本書的內(nèi)容共包含八章。第一章分別從學(xué)術(shù)界、媒體、企業(yè)界、政府等多視角介紹人工智能當(dāng)前火熱的現(xiàn)狀。第二章介紹了不同人群對(duì)人工智能提出的疑問(wèn)，包括疑問(wèn)論、懷疑論和恐懼論。第三章主要闡述了人工智能的基本概念，包括來(lái)自不同領(lǐng)域的各種不同的觀點(diǎn)和看法。第四章提出了作者對(duì)人工智能的獨(dú)特見(jiàn)解，包括人腦智能、人腦基本能力模型、機(jī)器智能

奇異跳變系統(tǒng)是一類具有廣泛形式的動(dòng)力系統(tǒng)，能有效地描述電力系統(tǒng)、電路系統(tǒng)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)等實(shí)際系統(tǒng)。本書以時(shí)滯奇異跳變系統(tǒng)為研究對(duì)象，旨在提出有效的容許性分析與控制器設(shè)計(jì)方法。本書主要介紹時(shí)滯奇異跳變系統(tǒng)容許性分析與狀態(tài)反饋控制、時(shí)滯奇異跳變系統(tǒng)觀測(cè)器設(shè)計(jì)與異步反饋控制、時(shí)滯奇異跳變系統(tǒng)濾波器設(shè)計(jì)與故障檢測(cè)、時(shí)滯奇異跳變

《四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性理論及應(yīng)用》旨在介紹四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性理論及應(yīng)用的研究現(xiàn)狀、典型模型、常用研究方法.具體內(nèi)容包括四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漸近穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)μ-穩(wěn)定性及均方穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Mittag-Leffler穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Lagrange穩(wěn)定性及H-U穩(wěn)定性、四元數(shù)神

本書探討了AI領(lǐng)域的AIAgent（智能體）和生成式AI的前沿進(jìn)展，以及這些技術(shù)如何重塑我們的生活和工作方式。本書首先回顧了AI技術(shù)的演變歷程，并強(qiáng)調(diào)了智能體的定義及其在客戶服務(wù)、醫(yī)療健康和制造業(yè)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。本書也對(duì)智能體與傳統(tǒng)軟件進(jìn)行了對(duì)比，分析了智能體的自主性、適應(yīng)性和協(xié)作能力。生成式AI的崛起也被特別提及，

本書包含代碼實(shí)踐和案例實(shí)踐，運(yùn)用OpenCV、PyTorch等框架工具詳細(xì)講解中文車牌識(shí)別檢測(cè)、采用三元組的FaceNet人臉識(shí)別理論與實(shí)踐、車道檢測(cè)的兩種深度學(xué)習(xí)思路及煙霧檢測(cè)4大實(shí)踐項(xiàng)目。相關(guān)理論可參考《基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)原理與應(yīng)用》一書，從而學(xué)以致用、融會(huì)貫通。

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

未來(lái)，白領(lǐng)大部分的工作，都是AI可以完成的�，F(xiàn)在很多個(gè)人或企業(yè)客戶已經(jīng)在內(nèi)部逐漸推廣AI應(yīng)用了。越來(lái)越多的人切身體會(huì)到，ChatGPT及相關(guān)新技術(shù)的出現(xiàn)將改變我們的工作內(nèi)容和工作方式，在這本書里，我們將詳細(xì)了解到職業(yè)場(chǎng)景下將有三個(gè)顛覆性的改變：獲取知識(shí)和信息的模式的改變?nèi)�，交互模式的改變�(nèi)耍瑐�(gè)人和企業(yè)角色的改變。最重要

本書從ChatGPT原理和提示工程的基本概念講起，重點(diǎn)介紹了提示工程的各種技巧，不僅通 過(guò)實(shí)例生動(dòng)地展示了如何運(yùn)用這些技巧，還深度解析了各種技巧的使用場(chǎng)景及其潛在局限性。 進(jìn)一步地，本書結(jié)合多個(gè)行業(yè)背景，系統(tǒng)地闡述了ChatGPT和提示工程的具體應(yīng)用，幫助讀者不 僅從理論上掌握提示工程，而且深化對(duì)ChatGPT在

本書闡述了分布式人工智能原理及其應(yīng)用，基本原理的主要內(nèi)容包括的分布式人工智能的內(nèi)涵、基本原理、計(jì)算框架等；研究了分布式人工智能學(xué)習(xí)與優(yōu)化、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與演化計(jì)算、群智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)等前沿方法；給出了分布式信息融合、視覺(jué)感知、協(xié)同搜索、對(duì)抗博弈決策和智能博弈推演等典型應(yīng)用，建立起了較為全面的知識(shí)體系與脈絡(luò)，為后續(xù)研究奠定了良好

本書圍繞自主無(wú)人系統(tǒng)發(fā)展背景、發(fā)展現(xiàn)狀、技術(shù)挑戰(zhàn)、倫理道德和政策法律等問(wèn)題展開(kāi)闡述。首先介紹了自主無(wú)人系統(tǒng)的相關(guān)概念、發(fā)展歷程、發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)；其次重點(diǎn)分析了自主無(wú)人系統(tǒng)涉及的關(guān)鍵技術(shù)，包括感知與認(rèn)知、決策與規(guī)劃、行動(dòng)與控制、交互與協(xié)同、學(xué)習(xí)與進(jìn)化等；然后分析了使用自主無(wú)人武器系統(tǒng)面臨的倫理道德與政策法律問(wèn)題，并介