本教材旨在提供控制工程領域的前沿理論和技術。兩大特色讓這本教科書脫穎而出：首先，本書不僅提供了簡單實踐示例，而且提供了機器人/車輛控制、人機共享控制，尤其是大腦控制系統(tǒng)的第一手前沿研究的應用示例；第二，它對計算方程進行了嚴格的推導和清晰的解釋，特別是在第三至五章中。本書基本內容包括： 第一章簡要討論了控制

本書系統(tǒng)地介紹了強化學習的原理和實現(xiàn)，是一本理論扎實、落地性強的圖書。 本書包含3個部分：第一部分為強化學習基礎，講解強化學習的基礎概念和表格型強化學習方法；第二部分為強化學習進階，討論深度強化學習的思維方式、深度價值函數和深度策略學習方法；第三部分為強化學習前沿，介紹學術界在深度強化學習領域的主要關注方向和前沿算法。

這是一本寫給青少年看的人工智能科普圖書，目的是幫助小讀者們啟蒙科學素養(yǎng)，開闊科學視野，培養(yǎng)科學思維，鍛煉動手能力，讓小讀者們了解人工智能的過去、現(xiàn)在和未來，從而更好地融入人工智能時代。通過閱讀本書，小讀者們不僅能了解到“生活中有哪些人工智能”，還會一睹很多人工智能發(fā)展的過程和細節(jié)：生活中的人工智能都是如何工作的，科學家

本書共14章，涵蓋了深度學習中的大部分學習網絡方法。第1～2章介紹開發(fā)環(huán)境軟件安裝和深度學習相關的軟件包，第3～4章是鳶尾花多分類全連接神經網絡識別案例與實現(xiàn)，第5～6章是MINIST手寫數字識別案例，第7章是FashionMNIST服裝識別案例，可以加深對卷積神經網絡的認識，第8章介紹CIFAR-10數據集彩色圖片識

在大數據時代，機器學習（ML）在互聯(lián)網領域取得了巨大的成功，數據應用也逐漸從“數據驅動”階段向“模型驅動”階段躍升，但這也給ML項目落地帶來了更大的困難，為了適應時代的發(fā)展，MLOps應運而生。本書從多個方面介紹了MLOps實踐路徑，內容涵蓋了設計、構建和部署由ML驅動的應用程序所需的各種實用技能。

本書基于C++編寫，旨在帶領讀者動手打造出一個深度學習框架。本書首先介紹C++模板元編程的基礎技術，然后在此基礎上剖析深度學習框架的內部結構，逐一實現(xiàn)深度學習框架中的各個組件和功能，包括基本數據結構、運算與表達模板、基本層、復合層、循環(huán)層、求值與優(yōu)化等，最終打造出一個深度學習框架。本書將深度學習框架與C++模板元編程有

這是一本寫給青少年看的人工智能科普圖書，目的是幫助小讀者啟蒙科學素養(yǎng)，開闊科學視野，培養(yǎng)科學思維，鍛煉動手能力，讓他們了解人工智能的過去、現(xiàn)在和未來，從而更好地融入人工智能時代。通過閱讀本書，小讀者不僅可以了解到“人工智能的工作方式”，還能一睹很多人工智能發(fā)展的過程和細節(jié)：科學家如何提出問題并想到絕妙的點子；技術如何從

本書是一本系統(tǒng)介紹深度學習技術及開源框架PyTorch的入門書。書中通過大量案例介紹了PyTorch的使用方法、神經網絡的搭建、常用神經網絡（如卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡）的實現(xiàn)，以及實用的深度學習技術，包括遷移學習、對抗生成學習、深度強化學習、圖神經網絡等。讀者通過閱讀本書，可以學會構造一個圖像識別器，生成逼真的圖畫

本書全面介紹可解釋人工智能的基礎知識、理論方法和行業(yè)應用。全書分為三部分，共11章。第一部分為第1章，揭示基于數據驅動的人工智能系統(tǒng)決策機制，提出一種基于人機溝通交互場景的可解釋人工智能范式。第二部分為第2～5章，介紹各種可解釋人工智能技術方法，包括貝葉斯方法、基于因果啟發(fā)的穩(wěn)定學習和反事實推理、基于與或圖模型的人機協(xié)

"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及其應用進行簡要介紹和解析。教材內容由“人工智能概念建構”、“人工智能技術淺探”、“人工智能算法語言淺嘗”和“人工智能典型應用簡析”4個模塊構成。 其中“人工智能概念建構”是人工智能的基本認知模塊，旨在通過對人工智能的現(xiàn)實應用場景、人工智能概