本書是機器學習入門書籍，面向需要提升數(shù)據(jù)科學技能的開發(fā)人員和需要提升編程技能的數(shù)據(jù)科學家，涵蓋了從機器學習基礎概念到完整解決方案的各個方面。本書共分為五個部分，主要內容包括人工智能基礎知識、實現(xiàn)機器學習解決方案的步驟、微軟的ML.NET庫、實用的機器學習算法、神經網絡、AI云服務等，并且免費提供使用ML.NET庫構建的

本書首先簡要介紹了ChatGPT與自然語言大模型的基本概念，以及GPT-4的核心技術特點和人工智能技術未來的發(fā)展趨勢；之后介紹了數(shù)字化時代的基礎安全問題，以及大模型和ChatGPT在內容安全、網絡安全、隱私安全、版權合規(guī)和倫理道德等方面帶來的新挑戰(zhàn)、新風險，如生成內容的準確性問題、作品訓練的版權問題等，并從人工智能技術

我們在運用AI的時候，有時得不到自己想要的回答，于是責怪AI不夠智能。我們容易忽略的是，AI的回答質量往往取決于提問的質量�！睹攵瓵I提問：讓人工智能成為你的效率神器》系統(tǒng)地介紹了20種向AI提問的有效方法，用這些方法可以讓AI給出高質量的回答。在介紹提問方法時，本書緊扣日常工作和生活，并通過對比讓讀者直觀感受不同提問

主要內容包括基于深度學習的智能視覺感知技術概述、相機標定、視覺目標檢測、視覺目標分割、視覺目標跟蹤、行人重識別、人體姿態(tài)估計、智能噴碼檢測、智能表格識別、移動機器人視覺感知系統(tǒng)、智能人機交互等。全書擬從理論到實際應用，從算法分析到編程實現(xiàn)等多角度全方位介紹深度學習技術在智能視覺感知方面的研究，并深度結合了當前國內外最新

本書簡要講述了深度學習的發(fā)展歷程、基本概念以及實際應用，以期使讀者理解深度學習的基本原理，并結合常見的應用場景，理解深度學習技術的基本工作方式及其在社會生活中的實際應用效果。此外，本書還嘗試探討了未來人工智能技術發(fā)展與人類發(fā)展的關系。本書強調深度學習基本理念與原理的傳遞，注重讀者創(chuàng)造力、想象力以及整體思考能力的培養(yǎng)，力

本書共8章，第一章介紹了什么是智能和什么是人工智能；第二章談了人工智能的分類，包括弱人工智能、強人工智能和超人工智能；第三章概述了人工智能的主要研究領域；第四章回顧了人工智能發(fā)展歷史上的一些重大突破；第五章講述了人工智能發(fā)展的簡明歷史；第六章列舉了人工智能的主要應用領域；第七章介紹了人工智能和其他學科的交叉與整合；第八

本書以智能博弈對抗為主線，聚焦技術進展、緊盯研究前沿，分為理論方法、應用實踐、前沿展望三大部分。理論方法著重介紹智能博弈對抗的理論、相關基礎方法；應用實踐針對當前三類典型智能博弈對抗系統(tǒng)平臺，提出人工智能程序設計思路并進行設計實現(xiàn)；前沿展望分析當前智能博弈對抗領域的前沿元理論，探討智能博弈對抗的典型應用場景。

多智能體系統(tǒng)協(xié)調控制是控制領域的研究熱點，正滲透到社會系統(tǒng)、生物系統(tǒng)、軍事系統(tǒng)、經濟系統(tǒng)等眾多領域中，其相關的研究已成為目前學術界一個具有挑戰(zhàn)性的研究課題。本書系統(tǒng)地介紹作者近年來在多智能體系統(tǒng)的協(xié)調分析與控制領域的研究成果，具體內容包括線性多智能體系統(tǒng)的有限時間編隊跟蹤控制、包含控制、編隊包含控制，以及非線性**者-

ChatGPT顛覆了互聯(lián)網格局。本書緊跟技術前沿，是一本針對ChatGPT的超級實戰(zhàn)指南。本書介紹了ChatGPT的發(fā)展歷史與常用功能，剖析講授了其初階、進階、高階操作，枚舉解析了27個有趣的應用例子、75個高級提示例子，以及100多條商業(yè)變現(xiàn)思路。本書摒棄繁雜理論，尤重實用性；又以內容充實、案例豐富為特色；同時采用場

本書以能夠搭建自定義神經網絡為直接目的，以Python為軟件平臺，全面介紹了大眾化的深度學習框架——TensorFlow的主要功能、使用方法及其在神經網絡搭建中的具體應用。全書內容簡潔、通俗易懂、緊密聯(lián)系工程實際，具有良好的可操作性。本書既可作為職業(yè)技術學校人工智能相關專業(yè)的教材，也可供其他學習Python的初學者使用