主要內(nèi)容包括基于深度學習的智能視覺感知技術(shù)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(yīng)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(shù)在智能視覺感知方面的研究，并深度結(jié)合了當前國內(nèi)外最新

本書共7章。第1章介紹自動控制的基本概念。第2章介紹連續(xù)系統(tǒng)的數(shù)學模型，作為必要的數(shù)學基礎(chǔ)，簡要介紹拉普拉斯變換的基本方法。第3章介紹線性連續(xù)系統(tǒng)的時域分析方法，包括穩(wěn)定性、暫態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)誤差等系統(tǒng)性能的分析。第4章介紹控制系統(tǒng)的頻率法。第5章介紹控制系統(tǒng)中廣為應(yīng)用的PID控制工程設(shè)計方法。第6章介紹離散系統(tǒng)的分析方法

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(yīng)用，以期使讀者理解深度學習的基本原理，并結(jié)合常見的應(yīng)用場景，理解深度學習技術(shù)的基本工作方式及其在社會生活中的實際應(yīng)用效果。此外，本書還嘗試探討了未來人工智能技術(shù)發(fā)展與人類發(fā)展的關(guān)系。本書強調(diào)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(lǐng)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(yīng)用領(lǐng)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(shù)進展、緊盯研究前沿，分為理論方法、應(yīng)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(guān)基礎(chǔ)方法；應(yīng)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(shè)計思路并進行設(shè)計實現(xiàn)；前沿展望分析當前智能博弈對抗領(lǐng)域的前沿元理論，探討智能博弈對抗的典型應(yīng)用場景。

多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制是控制領(lǐng)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(jīng)濟系統(tǒng)等眾多領(lǐng)域中，其相關(guān)的研究已成為目前學術(shù)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(diào)分析與控制領(lǐng)域的研究成果，具體內(nèi)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(wǎng)格局。本書緊跟技術(shù)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(yīng)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(nèi)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建中的具體應(yīng)用。全書內(nèi)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(shù)學校人工智能相關(guān)專業(yè)的教材，也可供其他學習Python的初學者使用

本書是一本專注于探討如何與AI對話的實用指南，旨在幫助讀者更好地利用AI技術(shù)，特別是OpenAI的ChatGPT。本書結(jié)合了《學會提問》、《批判性思考》的核心理念，結(jié)合Prompt工程技術(shù)，深入剖析如何與AI進行高效對話。 本書介紹了AI對話的基本概念，包括Prompt工程師這一新興職業(yè)的職責和前景、AI對話與人類對

隨著深度學習、大規(guī)模預(yù)訓練模型和生成式人工智能的進展，機器學習已成為解決很多工程和科學問題的**方案�！陡怕蕶C器學習》一書從概率建模和統(tǒng)計推斷的角度系統(tǒng)介紹機器學習的基本概念、經(jīng)典算法及前沿進展。主要內(nèi)容包括概率機器學習基礎(chǔ)、學習理論、概率圖模型、近似概率推斷、高斯過程、深度生成模型、強化學習等。全書從實例出發(fā)，由淺入