人工智能究竟是敵是友？當機器變得比人類更聰明時，會出現人機大戰(zhàn)嗎？ 奇點、決策樹、人造神經元、情感計算、強AI 霍尼韋爾科學工程成就獎與隆德管理卓越獎獲得者告訴你 AI簡史以及未來AI將如何改變人類…… 作者闡述了新興的人工智能（AI）技術的發(fā)展變化，以及其在未來幾十年甚至上百年發(fā)展的種種

全球科技巨頭紛紛擁抱深度學習，自動駕駛、AI醫(yī)療、語音識別、圖像識別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo，背后都是深度學習在發(fā)揮神奇的作用。深度學習是人工智能從概念到繁榮得以實現的主流技術。經過深度學習訓練的計算機，不再被動按照指令運轉，而是像自然進化的生命那樣，開始自主地從經驗中學習。 本書作者特倫斯&middo

《人工智能基礎教程：Python篇（青少版）》全書分為2篇—人工智能編程基礎篇、人工智能篇。人工智能編程基礎篇包括：初識Python、基本數據類型、Python的流程控制、數組操作、文件操作、繪制需要的圖表、函數、面向對象、異常、集合與概率、學點統計學、數據管理與分析；人工智能篇包括人工智能導論、初識機器學習、自然語言

近年來，Python語言成為了廣受歡迎的編程語言，而它在機器學習領域也有很好的表現。scikit-learn是一個用Python語言編寫的機器學習算法庫，它可以實現一系列常用的機器學習算法，是一個好工具。 本書通過14章內容，詳細地介紹了一系列機器學習模型和scikit-learn的使用技巧。本書從機器學習的基礎理論講

本書旨在介紹作者及其研究團隊在分布式優(yōu)化與學習理論方面的**研究成果。全書共7章，第1、2章為緒論和相關數學基礎；第3、4章為連續(xù)時間和基于采樣數據的分布式優(yōu)化算法；第5、6章分別為基于群體智能的分布式優(yōu)化算法和分布式機器學習算法；第7章為基于自適應神經網絡輸出反饋控制的分布式合作學習方案設計。本書主要關注從分布式技術

本書全面講述人工智能與大數據涉及的技術，學完本書后，讀者將對人工智能技術有全面的理解，并能掌握AI整體知識架構。 本書共分16章，內容包括人工智能概述、AI產業(yè)、數據、機器學習概述、模型、機器學習算法、深度學習、TensorFlow、神經網絡、知識圖譜、數據挖掘，以及銀行業(yè)、醫(yī)療、公安、工農業(yè)等行業(yè)人工智能應用情況。

本書以深度核機器學習技術為對象，介紹了支持向量機技術、多核學習技術和深度學習技術的相關內容。包括基本原理、主流算法形式、參數設計策略以及相應的實驗分析等，并結合圖像特征提取和遙感圖像目標識別等場景闡述了先進機器學習的典型應用案例。

《核能未來與Z箍縮驅動聚變裂變混合堆》是中國工程物理研究院研究團隊多年在Z箍縮驅動聚變裂變混合堆研究方面的總結，也是對這條能源技術路線的論證。在論證過程中，研究團隊獲得了如下具有科學意義的重要認識：①純聚變能源經濟上沒有競爭力，也不可能取之不盡、用之不竭；②對慣性約束聚變能源而言，驅動器必須在約10ns時間之內向聚變靶

流形學習是機器學習研究的一個熱點方向，在許多領域中有著廣泛的應用。本書從非線性維數約簡的角度系統闡述了流形學習的基本概念、典型算法以及研究成果。全書共分七章。第一章介紹流形學習的研究背景及現狀；第二章討論了經典的流形學習算法；第三至六章主要介紹噪聲流形學習、改進無監(jiān)督流形學習、監(jiān)督流形學習和半監(jiān)督流形學習算法；第七章介

本教材中的內容采用項目化方式，內容深入淺出、實踐性強，其把理論知識融入到項目實踐過程中，由淺入深，引導學生學習。項目的設計上采用行業(yè)主流技術和開發(fā)平臺，項目內容貼合行業(yè)應用，具有很強的適應性和實用性。