本書圖文并茂地將人工智能在過去的發(fā)展清晰地呈現(xiàn)在讀者面前。機(jī)器真的可以思考嗎？人的思維只是一個(gè)復(fù)雜的計(jì)算機(jī)程序嗎？本書著眼于人工智能這個(gè)有趣和前沿的科學(xué)問題，從神經(jīng)學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)等不同學(xué)科范疇集中探討了其背后的一些主要話題和爭(zhēng)議。

人工智能是近些年在成為炙手可熱的話題，但是很多人對(duì)于人工智能并不了解。多數(shù)人覺得人工智能雖然熱鬧，但離自己還很遙遠(yuǎn)，對(duì)人工智能對(duì)自己職業(yè)、生活的影響更是渾然不覺。其實(shí)，人工智能已經(jīng)來到我們身邊，未來30年內(nèi)，目前社會(huì)50%以上工作崗位上的人員將被人工智能取代，人們應(yīng)當(dāng)如何看待和認(rèn)識(shí)人工智能對(duì)于自己日常生活和工作的

《人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)》的設(shè)計(jì)和編寫理念是培養(yǎng)高職學(xué)生的人工智能素養(yǎng)、計(jì)算思維能力和人工智能應(yīng)用能力，內(nèi)容選取既適合高職學(xué)生的特點(diǎn)，又突出人工智能的通識(shí)性、典型性、實(shí)用性和可操作性。 《人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)》中選取多個(gè)反映人工智能典型問題的案例，并采用項(xiàng)目化思想重構(gòu)了所有案例，每個(gè)案例由循序漸進(jìn)的遞進(jìn)式任務(wù)組成，支持課堂分層

在人工智能異�；馃岬慕裉欤�很多人認(rèn)為我們生活在一個(gè)不可思議的歷史時(shí)期，人工智能和大數(shù)據(jù)可能比工業(yè)革命更能改變?nèi)说囊簧�。然而這種說法未免言過其實(shí)，我們的生活確實(shí)可能有所改變，但并非是朝好的方面發(fā)展。我們過于武斷地認(rèn)為計(jì)算機(jī)搜索和處理堆積如山的數(shù)據(jù)時(shí)不會(huì)出差錯(cuò)，但計(jì)算機(jī)只是擅長(zhǎng)收集、儲(chǔ)存和搜索數(shù)據(jù)，它們沒有常識(shí)或智慧，不知

本書精講移動(dòng)平臺(tái)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)所需核心算法、硬件級(jí)指令集、系統(tǒng)設(shè)計(jì)與編程實(shí)戰(zhàn)、海量數(shù)據(jù)處理、業(yè)界流行框架裁剪與產(chǎn)品級(jí)性能優(yōu)化策略等，深入、翔實(shí)。 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)（第1～4章），介紹開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)所需重要知識(shí)點(diǎn)，以及開發(fā)移動(dòng)平臺(tái)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)算法基石，諸如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、稀疏自編碼器、深度網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。 移動(dòng)平臺(tái)深度學(xué)

TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)由淺入深地對(duì)TensorFlow進(jìn)行了介紹，并對(duì)TensorFlow的本質(zhì)、核心學(xué)習(xí)算法（線性回歸、分類、聚類、隱馬爾可夫模型）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型（自編碼器、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）都進(jìn)行了詳細(xì)介紹，同時(shí)配以代碼實(shí)現(xiàn)。TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)可作為人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)

《機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)》是一本系統(tǒng)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及的數(shù)學(xué)知識(shí)的入門圖書，本書從機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)入門開始，以展示數(shù)學(xué)的友好性為原則，講述了機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些常見的數(shù)學(xué)知識(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的核心技術(shù)，對(duì)于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱的人來說，其臺(tái)階是陡峭的，本書力爭(zhēng)在陡峭的臺(tái)階前搭建一個(gè)斜坡，為讀者鋪平機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)之路。 《機(jī)器學(xué)習(xí)中

未來是AI的時(shí)代，也是科技快速變革的時(shí)代，而現(xiàn)今的青少年未來面對(duì)的會(huì)是很多未知的工作與創(chuàng)造性的機(jī)遇。如何勝任這樣的未來，如何迎接AI的挑戰(zhàn)，具有終身創(chuàng)造力將會(huì)是一個(gè)得到廣泛認(rèn)可的答案。但是具體如何培養(yǎng)終身創(chuàng)造力，并將其在實(shí)踐中體現(xiàn)出來卻很難回答。因此知道創(chuàng)造力重要，而知道如何實(shí)踐培養(yǎng)創(chuàng)造力并體現(xiàn)出來將會(huì)更重要，更具價(jià)值

不知不覺，人工智能已經(jīng)走入我們的生活，尤其是圖像識(shí)別、文本識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言等技術(shù)。這些應(yīng)用的核心技術(shù)就是深度學(xué)習(xí)，也正是本書的核心內(nèi)容。 本書以TensorFlow為核心，分為3篇，共計(jì)15章節(jié)。第1篇是基礎(chǔ)篇（第1~5章），主要介紹什么是深度學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)是什么、深度學(xué)習(xí)所使用的教材和方法，以及深度學(xué)習(xí)

本書對(duì)人工智能的理論基礎(chǔ)智能信息處理方法逐一進(jìn)行了介紹，著重講解了各種智能算法的思想淵源、流程結(jié)構(gòu)、改進(jìn)方法及其相關(guān)應(yīng)用。相比于其他的AI類圖書，本書的大特點(diǎn)是在介紹每一種類型的智能信息處理方法之前幾乎都追溯了算法設(shè)計(jì)的思想淵源，因此，本書具有較大的啟發(fā)性，讀者在閱讀時(shí)需要對(duì)此認(rèn)真體會(huì)。本書精心地選擇了當(dāng)前人工智能領(lǐng)域