本書內(nèi)容主要涉及人工智能經(jīng)典及實用的關(guān)鍵技術(shù)，以及人工智能近年來*新發(fā)展的技術(shù)，具體包括人腦認知、經(jīng)典人工智能、經(jīng)典人工神經(jīng)網(wǎng)絡、優(yōu)化與智能計算、統(tǒng)計學習方法、深度學習、強化學習、自然語言處理、智能機器人。為了便于讀者理解，在介紹關(guān)鍵技術(shù)的同時，列舉了一些應用實例；主要章后均附有習題。本書結(jié)合了編者多年來從事人工智能科

強化學習是一類重要的機器學習方法,在很多領(lǐng)域得到了成功的應用,*近幾年與深度學習結(jié)合起來,進一步推動了人工智能的發(fā)展?本書首先介紹了強化學習的基本原理,然后介紹典型的強化學習算法,包括時序差分?SARSA?Q-Learning?DeepQ-network?DoubleDQN?競爭網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)?Rainbow?Actor-C

人工智能迅猛發(fā)展，對社會和商業(yè)的影響日益深刻。我們在過去被認為非常難以解決的問題，會因為大數(shù)據(jù)和機器智能的使用而迎刃而解，比如自動駕駛、語音識別甚至解決癌癥個性化治療的難題。同時，機器智能還會顛覆現(xiàn)有商業(yè)模式，很多傳統(tǒng)的行業(yè)都將采用智能技術(shù)實現(xiàn)升級換代。

智能的概念和內(nèi)容很多，其核心思想是模擬人或其他生物的神經(jīng)系統(tǒng)，實現(xiàn)各種運算和操作過程，尤其是人的智能操作。《BR》本書由四部分組成，第一部分是概論，討論智能計算的類型、特征、發(fā)展過程和應用問題，并介紹和其他學科的關(guān)系問題。這些學科主要是生命科學、信息科學等。第二部分是算法篇，介紹智能計算中多種不同類型的算法，詳細介紹它

MATLAB為機器學習領(lǐng)域提供了必要的工具。用戶可以借助MATLAB環(huán)境提供的強大交互式圖形界面，非常輕松地解決機器學習問題。 本書在介紹每個主題前，會簡要概述其理論基礎(chǔ)，然后輔以實際案例進行闡釋。通過閱讀本書，讀者能夠應用機器學習方法，并能充分利用MATLAB的功能解決實際問題。 《MATLAB機器學習》前3章主要介

本書共七章,包括人工智能的基本認知、機器學習、專家系統(tǒng)、自然語言理解與處理、智能信息處理、計算機視覺等內(nèi)容。

本書分四部分介紹深度學習算法模型及相關(guān)應用實例。第一部分介紹在深度學習中必備的一些數(shù)學和機器學習的基礎(chǔ)知識。第二部分介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、深度強化網(wǎng)絡等經(jīng)典模型，并對每種模型從原理、結(jié)構(gòu)、優(yōu)化等方面進行論述。第三部分介紹深度學習中常用的優(yōu)化方法及訓練技巧。第四部分結(jié)合實踐來介紹深度學習在計算機視覺、模式識別中

本書由院校與企業(yè)聯(lián)合編寫，是針對中高職物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)專業(yè)的入門教材，理論結(jié)合實際。本書部分內(nèi)容來自企業(yè)真實案例，并由企業(yè)一線的工程師編寫，理論知識由具有豐富教學經(jīng)驗的職業(yè)院校專業(yè)教師編寫。本書包括10個單元，主要內(nèi)容包括：物聯(lián)網(wǎng)認知、物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)與標準、傳感技術(shù)概述、物聯(lián)網(wǎng)無線傳輸技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)安全、物聯(lián)網(wǎng)應用、物聯(lián)網(wǎng)感知

《深度學習：從Python到TensorFlow應用實戰(zhàn)》全面介紹深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、學習原理、代碼實現(xiàn)、API調(diào)用等基本知識，重點介紹開發(fā)深度學習應用所需要的Python技術(shù)基礎(chǔ)以及TensorFlow深度學習庫，并以文本分類和語音識別為例說明TensorFlow的應用場景。《深度學習：從Python到Te

《人工智能開源硬件與Python編程實踐》是基于機器視覺、語音識別等典型方法的開源硬件及開源算法，利用Python編程工具而設計的創(chuàng)新實踐項目。 《人工智能開源硬件與Python編程實踐》注重推動人工智能新技術(shù)的工程實踐，將人工智能教育與創(chuàng)客教育相結(jié)合，課程模塊包括顏色形狀檢測、目標跟蹤、邊緣檢測、軌跡跟蹤、人臉檢測