人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學(xué)科。本書系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本理論、基本技術(shù)、研究方法和應(yīng)用領(lǐng)域等內(nèi)容,比較全面地反映了國內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的*進(jìn)展和發(fā)展方向,包括智能優(yōu)化算法及應(yīng)用研究。本書共6章,主要內(nèi)容包括:人工智能的定義、起源、分類與發(fā)展,人工智能的知識(shí)表示方法,確定性推理的主要

全書系統(tǒng)性地介紹了AI入門的有關(guān)知識(shí)，從AI與人類對(duì)話、與人腦的差異、AI藝術(shù)創(chuàng)作等多個(gè)方面探討了AI的發(fā)展進(jìn)程，重點(diǎn)介紹了深度學(xué)習(xí)這一AI領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)，探討它的進(jìn)化程度將如何影響人類未來的生活與工作等。在全書Z后的部分，還全景展示了作者對(duì)兩位知名AI專家的采訪，對(duì)于目前AI主流的研究方向和入門基礎(chǔ)有精彩的觀點(diǎn)和詳細(xì)的

我們?nèi)祟惣炔煌�于無生命的物體（如巖石和雨滴），也不同于從單細(xì)胞生物體到其他哺乳動(dòng)物的無數(shù)生命形式。人類真的是個(gè)與眾不同的物種嗎？與其他動(dòng)物相比，我們是否有本質(zhì)區(qū)別？如果是的話，我們是如何獲得這一特殊地位的呢？我們身上的哪些特征，把我們與其他動(dòng)物區(qū)分開來？是什么使人類成為“人”？這些問題并不新鮮，從古代以來，許多學(xué)者和哲

本書分為兩部分。第壹部分，機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，涵蓋以下主題：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，它試圖解決什么問題，以及系統(tǒng)的主要類別和基本概念；第二部分，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，涵蓋以下主題：什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及它們有什么用，使用TensorFlow和Keras構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，以及如何使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)構(gòu)建可以通過反復(fù)試錯(cuò)，學(xué)習(xí)好的策略的代理程

TinyML是指微型機(jī)器學(xué)習(xí)，更準(zhǔn)確地說，TinyML是指工程師們?cè)趍W功率以下的設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法、工具和技術(shù)。TinyML將深度學(xué)習(xí)和嵌入式系統(tǒng)相結(jié)合，使得微型設(shè)備可以做出令人驚嘆的事情。作者解釋了如何訓(xùn)練足夠小以適合任何環(huán)境的模型。對(duì)于希望在嵌入式系統(tǒng)中搭建機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的軟件及硬件開發(fā)人員而言，本書是一個(gè)

本書結(jié)合了分布式計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，以群體智能為主線，講述了分布式人工智能的原理和應(yīng)用。它介紹了分布式計(jì)算的框架技術(shù)、智能核心、分布式體系與架構(gòu)。本書介紹了大數(shù)據(jù)的框架、高速計(jì)算、海量存儲(chǔ)；介紹了人工智能的經(jīng)典算法，并且結(jié)合分布式技術(shù)，進(jìn)行大規(guī)模分布式架構(gòu)與演進(jìn)；介紹了群體智能與博弈，結(jié)合

本書旨在系統(tǒng)地介紹“用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)”這門跨學(xué)科新興技術(shù)的全貌，以拓展創(chuàng)新思維、啟迪體驗(yàn)設(shè)計(jì)智慧。全書分為基礎(chǔ)篇、原理篇、應(yīng)用篇、實(shí)戰(zhàn)篇和發(fā)展篇�；�礎(chǔ)篇介紹了人類感覺的要素、產(chǎn)品因素、環(huán)境因素和人類行為與交互等與體驗(yàn)息息相關(guān)的要素的科學(xué)定義、構(gòu)成及其研究方法，主要涉及心理學(xué)、生理學(xué)和市場(chǎng)營銷學(xué)等學(xué)科；原理篇是對(duì)現(xiàn)有用戶體驗(yàn)

本書向企業(yè)高管和學(xué)生介紹了在機(jī)器學(xué)習(xí)中如何使用工具，不需要使用微積分、矩陣或向量代數(shù)就可以清楚、簡(jiǎn)潔地解釋目前*流行的算法。本書的重點(diǎn)是業(yè)務(wù)應(yīng)用程序，并提供了許多案例，比如評(píng)估一個(gè)國家進(jìn)行國際投資的風(fēng)險(xiǎn)、預(yù)測(cè)房地產(chǎn)的價(jià)值，以及可以細(xì)致到將零售貸款分為可接受或不可接受模式。書中示例的數(shù)據(jù)、工作表和Python代碼都在作者

本書是立足智能時(shí)代的背景編寫的，全書分為12個(gè)部分，對(duì)大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、5G、物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、云計(jì)算、數(shù)字政府、金融科技、智能醫(yī)療、智能制造、智慧教育相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了深度闡述，力圖全景呈現(xiàn)智能技術(shù)的概念、思想及發(fā)展現(xiàn)狀，以及它們對(duì)未來產(chǎn)業(yè)和社會(huì)的影響。該書在智能化產(chǎn)業(yè)起步階段具有行業(yè)影響力和啟發(fā)作用。適合于不同

本書首先對(duì)人工智能的定義、歷史及國內(nèi)外發(fā)展趨勢(shì)等方面做了詳盡闡述，接著從Agent、搜索、推理、學(xué)習(xí)、進(jìn)化、感知以及行動(dòng)等方向分別對(duì)人工智能進(jìn)行多角度的分析與學(xué)習(xí)，最后通過一些實(shí)際需求場(chǎng)景來說明人工智能在現(xiàn)今各領(lǐng)域方向的應(yīng)用。本書可作為高等院校數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)等專業(yè)的本科或研究生課程教材，也可供計(jì)算