本書主要介紹統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域常用的基礎(chǔ)模型、算法和代碼實現(xiàn)。包括統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)、Python語言基礎(chǔ),常用的線性回歸、貝葉斯分類器、邏輯回歸、SVM、核方法、集成學(xué)習(xí),以及深度學(xué)習(xí)中的多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、變分自編碼器、對抗生成網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等模型與優(yōu)化方法,使用Scikit-Learn、TensorF
本書以青少年喜愛的《西游記》為藍(lán)本進(jìn)行人物塑造,故事主線講述了人工智能時代下,一個具備學(xué)習(xí)人工智能的硬件基礎(chǔ),卻缺乏相關(guān)理論知識的智能機(jī)器人——悟小白,在通臂猿猴的陪伴下,在尋找人工智能專家唐小僧拜師學(xué)藝的路上,通過重重關(guān)卡,不斷歷練的故事,而這正是人工智能的技術(shù)基石——“機(jī)器學(xué)習(xí)”的本質(zhì)。故事由淺入深,通過各類關(guān)卡和
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(jī)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
本書是針對原教材(《自動控制原理(第2版)》(王衛(wèi)江、陳志銘、王曉華編著))進(jìn)行的修訂。在修訂過程中,保持原書結(jié)構(gòu)體系的優(yōu)點,借鑒國外經(jīng)典教材注重實用性、先進(jìn)性的特點,使教材結(jié)構(gòu)體系更符合專業(yè)特色。全書共分9章:緒論、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、時域分析法、根軌跡法、控制系統(tǒng)的頻率特性、控制系統(tǒng)的綜合與校正、現(xiàn)代控制理論基礎(chǔ)、
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
本書全面系統(tǒng)地介紹了離散制造過程的批間控制理論及其設(shè)計方法,側(cè)重于介紹混合制程批間控制研究的近期新進(jìn)展。全書共7章,分為三大部分,一部分針對混合制程的控制問題,闡述了基于JADE、ANOVA、G&P-EWMA、貝葉斯估計及擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的批間控制理論與設(shè)計方法;二部分針對帶測量時延的制程控制問題,給出系統(tǒng)穩(wěn)定性分析、測
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
本教材旨在提供控制工程領(lǐng)域的前沿理論和技術(shù)。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(jī)器人/車輛控制、人機(jī)共享控制,尤其是大腦控制系統(tǒng)的第一手前沿研究的應(yīng)用示例;第二,它對計算方程進(jìn)行了嚴(yán)格的推導(dǎo)和清晰的解釋,特別是在第三至五章中。本書基本內(nèi)容包括: 第一章簡要討論了控制