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本書是一本針對高校學生的絕佳TensorFlow學習教材。作者結合眾多高質量的代碼，生動講解了TensorFlow的底層原理，并從實際應用問題入手，從實踐的角度出發(fā)，通過具體的TensorFlow案例程序介紹常見的模型和應用解決辦法。同時，在教材中還介紹了模型部署和編程過程中所用到的諸多開發(fā)技巧。是學習和掌握人工智能這

本書共4章。第1章介紹了人工智能、機器學習、深度學習、強化學習的基本概念。第2章以Q學習為例，重點介紹了強化學習的原理、算法步驟、代碼實現(xiàn)、代碼運行調試。第3章先對深度學習的幾種常見的類型和原理進行介紹，然后給出了例程和調試方法。第4章以Q學習中運用神經網(wǎng)絡為例，介紹了深度強化學習的基本原理和方法，同時也給出了例程和調

本書介紹了深度學習原理與TensorFlow實踐。著重講述了當前學術界和工業(yè)界的深度學習核心知識：機器學習概論、神經網(wǎng)絡、深度學習。著重講述了深度學習的實現(xiàn)以及深度學習框架TensorFlow：Python編程基礎、TensorFlow編程基礎、TensorFlow模型、TensorFlow編程實踐、TensorFlo

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知識，包括機器學習和深度學習的基本內容，并結合圖像信息處理和自然語言處理兩個典型應用展開闡述，使讀者能快速掌握人工智能的基本概念、基本知識體系和框架，為進一步深入學習打下良好基礎。

本書理論完備，涵蓋主流非深度強化學習算法和深度強化學習算法；實戰(zhàn)性強，基于Python、Gym、TensorFlow2等構建，并有AlphaZero等綜合案例。全書共12章，主要內容如下。 第1章：介紹強化學習的基礎知識與強化學習環(huán)境庫Gym的使用，并給出完整的編程實例。 第2～9章：介紹強化學習的理論知識。以Mark

本書對我國人工智能的發(fā)展狀況、國家戰(zhàn)略，及其在經濟發(fā)展、民生改善、政府治理等方面的廣泛應用作了簡明通俗的闡釋；同時，還闡述了世界范圍內人工智能的發(fā)展歷史、國外主要國家和地區(qū)人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀、人工智能的未來前景等。 書中包含大量應用案例，涉及制造業(yè)、農業(yè)、金融、交通、醫(yī)療、教育、家居、政府治理、政務服務等領域。突出介紹

本教材的內容涉及模糊理論、數(shù)據(jù)融合、神經網(wǎng)絡、遺傳算法及傳感技術等相關內容，并著重介紹數(shù)據(jù)融合技術的原理、特點及具體應用方法，在目前多傳感器數(shù)據(jù)融合技術研究成果的基礎上進行系統(tǒng)解析，分析特點，論述不足，為數(shù)據(jù)融合技術的研究提供科學合理的依據(jù)，達到促進智能信息處理技術可持續(xù)發(fā)展的目標。

狩獵采集時期的人類進化成了優(yōu)秀的投擲者、咀嚼者和長跑者，而現(xiàn)在的我們熱衷玩《我的世界》之類的游戲。作者認為，只有文化進化的集體加速才能解釋這種發(fā)展。今天，我們正在追隨社交媒體機器人，就像我們過去從祖先那里學習一樣。我們正在從根本上改變文化的發(fā)展方式。 經過幾千年的演變，本特利和奧布萊恩描述了在互聯(lián)網(wǎng)時代，文化的傳播是如

在本書中，人工智能領域的權威專家朱迪亞·珀爾及其同事領導的因果關系革命突破多年的迷霧，厘清了知識的本質，確立了因果關系研究在科學探索中的核心地位。 而因果關系科學真正重要的應用則體現(xiàn)在人工智能領域。作者在本書中回答的核心問題是：如何讓智能機器像人一樣思考？換言之，強人工智能可以實現(xiàn)嗎？借助因果關系之梯的三