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

2017年，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，要求中小學(xué)開設(shè)人工智能相關(guān)課程，并提倡以計(jì)算思維為指導(dǎo)，將信息技術(shù)課程從技術(shù)導(dǎo)向轉(zhuǎn)換為科學(xué)導(dǎo)向。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能技術(shù)的內(nèi)核，走入我國廣大中小學(xué)生的課堂是科技發(fā)展的必然選擇。《BR》本書共11章，系統(tǒng)地介紹機(jī)器學(xué)習(xí)模型中常見的白盒和黑盒模型，以及這些模型統(tǒng)一的框

本書全面、深入地探討了人工智能（AI）領(lǐng)域的理論和實(shí)踐，以統(tǒng)一的風(fēng)格將當(dāng)今流行的人工智能思想和術(shù)語融合到引起廣泛關(guān)注的應(yīng)用中，真正做到理論和實(shí)踐相結(jié)合。全書分7個(gè)部分，共28章，理論部分介紹了人工智能研究的主要理論和方法并追溯了兩千多年前的相關(guān)思想，內(nèi)容主要包括邏輯、概率和連續(xù)數(shù)學(xué)，感知、推理、學(xué)習(xí)和行動，公平、信任、

本書從貝葉斯理論的基本原理講起，逐步深入算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，并配合項(xiàng)目案例，重點(diǎn)介紹了基于貝葉斯理論的算法原理，及其在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。 本書分為10章，涵蓋了貝葉斯概率、概率估計(jì)、貝葉斯分類、隨機(jī)場、參數(shù)估計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯深度學(xué)習(xí)等。本書涉及的應(yīng)用領(lǐng)域包含機(jī)器學(xué)習(xí)、圖

本書全面、深入地探討了人工智能（AI）領(lǐng)域的理論和實(shí)踐，以統(tǒng)一的風(fēng)格將當(dāng)今流行的人工智能思想和術(shù)語融合到引起廣泛關(guān)注的應(yīng)用中，真正做到理論和實(shí)踐相結(jié)合。全書分7個(gè)部分，共28章，理論部分介紹了人工智能研究的主要理論和方法并追溯了兩千多年前的相關(guān)思想，內(nèi)容主要包括邏輯、概率和連續(xù)數(shù)學(xué)，感知、推理、學(xué)習(xí)和行動，公平、信任、

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要技術(shù)基礎(chǔ)，涉及的內(nèi)容十分廣泛。本書涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)的概述、統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、文本分析、分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法等經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，還包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測、自編碼器等深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。此外，

本書致力于介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和算法、研究前沿以及廣泛和新興的應(yīng)用，涵蓋圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛主題，從基礎(chǔ)到前沿，從方法到應(yīng)用，涉及從方法論到應(yīng)用場景方方面面的內(nèi)容。全書分為四部分：第一部分介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念；第二部分討論圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成熟的方法；第三部分介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典型的前沿領(lǐng)域；第四部分描述可能對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未來研

本書是為順應(yīng)智能時(shí)代教育信息化發(fā)展和滿足教師專業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需求編寫的，并以“理論與技術(shù)相結(jié)合，實(shí)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(shí)踐、教育人

本書主要介紹了智能計(jì)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(jìn)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(jì)算等研究背景及意義，詳細(xì)介紹了機(jī)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(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的項(xiàng)目，分別是糖尿病預(yù)測、出租車費(fèi)用預(yù)測、圖像分類、圖像降噪、情感分析和人臉識別，這6個(gè)項(xiàng)目均是從頭開始實(shí)現(xiàn)，且使用了不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在每個(gè)項(xiàng)目中，本書首先會提出問題，然后介紹解決該問題需要