本書主要講述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要概念和技術(shù)，并展示了如何使用Python來解決日常生活中常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問題。本書包含了6個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的項目，分別是糖尿病預(yù)測、出租車費用預(yù)測、圖像分類、圖像降噪、情感分析和人臉識別，這6個項目均是從頭開始實現(xiàn)，且使用了不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在每個項目中，本書首先會提出問題，然后介紹解決該問題需要

本書主要介紹了智能計算技術(shù)相關(guān)的理論方法與關(guān)鍵技術(shù)，并對典型的應(yīng)用領(lǐng)域與平臺也進行了相關(guān)介紹和討論。全書共10章，簡要介紹智能的起源、智能與計算等研究背景及意義，詳細介紹了機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等模型與算法及其應(yīng)用，著重介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、網(wǎng)學(xué)習(xí)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索和大數(shù)據(jù)資源服務(wù)等技術(shù)，并面向智能交通和網(wǎng)絡(luò)交易支付等

本書是為順應(yīng)智能時代教育信息化發(fā)展和滿足教師專業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實需求編寫的，并以“理論與技術(shù)相結(jié)合，實用性導(dǎo)向”為宗旨，全面介紹教育人工智能研究及發(fā)展應(yīng)用的基本原理和方法，學(xué)完本書后，讀者將對教育人工智能有全面的了解，并能掌握其整體知識框架。本書共分十六章，主要內(nèi)容包括緒論、教育人工智能理論基礎(chǔ)、教育人工智能應(yīng)用實踐、教育人

本書系統(tǒng)介紹了知識圖譜的概念、發(fā)展歷程、技術(shù)體系、前沿技術(shù)與應(yīng)用實踐。在基礎(chǔ)知識方面，本書囊括了知識圖譜從源數(shù)據(jù)到產(chǎn)生決策的全生命周期的各個環(huán)節(jié)，分析了數(shù)據(jù)圖譜和知識圖譜的核心區(qū)別，介紹了圖譜構(gòu)建和知識表示等相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)。在前沿技術(shù)方面，全面介紹了知識圖譜自動構(gòu)建、知識圖譜融合和智能推理等問題和挑戰(zhàn)。在應(yīng)用實踐方面，結(jié)

本書兼顧統(tǒng)計知識的基礎(chǔ)性和系統(tǒng)性，系統(tǒng)介紹深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識和建模技術(shù)。本書共包括7章，第1章介紹機器學(xué)習(xí)、人工智能和深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程及相關(guān)概念；第2章介紹深度學(xué)習(xí)的理論知識，如張量、梯度、損失函數(shù)、激活函數(shù)、反向傳播等；第3章介紹基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在二分類數(shù)據(jù)、多分類數(shù)據(jù)和連續(xù)數(shù)據(jù)上的實例構(gòu)建；第4章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化策

本教材較為全面地介紹人工智能技術(shù)服務(wù)、人工智能開放平臺應(yīng)用與實踐等內(nèi)容。全書共12個項目，包括人工智能的技術(shù)與應(yīng)用設(shè)計、產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用開發(fā)，智能數(shù)據(jù)服務(wù)平臺入門使用、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、圖像標(biāo)注，深度學(xué)習(xí)模型定制平臺入門使用、模型訓(xùn)練、模型部署，深度學(xué)習(xí)開發(fā)平臺視覺任務(wù)應(yīng)用、文本任務(wù)應(yīng)用、聲音任務(wù)應(yīng)用等。本教材以企業(yè)用人需

本書以營銷智能國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺為基礎(chǔ)，綜合應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘、客戶關(guān)系管理、數(shù)據(jù)處理和信息識別等技術(shù)，從多源異構(gòu)的海量數(shù)據(jù)信息開始，以企業(yè)高效營銷為目標(biāo)導(dǎo)向，將智能化數(shù)據(jù)信息的采集、處理、分析、應(yīng)用納入企業(yè)生產(chǎn)營銷環(huán)節(jié)中，實現(xiàn)中國企業(yè)全面的數(shù)字化、智能化、技術(shù)化的新營銷模式。本書內(nèi)容覆蓋營銷、營銷智

本書共14章，涵蓋了深度學(xué)習(xí)中的大部分學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)方法。第1～2章介紹開發(fā)環(huán)境軟件安裝和深度學(xué)習(xí)相關(guān)的軟件包，第3～4章是鳶尾花多分類全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別案例與實現(xiàn)，第5～6章是MINIST手寫數(shù)字識別案例，第7章是FashionMNIST服裝識別案例，可以加深對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)識，第8章介紹CIFAR-10數(shù)據(jù)集彩色圖片識

"本書是一本人工智能的入門級教程。教材以通俗易懂的方式，對人工智能的基本技術(shù)及其應(yīng)用進行簡要介紹和解析。教材內(nèi)容由“人工智能概念建構(gòu)”、“人工智能技術(shù)淺探”、“人工智能算法語言淺嘗”和“人工智能典型應(yīng)用簡析”4個模塊構(gòu)成。 其中“人工智能概念建構(gòu)”是人工智能的基本認(rèn)知模塊，旨在通過對人工智能的現(xiàn)實應(yīng)用場景、人工智能概

本書聚焦信息科學(xué)、生命科學(xué)、新能源、新材料等為代表的高科技領(lǐng)域，以及物理、化學(xué)、數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的進展與新興技術(shù)的交叉融合，其中70%的內(nèi)容來源于IEEE計算機協(xié)會相關(guān)刊物內(nèi)容的全文翻譯，另外30%的內(nèi)容由SteerTech和iCANXTalks上的國際知名科學(xué)家的學(xué)術(shù)報告、報道以及相關(guān)活動內(nèi)容組成。本書將以創(chuàng)新的方式宣

本書較為全面地介紹了深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、計算機視覺模型應(yīng)用、自然語言處理模型應(yīng)用等技術(shù)。全書共9個實訓(xùn)項目,包括深度學(xué)習(xí)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、計算機視覺模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、計算機視覺模型訓(xùn)練與應(yīng)用、計算機視覺模型部署、自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型訓(xùn)練與

本書是一本面向計算機類以及非計算機類專業(yè)學(xué)生的人工智能通識課程。內(nèi)容選取上注重人工智能的通識性、典型性，旨在培養(yǎng)高職以及應(yīng)用型本科學(xué)生的人工智能素養(yǎng)、計算思維能力。全書分為6大模塊，分別從不用的層面對人工智能進行介紹。 本書在介紹人工智能通識知識的同時還以新形態(tài)二維碼的方式嵌入了與課程內(nèi)容相融合的思政元素，分別從家國

《人工智能與電氣應(yīng)用》系統(tǒng)地闡述了人工智能與電氣應(yīng)用的理論基礎(chǔ)及應(yīng)用實踐�！度斯ぶ悄芘c電氣應(yīng)用》共分為五部分，分別為理論篇、基于人工智能的故障診斷技術(shù)、基于人工智能的模式識別和預(yù)測技術(shù)、基于人工智能的控制和優(yōu)化技術(shù)以及展望篇。部分介紹人工智能技術(shù)的理論基礎(chǔ)。第二部分介紹風(fēng)機葉片覆冰故障檢測技術(shù)、電網(wǎng)故障診斷技術(shù)、電力設(shè)

人工智能無疑是近幾年最火的名詞之一。然而，究竟什么是人工智能？為什么說人工智能的**目標(biāo)是創(chuàng)造“生命”？目前人工智能的硅基生命之路遇到了哪些坎坷？人工智能的未來如何？不可否認(rèn)的是，許多人了解人工智能是通過科幻電影。那么科幻電影對人工智能起到了怎樣的普及和推動作用？本書將圍繞這些問題，從獨特的視角，為讀者解讀人工智能的秘

本書以優(yōu)化知識結(jié)構(gòu)、培養(yǎng)解決問題的能力為出發(fā)點，以實施素質(zhì)教育、培養(yǎng)學(xué)生具有新一代人工智能應(yīng)用意識為目標(biāo)，以培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神、創(chuàng)業(yè)能力為重點，以企業(yè)人才需求構(gòu)建新的知識體系為主線。全書共12章，分為3篇:智慧城市篇、智慧生產(chǎn)篇、智慧服務(wù)篇。分別以智慧安防、智慧交通、智慧樓宇、智慧政務(wù)、智慧能源、智慧商業(yè)、智慧制造、智慧

隨著無人系統(tǒng)在生產(chǎn)、生活中的廣泛應(yīng)用，未來智能無人系統(tǒng)必將朝著多域協(xié)同化發(fā)展。本書面向復(fù)雜、動態(tài)、多約束的地面與近地面作業(yè)場景，將無人車、無人機、水陸兩棲無人船等平臺自主導(dǎo)航技術(shù)進行統(tǒng)一整合，提出了一整套完整的陸上無人系統(tǒng)自主導(dǎo)航體系架構(gòu)，并在該理論框架下詳細介紹了無人系統(tǒng)自主導(dǎo)航過程中的若干核心關(guān)鍵技術(shù)。 本書可供

人的智能和AI賦能的機器智能在自動化控制領(lǐng)域的共融共存形成了人機混合智能系統(tǒng)這一新型的系統(tǒng)形式和智能形式。一方面，這類系統(tǒng)所代表的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)形式是傳統(tǒng)自動化控制系統(tǒng)應(yīng)對AI賦能的機器智能變革的必然發(fā)展形勢；另一方面，它所代表的智能形式也成為AI未來發(fā)展的重要甚至是的終極形式。在本《人機混合智能系統(tǒng)自主性理論和方法》，我們

本書聚焦信息科學(xué)、生命科學(xué)、新能源、新材料等為代表的高科技領(lǐng)域，以及物理、化學(xué)、數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的進展與新興技術(shù)的交叉融合，其中70%的內(nèi)容來源于IEEE計算機協(xié)會相關(guān)刊物內(nèi)容的全文翻譯，另外30%的內(nèi)容由STEERTech和iCANXTalks上的國際知名科學(xué)家的學(xué)術(shù)報告、報道以及相關(guān)活動內(nèi)容組成。本書將以創(chuàng)新的方式宣

本書是一本系統(tǒng)介紹機器學(xué)習(xí)所涉及的數(shù)學(xué)知識和相關(guān)Python編程的實例工具書，同時還介紹了非常經(jīng)典的綜合案例，除了編寫機器學(xué)習(xí)的代碼，還編寫了深度學(xué)習(xí)的代碼。本書一共分為兩部分。 第一部分為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識部分，包含8個章節(jié)，介紹了微積分、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、信息論、模糊數(shù)學(xué)、隨機過程、凸優(yōu)化和圖論的系統(tǒng)知識體系及幾個數(shù)學(xué)

零樣本圖像分類主要解決在標(biāo)記訓(xùn)練樣本不足以涵蓋所有對象類的情況下，如何對未知新模式進行正確分類的問題，近年來已逐漸成為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點之一。利用可見類訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)到的分類器對新出現(xiàn)的對象類進行分類識別是非常困難的學(xué)習(xí)任務(wù)�！读銟颖緢D像分類》針對零樣本圖像分類問題從屬性角度入手，基于深度學(xué)習(xí)及知識挖掘、屬性自適應(yīng)、