本書較為全面地介紹了深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型應(yīng)用、自然語(yǔ)言處理模型應(yīng)用等技術(shù)。全書共9個(gè)實(shí)訓(xùn)項(xiàng)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(jì)算機(jī)視覺(jué)模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型訓(xùn)練與應(yīng)用、計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型部署、自然語(yǔ)言處理預(yù)訓(xùn)練模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自然語(yǔ)言處理預(yù)訓(xùn)練模型訓(xùn)練與

《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(shí)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(shí)別和預(yù)測(cè)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(jī)葉片覆冰故障檢測(cè)技術(shù)、電網(wǎng)故障診斷技術(shù)、電力設(shè)

人工智能無(wú)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(shuō)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(lái)如何？不可否認(rèn)的是，許多人了解人工智能是通過(guò)科幻電影。那么科幻電影對(duì)人工智能起到了怎樣的普及和推動(dòng)作用？本書將圍繞這些問(wèn)題，從獨(dú)特的視角，為讀者解讀人工智能的秘

隨著無(wú)人系統(tǒng)在生產(chǎn)、生活中的廣泛應(yīng)用，未來(lái)智能無(wú)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(dòng)態(tài)、多約束的地面與近地面作業(yè)場(chǎng)景，將無(wú)人車、無(wú)人機(jī)、水陸兩棲無(wú)人船等平臺(tái)自主導(dǎo)航技術(shù)進(jìn)行統(tǒng)一整合，提出了一整套完整的陸上無(wú)人系統(tǒng)自主導(dǎo)航體系架構(gòu)，并在該理論框架下詳細(xì)介紹了無(wú)人系統(tǒng)自主導(dǎo)航過(guò)程中的若干核心關(guān)鍵技術(shù)。 本書可供

本書是一本系統(tǒng)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)所涉及的數(shù)學(xué)知識(shí)和相關(guān)Python編程的實(shí)例工具書，同時(shí)還介紹了非常經(jīng)典的綜合案例，除了編寫機(jī)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(shí)部分，包含8個(gè)章節(jié)，介紹了微積分、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、信息論、模糊數(shù)學(xué)、隨機(jī)過(guò)程、凸優(yōu)化和圖論的系統(tǒng)知識(shí)體系及幾個(gè)數(shù)學(xué)

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(jìn)展與新興技術(shù)的交叉融合，其中70%的內(nèi)容來(lái)源于IEEE計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)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(guó)際知名科學(xué)家的學(xué)術(shù)報(bào)告、報(bào)道以及相關(guān)活動(dòng)內(nèi)容組成。本書將以創(chuàng)新的方式宣

人的智能和AI賦能的機(jī)器智能在自動(dòng)化控制領(lǐng)域的共融共存形成了人機(jī)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(dòng)化控制系統(tǒng)應(yīng)對(duì)AI賦能的機(jī)器智能變革的必然發(fā)展形勢(shì)；另一方面，它所代表的智能形式也成為AI未來(lái)發(fā)展的重要甚至是的終極形式。在本《人機(jī)混合智能系統(tǒng)自主性理論和方法》，我們

近年來(lái)，人工智能發(fā)展非常迅速，在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，它必然會(huì)強(qiáng)烈沖擊并深刻變革人類既有的生活模式。實(shí)際上，除技術(shù)問(wèn)題外，人工智能的邏輯基礎(chǔ)和倫理基礎(chǔ)與哲學(xué)之間的關(guān)系也十分密切。有鑒于此，本書從與人工智能緊密相關(guān)的哲學(xué)問(wèn)題入手，關(guān)注如下話題：強(qiáng)人工智能是否可能；近代唯理論和經(jīng)驗(yàn)論爭(zhēng)論對(duì)于人工智能的影響；蘇聯(lián)、日本及歐盟在人工

本書系統(tǒng)論述了智能開(kāi)源硬件的電路基礎(chǔ)、原理、開(kāi)發(fā)方法及實(shí)戰(zhàn)設(shè)計(jì)案例，理論與實(shí)踐緊密結(jié)合。全書分四篇，分別為電路分析基礎(chǔ)篇、數(shù)字電路篇、模擬電路篇、智能感知篇；涵蓋14章，內(nèi)容包括電路分析基礎(chǔ)、正弦穩(wěn)態(tài)電路、一階電路、數(shù)字邏輯基礎(chǔ)、組合邏輯電路、觸發(fā)器、時(shí)序邏輯電路、放大電路、模擬集成電路等開(kāi)發(fā)開(kāi)源硬件所需的電路基礎(chǔ)理論

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(duì)象類的情況下，如何對(duì)未知新模式進(jìn)行正確分類的問(wèn)題，近年來(lái)已逐漸成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。利用可見(jiàn)類訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)到的分類器對(duì)新出現(xiàn)的對(duì)象類進(jìn)行分類識(shí)別是非常困難的學(xué)習(xí)任務(wù)�！读銟颖緢D像分類》針對(duì)零樣本圖像分類問(wèn)題從屬性角度入手，基于深度學(xué)習(xí)及知識(shí)挖掘、屬性自適應(yīng)、