹智能運維技術的基本概念和發(fā)展歷程；第2章介紹數(shù)字信號處理的基本方法及數(shù)據(jù)處理方法；故障特征提取作為機械故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測的關鍵，相關內容將在第3章介紹；第4章、第5章分別介紹基于淺層學習和基于深度學習的智能故障診斷及剩余壽命預測方法；第6章介紹智能

本書不僅梳理了人工智能技術在科學各領域中的廣泛應用，還深入分析了其對科學生產力的推動作用，以及在倫理、法律和社會層面可能引發(fā)的討論和問題。書中匯集了國際專家的研究成果，為讀者提供了一個全面了解人工智能在科學研究中應用的窗口，展現(xiàn)了人工智能技術如何推動科學的創(chuàng)新與進步，并對未來的研究方向提出了深刻的見解。

因素空間是信息、智能和數(shù)據(jù)科學的數(shù)學基礎理論。本書將介紹因素空間如何將智能生成的統(tǒng)一機制落實到各行各業(yè)，開展全民智能孵化的洛神工程。本書主要內容包括：介紹因素的范式特質和智能孵化洛神工程的內容；介紹因素空間對智能生成機制的落實細則；介紹因素顯隱的理論，將現(xiàn)有人工智能數(shù)學算法歸結到回歸和優(yōu)化兩大方面，突出支持向量機與因素

“人工智能超入門叢書”致力于面向人工智能各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數(shù)據(jù)素養(yǎng)、機器學習、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學習、知識圖譜、專家系統(tǒng)等方向。本叢書體系完整、內容簡潔、語言通俗，綜合介紹了人工智能相關知識，并輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者能夠快速入門�！稄娀瘜W習：人工智能如何知錯能改》是“人工智

本書是一本全面介紹人工智能領域的專業(yè)教材。分為八章，人工智能概述、人工智能數(shù)學基礎、人工智能基礎模型、人工智能編程框架、視覺智能處理技術、語言智能處理技術、語音智能處理技術和人工智能的未來發(fā)展趨勢。首先介紹人工智能的相關基礎知識，包括人工智能相關概念、人工智能的數(shù)學基礎、人工智能的模型基礎以及相關編程基礎，然后分別介紹