本書內(nèi)容涵蓋了人工智能的起源、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、自然語言處理、智能圖像處理、智能機(jī)器人。本書可供從事人工智能研究領(lǐng)域的工程技術(shù)人員和科研人員閱讀。

本書以“平民”的起點(diǎn)，從“零”開始，基于PyTorch框架，介紹深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)與技巧，逐層鋪墊，營造良好的帶入感和親近感，把學(xué)習(xí)曲線拉平，使得沒有學(xué)過微積分等高級理論的程序員一樣能夠讀得懂、學(xué)得會。同時(shí)，本書配合漫畫插圖來調(diào)節(jié)閱讀氣氛，并對每個(gè)原理都進(jìn)行了對比講解和實(shí)例說明。本書適合對深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)感興趣

數(shù)學(xué)是機(jī)器學(xué)習(xí)繞不開的基礎(chǔ)知識，傳統(tǒng)教材的風(fēng)格偏重理論定義和運(yùn)算技巧，想以此高效地打下機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，針對性和可讀性并不佳。本書以機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的線性代數(shù)核心知識為重點(diǎn)，進(jìn)行新的嘗試和突破：從坐標(biāo)與變換、空間與映射、近似與擬合、相似與特征、降維與壓縮這5個(gè)維度，環(huán)環(huán)相扣地展開線性代數(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法緊密結(jié)合的核心內(nèi)容，

本書主要講述了深度學(xué)習(xí)中的重要概念和技術(shù)，并展示了如何使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)高級機(jī)器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書首先介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中的基本概念，然后講述如何使用TensorFlow訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，以及如何通過訓(xùn)練深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)字進(jìn)行分類，如何通過深度學(xué)習(xí)架構(gòu)解決計(jì)算機(jī)視覺、語言處理、語義分析等方面的

隨著計(jì)算科學(xué)的快速發(fā)展，人工智能已為我們大家熟知。2017年國務(wù)院正式印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確了人工智能的國家戰(zhàn)略地位，關(guān)于人工智能的科普、技術(shù)普及讀物也已出現(xiàn)，但符合少年兒童認(rèn)知的人工智能科普讀物卻一直是個(gè)空白。本書是面向少年兒童的人工智能科普讀物，用輕松有趣的筆觸和明確簡潔的形式介紹人工智能的歷史、現(xiàn)狀

本書用淺顯易懂的語言，圖文并貌地講解了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，從如何挑選硬件到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初步搭建，再到實(shí)現(xiàn)圖片識別、文本翻譯、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)目前*流行的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。書中基于目前流行的PyTorch框架，運(yùn)用Python語言實(shí)現(xiàn)了各種深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序，讓理論和實(shí)踐緊密結(jié)合。

深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能的引領(lǐng)技術(shù)，是引發(fā)新一輪人工智能熱潮的原動力。本書從模型、算法、原理等角度全面介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括近兩年最新成果。全書由三大部分組成。第一部分是機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)問題、淺層機(jī)器學(xué)習(xí)、早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；第二部分是深度學(xué)習(xí)模型及算法，包括深度生成模型、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)和遞歸網(wǎng)絡(luò)、表示學(xué)

深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能的引領(lǐng)技術(shù)，是引發(fā)新一輪人工智能熱潮的原動力。本書從模型、算法、原理等角度全面介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括近兩年最新成果。全書由三大部分組成。第一部分是機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)問題、淺層機(jī)器學(xué)習(xí)、早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；第二部分是深度學(xué)習(xí)模型及算法，包括深度生成模型、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)和遞歸網(wǎng)絡(luò)、表示學(xué)

本書旨在討論人工智能領(lǐng)域未來的發(fā)展方向，即通用人工智能和奇點(diǎn)現(xiàn)象。本書涵蓋了奇點(diǎn)理論提出以來該領(lǐng)域取得的一系列研究進(jìn)展，剖析了實(shí)現(xiàn)通用人工智能所面臨的問題并分析了各種實(shí)現(xiàn)途徑。作者不僅展開了天馬行空的想象，思考未來技術(shù)，比如意識上傳、飛米技術(shù)等如何為通用人工智能提供可行性，還將現(xiàn)有的通用人工智能技術(shù)落地，在生物學(xué)領(lǐng)域進(jìn)

本書以程序員所熟悉的代碼方式帶領(lǐng)程序員們進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的世界。所有的理論都有對應(yīng)的可運(yùn)行的代碼進(jìn)行說明。程序員可以通過修改和調(diào)試代碼在熟悉的世界里完成向深度學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)型。 本書兼顧了Tensorflow和PyTorch這兩大流行的深度學(xué)習(xí)框架，使讀者同時(shí)掌握靜態(tài)計(jì)算圖和動態(tài)計(jì)算圖這兩大流派，方便讀者跟隨新技術(shù)形勢。同時(shí)還介