本書首先簡要介紹機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的概況,以及機(jī)器人學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),然后分別詳細(xì)討論智能機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)、智能機(jī)器人中的傳感器、環(huán)境感知與建模、路徑規(guī)劃、機(jī)器人控制、多機(jī)器人協(xié)同,以及智能機(jī)器人的HRI等內(nèi)容。
本書主要介紹研究時滯動力系統(tǒng)分支問題的常用方法,基于時滯非線性系統(tǒng)的分支理論結(jié)合典型實例,詳細(xì)闡述分支理論的具體運(yùn)用,從理論和數(shù)值模擬上討論了幾類時滯非線性模型的分支問題,包括具有時滯的雙參數(shù)模型的分支問題、具有時滯的寡頭博弈模型的分支問題、具有時滯的Goodwin基因表達(dá)模型的分支問題、具有狀態(tài)依賴時滯的基因表達(dá)模型
本書共分8章,內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)框架PyTorch的安裝、PyTorch基礎(chǔ)、線性回歸和邏輯回歸、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及生成式對抗網(wǎng)絡(luò)。本書首先從深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識入手,引領(lǐng)讀者動手搭建深度學(xué)習(xí)框架PyTorch,然后在PyTorch框架下實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)中常用的網(wǎng)絡(luò)模型。通過本書,讀
本書全面系統(tǒng)地講解了機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與方法,內(nèi)容主要包括高斯混合模型和EM算法、主題模型、非參數(shù)貝葉斯模型、聚類分析、圖模型、支持向量機(jī)、矩陣分解、深度學(xué)習(xí)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。本書旨在使讀者了解機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,理解和掌握它的基本原理、方法與主要應(yīng)用。本書內(nèi)容豐富,著重機(jī)器學(xué)習(xí)理論的推導(dǎo)與證明,并通過實例進(jìn)行方法的分析與比較。同時
Kittenblock是深圳市小喵科技開發(fā)的一款基于Scratch3.0的圖形化編程軟件。Scratch3.0強(qiáng)調(diào)的是創(chuàng)作與分享,更注重純軟件編程;Kittenblock強(qiáng)調(diào)的是教育與創(chuàng)造屬性,根據(jù)當(dāng)下的教育需求,重點增加人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和Python編程,盡可能地滿足教育的系統(tǒng)性和連續(xù)性需求,讓學(xué)生和老師無須切換多個
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門技術(shù)科學(xué)!度斯ぶ悄芑A(chǔ)與應(yīng)用》以人工智能為主要研究對象,較全面地介紹人工智能的基本原理、常見算法和應(yīng)用技術(shù)。全書共分為12章,主要內(nèi)容包括緒論、知識與知識表示、自動推理與專家系統(tǒng)、搜
本書初定五個章節(jié),第一章淺層模型部分介紹線性回歸、Logistics回歸、Softmax回歸、廣義線性回歸模型以及機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念。第二章介紹深度學(xué)習(xí)模型以及相應(yīng)的正則化技術(shù)。第三章介紹卷積的物理意義、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其各種改進(jìn)。第四章介紹反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)的長短期記憶單元。第五章介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí),展示深度卷積網(wǎng)絡(luò)如何
《深度學(xué)習(xí)TensorFlow編程實戰(zhàn)》講述深度學(xué)習(xí)的基本原理,使用TensorFlow實現(xiàn)涉及的深度學(xué)習(xí)算法。通過理論學(xué)習(xí)和編程操作,使讀者了解并掌握深度學(xué)習(xí)的原理和TensorFlow編程技能,拉近理論與實踐的距離。全書共分為10章,主要內(nèi)容包括TensorFlow介紹、TensorFlow文件操作、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原
本書致力于推動人工智能的普及教育,使用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了人工智能的相關(guān)知識,主要內(nèi)容包括:人工智能的基本概念、人工智能的分類和應(yīng)用,人工智能的發(fā)展歷程,人工智能的核心技術(shù),人工智能在教育、家居、經(jīng)濟(jì)、視覺、工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,以及人工智能的未來。本書案例豐富、通俗易懂,使讀者能夠快速了解人工智能的基本概念和應(yīng)用
這是一本關(guān)于AI原理和編程的友好且必需的指導(dǎo)書,沒有數(shù)學(xué)或數(shù)據(jù)科學(xué)背景的程序員也可以輕松掌握。主要內(nèi)容:開始你AI模型的創(chuàng)建;無需數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)或機(jī)器學(xué)習(xí)背景;手把手指導(dǎo)、分析;5個完整項目展示如何創(chuàng)建智能軟件。