《漫話人工智能:從二進(jìn)制到未來智能社會》是一本面向大眾尤其是青少年的人工智能科普書籍,從介紹人工智能背后的邏輯、數(shù)學(xué)引入主題,接著用生動的語言將計算機(jī)和人工智能的誕生、算法科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)、計算機(jī)視覺、語音識別等有趣的知識融入本書,最后科普了人工智能在智能農(nóng)業(yè)、智能醫(yī)療、自動駕駛等不同領(lǐng)域的應(yīng)用。本書具有語言生動
針對每個想要了解深度學(xué)習(xí)概念的數(shù)據(jù)科學(xué)愛好者,本書通過通俗易懂地解釋R代碼,讓讀者可以很容易起步。在深度學(xué)習(xí)算法和應(yīng)用的理論和實踐方面做到了平衡,在講述基礎(chǔ)理論的同時,通過45個基于R語言的編程實例讓讀者循序漸進(jìn)地掌握深度學(xué)習(xí)技術(shù)。?讀者將通過實戰(zhàn)案例實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(
本書主要介紹了智能計算技術(shù)相關(guān)的理論方法與關(guān)鍵技術(shù),并對典型的應(yīng)用領(lǐng)域與平臺也進(jìn)行了相關(guān)介紹和討論。全書共10章,簡要介紹智能的起源、智能與計算等研究背景及意義,詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等模型與算法及其應(yīng)用,著重介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、網(wǎng)學(xué)習(xí)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索和大數(shù)據(jù)資源服務(wù)等技術(shù),并面向智能交通和網(wǎng)絡(luò)交易支付等
本書是“高級人工智能人才培養(yǎng)叢書”中的一本,首先介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)概念和發(fā)展歷史,并在此基礎(chǔ)上提出了深度學(xué)習(xí)——它本質(zhì)上是近幾年來大數(shù)據(jù)技術(shù)催生的產(chǎn)物。本書共12章,其中,第1~7章為機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容,分別介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的簡單模型、貝葉斯學(xué)習(xí)、決策樹、支持向量機(jī)、集成學(xué)習(xí)和聚類;第8~12章為深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容,由感知機(jī)與
本書共分10個項目,詳細(xì)介紹了人工智能導(dǎo)論的相關(guān)知識,內(nèi)容包括人工智能的前世今生、從零開始認(rèn)識人工智能、人工智能編程基礎(chǔ)開發(fā)語言——Phython、物體識別、計算機(jī)視覺的應(yīng)用——人臉識別、生物信息識別、自然語言處理、語音識別、無人駕駛和數(shù)據(jù)挖掘。 本書適用于高職高專院校理工科學(xué)生,作為通識課教材使用。
人工智能時代已經(jīng)來臨,這項技術(shù)正在改變?nèi)祟惖恼J(rèn)知和行為習(xí)慣,也對很多領(lǐng)域和行業(yè)造成了影響。本書共3篇,認(rèn)知篇介紹了人工智能的理論知識與發(fā)展現(xiàn)狀,詳細(xì)講述人工智能與5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)的融合;價值篇主要講述了人工智能的價值,分析其為生活、社會、商業(yè)、醫(yī)療帶來的變革;場景篇從服務(wù)場景、工作場景、教育場景、營銷場景入手
本書主要闡述人工智能的理論、技術(shù)、實踐、應(yīng)用、發(fā)展。全書包括5個模塊、18個典型實踐任務(wù)。模塊1為理論探究,包括設(shè)計圖靈測試、體驗弱人工智能、設(shè)計排序算法3個實踐任務(wù);模塊2為技術(shù)探究,包括圖說知識表示、測試機(jī)器學(xué)習(xí)、暢談深度學(xué)習(xí)3個實踐任務(wù);模塊3為實踐探究,包括提取基于專家系統(tǒng)的需求、測試計算機(jī)視覺產(chǎn)品、測試自然語
《深度學(xué)習(xí)全書——公式+推導(dǎo)+代碼+TensorFlow全程案例》共有15章,分為5部分,第一篇說明深度學(xué)習(xí)的概念,包括數(shù)理基礎(chǔ),特點是結(jié)合編程解題,加深讀者印象,第二篇說明TensorFlow的學(xué)習(xí)地圖,從張量、自動微分、梯度下降乃至神經(jīng)層的實踐,逐步解構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),第三篇介紹CNN算法、影像應(yīng)用、轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)等,第四篇則
本書以“經(jīng)典計算機(jī)算法—數(shù)據(jù)挖掘算法—深度學(xué)習(xí)算法”為主線,將人工智能算法與Python程序示例相結(jié)合,開發(fā)了基于Git的在線編程平臺和案例庫,旨在構(gòu)建人工智能算法“思想—偽碼—分析—實現(xiàn)”四位一體的知識傳遞和學(xué)習(xí)框架。各章基于一個經(jīng)典問題或典型例子介紹各類算法,給出問題背景、算法偽碼和程序示例,注重算法設(shè)計與分析理念
本書較全面地闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識,介紹了多種經(jīng)典的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法和實際應(yīng)用。本書共11章,第1章介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義、發(fā)展、生理學(xué)機(jī)理、神經(jīng)元模型、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法等;第2章介紹感知機(jī)的基本原理、學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用;第3章介紹多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用;第4章介紹不同正則化理論、