本書主要介紹TensorFlow及其在各種深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡中的應用。全書共5章，首先介紹了TensorFlow的入門知識，包括其相關技術與模型以及安裝配置，然后分別介紹了TensorFlow在深度神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡中的應用，并通過具體示例進行了詳細分析與應用。后，對上述TensorFlow模型進行了總

這是一本探討人工智能或計算機思維如何形成的科普讀物。如果把計算機當成一個主體，它獲得人工智能的過程實際上就是一個學習計算機語言的過程。那么，計算機的學習過程與人的學習過程有何不同？兩者之間是怎樣的關系？如何實現(xiàn)計算機的學習行為？計算機的學習過程對人的思維形成有何啟發(fā)？

本書為“十三五”普通高等教育本科規(guī)劃教材。本書為自動控制理論課程的配套實驗教材。全書分為兩篇，D1篇為自動控制理論MATLAB仿真實驗，包括MATLAB與Simulink基礎知識和仿真實驗，其內(nèi)容涵蓋了經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論的基本概念和仿真實驗方法。第2篇為自動控制理論硬件模擬實驗，共包括15個自動控制理論基礎實驗

本書為胡壽松教授主編的教材《自動控制原理》的學習指導性教學配套用書。本書系統(tǒng)地給出了《自動控制原理（第七版）》中全部260道習題的詳解，這些習題包含了概念題、基本題、證明題、工程應用題、MATLAB題、設計題和難題等七類題型�！禕R》本書在習題解析過程中給出了解題思想的友情提示，指明解題過程的注意事項，其解題步驟科學、

本書全面梳理了各個學科與智能研究相關的成果，在此基礎上歸納了一般智能的構(gòu)成要素，形成了生物智能和非生物智能統(tǒng)一的智能理論體系。系統(tǒng)分析了智能的進化、發(fā)展、使用和評價，提出了語義邏輯的主要準則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計算架構(gòu)。并且為構(gòu)建本書所述非生物智能體或人工智能學界討論的通用人工智能提出了一條可實現(xiàn)的路徑。本書適

人工智能的時代已經(jīng)來臨。如同每一次飛躍性的技術革新都帶來了整個社會層面的顛覆性變化，人工智能的誕生和進化，更可謂人類前所未有的瘋狂發(fā)明。對此巨變，人文社會學界卻少有足成體系的解析。而如若社會不能達成應有的平衡，科技進步帶來的將是一個群魔亂舞的世界�；�于此，本書從產(chǎn)業(yè)格局、社會公正和人文倫理的層面，討論了人工智能的未來與

深度學習如此流行,以至于關于它的資料隨處可見。但往往是理論連篇，并不適合開發(fā)者具體使用，本書內(nèi)容豐富實用、原理直白易懂、示例詳細直觀、代碼詳實細致，目的就是希望幫助開發(fā)者在學習這個人工智能的過程中不那么痛苦,同時也希望用本書中具體的開發(fā)實例講解能夠幫助開發(fā)者避免困惑。本書主要考慮了兩類讀者。*類是準備系統(tǒng)地學習深度學習

本書是國內(nèi)較早關于TensorFlow大數(shù)據(jù)與量化交易的原創(chuàng)圖書，配合zwPython開發(fā)平臺和zwQuant開源量化軟件學習，是一套完整的大數(shù)據(jù)分析、量化交易的學習教材，可直接用于實盤交易。本書有三大特色：*，以實盤個案分析為主，全程配有Python代碼；第二，包含大量的圖文案例和Python源碼，無須專業(yè)編程基礎，

本書首先從簡單的思路著手，詳細介紹了理解神經(jīng)網(wǎng)絡如何工作所必須的基礎知識。*部分介紹基本的思路，包括神經(jīng)網(wǎng)絡底層的數(shù)學知識，第2部分是實踐，介紹了學習Python編程的流行和輕松的方法，從而逐漸使用該語言構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡，以能夠識別人類手寫的字母，特別是讓其像專家所開發(fā)的網(wǎng)絡那樣地工作。第3部分是擴展，介紹如何將神經(jīng)網(wǎng)絡的

本書可作為自動化類、電氣信息類相關專業(yè)學生學習自動控制理論的輔導用書，同時可作為考研學生的復習資料。