本書內(nèi)容已經(jīng)外聘專家審讀審核通過后同意安排出版。本書是一本關(guān)于如何利用ChatGPT進行自動化辦公的指南。通過深入講解ChatGPT的注冊和使用方法，以及與Python編程的結(jié)合，讀者將學(xué)會如何與ChatGPT交談并利用其輔助編寫高質(zhì)量的代碼。此外，本書還介紹了ChatGPT在Python數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲、

本書主要包含以下內(nèi)如：最優(yōu)化問題的簡介，凸分析基礎(chǔ)，無約束優(yōu)化的理論及線搜索算法框架，信賴域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優(yōu)化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實際問題(支持向量機模型、超圖匹配)中的應(yīng)用。本書對知識點的分析緊密結(jié)合當前研究前沿問題，并通過對應(yīng)用問

本書以群體智能與智能網(wǎng)聯(lián)的應(yīng)用為牽引，通過原理、算法、技術(shù)應(yīng)用三個篇章為大家介紹群體智能與智能網(wǎng)聯(lián)相關(guān)的基礎(chǔ)理論、概念模型、關(guān)鍵技術(shù)和前沿應(yīng)用。具體而言，原理篇會介紹群體智能的通信方式與組網(wǎng)、知識表征、因果涌現(xiàn)機理等內(nèi)容；算法篇則從多主體強化學(xué)習(xí)、多智能體合作式梯度更新方法、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蟻群算法等群體智能領(lǐng)域的代表性算

本書共5個項目，內(nèi)容包括邊緣計算開發(fā)板基礎(chǔ)應(yīng)用、邊緣計算算法SDK應(yīng)用、TensorFlow圖像上色模型部署、PyTorch目標檢測模型部署、TFLite手掌檢測模型部署。本書根據(jù)崗位工作任務(wù)要求，確定學(xué)習(xí)任務(wù)內(nèi)容，設(shè)計選取了14個工作任務(wù)。

本書展示了如何使用Ray構(gòu)建機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，介紹了Ray如何融入當前的機器學(xué)習(xí)工具，以及Ray如何與這些工具緊密集成。本書前3章介紹了Ray作為分布式Python框架的基礎(chǔ)知識，并提供了應(yīng)用示例；第4-10章介紹了Ray高級庫(RayRLlib、RayTune、RayDataset、RayTrain、RayServe

本書是以實驗案例方式而組織的,全書共給出了21個人工智能實驗案例,覆蓋了人工智能課程涉及的主要內(nèi)容,包括搜索求解、邏輯推理、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫決策、監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等各個方面,也包含了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。為了便于教學(xué),每個實驗案例對實驗的內(nèi)容、背景和目標進行了明確闡述,對所涉及的理論基礎(chǔ)及算法也進行了詳細

本書對計算智能的諸多基礎(chǔ)理論進行了詳細的介紹和釋義，并介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)、進化計算的應(yīng)用范例及實驗結(jié)果，將理論與實踐緊密聯(lián)系起來。全書共4章，其中，第1章對人工智能的萌芽、誕生和發(fā)展，以及現(xiàn)狀和未來進行了簡要介紹；第2章為進化計算，論述了遺傳算法；第3章為模糊邏輯，介紹了模糊理論基礎(chǔ)，論述了常見的模糊隸屬度函數(shù)和

AIphaGo、ChatGPT、AGI系統(tǒng)，各種驚人眼球的人工智能成就不斷刷新著人類對機器的認知。這些認知也引發(fā)了人們一再思考這樣一個尖銳問題，即人類制造的智能機器系統(tǒng)是否會全面超過人類的智慧？這部讀物便是面對這樣的靈魂考問，從機器之芯與人類之心比較的角度，來為普通讀者給出一種回應(yīng)。 那么機器之芯與人類之心進行比較，到

本書的主要內(nèi)容有：了解機器學(xué)習(xí)術(shù)語背后的數(shù)學(xué)知識。探究機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。管理網(wǎng)絡(luò)加深過程出現(xiàn)的問題。搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分析復(fù)雜圖像。用自編碼器高效降維。深入序列分析，用其研究語言。探討復(fù)雜機器學(xué)習(xí)模型的解釋方法。收獲生成建模的理論和實用知識。理解強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。

本書深入探討了如何在人工智能系統(tǒng)中融入廣泛、強大的常識，而非僅僅依賴狹隘、專門的專業(yè)知識。書中提出了一種賦予人工智能系統(tǒng)常識和有效推理能力的創(chuàng)新方法，探討了我們?nèi)绾涡湃巫灾鳈C器做出決策的關(guān)鍵問題，并明確了值得信賴的自主人工智能系統(tǒng)需要具備的兩個基本要求：有行動理由和能夠接受建議。這兩點的實現(xiàn)都取決于系統(tǒng)是否具備常識。本