本書是《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的重磅升級版本，選用經(jīng)典的PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關(guān)深度學(xué)習(xí)的交互式學(xué)習(xí)體驗(yàn)。本書重新修訂《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的所有內(nèi)容，并針對技術(shù)的發(fā)展，新增注意力機(jī)制、預(yù)訓(xùn)練等內(nèi)容。本書包含15章，第一部分介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和預(yù)備知識(shí)，并由線性模型引出最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知

不斷涌現(xiàn)的新興技術(shù)使得設(shè)計(jì)領(lǐng)域的邊界變得越來越模糊，途徑變得越來越多元，對設(shè)計(jì)的廣度、深度和復(fù)雜度也提出了更高的要求。生理計(jì)算為產(chǎn)品設(shè)計(jì)提供了基于用戶生理和情感信息的交互方式和評估方法，使系統(tǒng)、任務(wù)和交互適應(yīng)用戶成為可能，同時(shí)也提供了一種使系統(tǒng)了解用戶偏好的方法。根據(jù)其技術(shù)發(fā)展的方向，本書將生理計(jì)算技術(shù)在設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)方向。它是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、矩陣論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)等多門學(xué)科。其目標(biāo)是使用計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)活動(dòng)，從現(xiàn)有大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，利用經(jīng)驗(yàn)不斷改善系統(tǒng)性能。機(jī)器學(xué)習(xí)步驟一般分為獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建立模型、模型評估和預(yù)測。本書共6章。第1章節(jié)主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念及其

本書闡釋了人工智能（AI）的獨(dú)特之處，它可能導(dǎo)致哪些法律和道德問題，以及我們?nèi)绾谓鉀Q這些問題。它認(rèn)為AI與先前其他的任何技術(shù)都有不同，因?yàn)樗�能夠�?dú)立且不可預(yù)測地做出決策。這引發(fā)了三個(gè)問題：責(zé)任——如果AI造成傷害，誰來負(fù)責(zé)；權(quán)利——賦予AI法律人格的道德爭議和務(wù)實(shí)理由；以及圍繞人工智能決策的倫理規(guī)范。該書建議，為了解決

本書是近年來作者對混合智能系統(tǒng)研究成果及經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。本書界定了混合智能系統(tǒng)的研究范圍和研究層次，給出了混合智能系統(tǒng)的概念。以設(shè)計(jì)科學(xué)的思想為基礎(chǔ)，以基于案例推理的混合智能系統(tǒng)技術(shù)選擇為核心，依據(jù)“從定性到定量綜合集成研討廳”的基本思想，提出了基于案例推理的混合智能系統(tǒng)構(gòu)造方法。在對串型混合智能系統(tǒng)、并型混合智能系統(tǒng)、反

本書分為兩部分：控制理論基礎(chǔ)知識(shí)和控制理論基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)。 控制理論基礎(chǔ)知識(shí)部分主要介紹自動(dòng)控制概述、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、控制系統(tǒng)的時(shí)域分析法、控制系統(tǒng)的頻域分析法和控制系統(tǒng)的校正等內(nèi)容。另外，每章均配有例題和習(xí)題，便于讀者自學(xué)和練習(xí)。 控制理論基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)部分主要介紹典型二階系統(tǒng)階躍響應(yīng)實(shí)驗(yàn)、控制系統(tǒng)性能分析實(shí)驗(yàn)、控制系統(tǒng)數(shù)字

人工智能是一項(xiàng)高科技技術(shù)，也是計(jì)算機(jī)技術(shù)的一個(gè)重要分支，此技術(shù)是以人工的方法，對人類的行動(dòng)和思維進(jìn)行模仿，同時(shí)在人的智能基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展。人工智能應(yīng)用面比較廣泛，可代替人類進(jìn)行各個(gè)方面的工作，可以說大大提高了人類在日常生活工作中的效率。但人工智能具有兩面性，對人類有好的一面也有不好的一面。因此，本書將結(jié)合人工智能技術(shù)的發(fā)

本書以掌握Python語言基礎(chǔ)為前提，由淺入深、全面系統(tǒng)地講解了機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)及技能，內(nèi)容注重實(shí)用性和可操作性，在介紹機(jī)器學(xué)習(xí)理論知識(shí)的基礎(chǔ)上，結(jié)合具體的實(shí)戰(zhàn)實(shí)例，給出了詳細(xì)的代碼及實(shí)現(xiàn)步驟。全書共9個(gè)項(xiàng)目，分別介紹了數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)流程、探索性數(shù)據(jù)分析與特征工程、常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法及框架、交叉驗(yàn)證與超

本書是《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的重磅升級版本，選用PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關(guān)深度學(xué)習(xí)的交互式學(xué)習(xí)體驗(yàn)。 本書重新修訂《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的所有內(nèi)容，并針對技術(shù)的發(fā)展，新增注意力機(jī)制、預(yù)訓(xùn)練等內(nèi)容。本書包含15章，第一部分介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和預(yù)備知識(shí)，并由線性模型引出基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——多層感知機(jī)

本書根據(jù)企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)需要，結(jié)合典型項(xiàng)目，以實(shí)用、易用為目的，深入淺出地介紹了西門子人機(jī)界面組態(tài)與應(yīng)用的實(shí)用技術(shù)。本書采用“項(xiàng)目導(dǎo)向、任務(wù)驅(qū)動(dòng)”的形式，設(shè)計(jì)了HMI組態(tài)與調(diào)試入門、小車移動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)、水泵控制監(jiān)控系統(tǒng)、剪板機(jī)控制監(jiān)控系統(tǒng)、多電機(jī)功能監(jiān)控系統(tǒng)和飲料生產(chǎn)線監(jiān)控系統(tǒng)6個(gè)項(xiàng)目，共30個(gè)任務(wù)，每個(gè)任務(wù)附有大量的圖片說