本書(shū)從人工智能的概念、發(fā)展、分類、研究方向和主要應(yīng)用領(lǐng)域的內(nèi)容出發(fā),介紹了人工智能的相關(guān)技術(shù),介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等人工智能的相關(guān)技術(shù)。從人工智能+智能制造、人工智能+智慧城市、人工智能+智慧交通、人工智能+智能物流、人工智能+視覺(jué)幾個(gè)方面的應(yīng)用及發(fā)展前景,最后從人工智能的發(fā)展趨勢(shì)、

本書(shū)作為海洋大學(xué)核心通識(shí)課配套的教材建設(shè)項(xiàng)目，主要包括經(jīng)典的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和目前熱門(mén)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，分為理論篇與實(shí)踐篇。理論篇包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)、反饋網(wǎng)絡(luò)、不確定方法、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)等10章內(nèi)容。實(shí)踐篇主要是對(duì)理論篇介紹的各種網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用。本書(shū)強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)模型的理論基礎(chǔ)，從數(shù)學(xué)的

本書(shū)是一本研究智能算法及其應(yīng)用的著作。介紹了智能算法及其普及應(yīng)用、智能優(yōu)化算法及其設(shè)計(jì);從遺傳算法、免疫算法、差分進(jìn)化算法、模擬退火算法、蟻群算法、粒子群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、禁忌搜索算法、萬(wàn)有引力搜索算法、混沌優(yōu)化算法多個(gè)維度系統(tǒng)論述了智能算法及其應(yīng)用問(wèn)題。其中,重點(diǎn)分析了遺傳算法的實(shí)現(xiàn)技術(shù)與應(yīng)用、面向多模態(tài)函數(shù)優(yōu)化的

本書(shū)從大數(shù)據(jù)的聚類、關(guān)聯(lián)分析、分類、預(yù)測(cè)四個(gè)主要的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)出發(fā),分析大數(shù)據(jù)環(huán)境下機(jī)器學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀;針對(duì)深度學(xué)習(xí)這一熱點(diǎn),總結(jié)了基于MapReduce、Spark的分布式深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn),以及面向大數(shù)據(jù)分析的深度學(xué)習(xí)算法改進(jìn)相關(guān)研究;從群智能、進(jìn)化算法兩個(gè)方面梳理了基于計(jì)算智能的大數(shù)據(jù)分析相關(guān)研究;針對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái),特別

伴隨著人工智能帶來(lái)的一系列革命性影響，一系列跟治理相關(guān)的問(wèn)題正在初步顯現(xiàn)，這也成為目前人類社會(huì)中需要面對(duì)的一些困難問(wèn)題，而區(qū)塊鏈恰恰可以提供一種新的思維方式，對(duì)人工智能革命可能會(huì)帶來(lái)的隱私、安全、公平等問(wèn)題可能會(huì)提供一些突破性的思路。在這本書(shū)中，筆者更多地運(yùn)用自己的政治學(xué)專業(yè)知識(shí)，嘗試討論人工智能相關(guān)的一系列治理問(wèn)題，

進(jìn)入21世紀(jì)，隨著大數(shù)據(jù)、高性能計(jì)算等信息技術(shù)的發(fā)展變革，以及機(jī)器人系統(tǒng)加速向產(chǎn)業(yè)化邁進(jìn)，推動(dòng)了以深度學(xué)習(xí)為代表的第三次人工智能（ArtificialIntelligence，AI）熱潮，使得人類社會(huì)開(kāi)始從信息化時(shí)代邁入智能化時(shí)代。人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用發(fā)展迅速，正在深刻的影響和改變著人們的生產(chǎn)和生活。從手機(jī)中的語(yǔ)音

本書(shū)分為9章，包括緒論、知識(shí)表示與推理、圖搜索技術(shù)和問(wèn)題求解、智能優(yōu)化算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、模式識(shí)別與機(jī)器視覺(jué)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。本書(shū)力求在講解人工智能基礎(chǔ)的前提下，同時(shí)對(duì)應(yīng)用型的人工智能前沿知識(shí)理論和科技成果進(jìn)行展現(xiàn)，結(jié)構(gòu)組織合理，內(nèi)容理論與實(shí)踐相結(jié)合，對(duì)讀者的層次和理解進(jìn)行了充分考

Kubeflow是基于K8S的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包，是為數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師構(gòu)建生產(chǎn)級(jí)別的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)而設(shè)計(jì)的。本書(shū)采用循序漸進(jìn)的方式，從Kubeflow的安裝、使用和設(shè)計(jì)開(kāi)篇，隨后從模型訓(xùn)練的整個(gè)周期展開(kāi)，涵蓋了數(shù)據(jù)探索、特征準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練/調(diào)優(yōu)、模型服務(wù)、模型測(cè)試、模型監(jiān)測(cè)和模型版本管理等各個(gè)環(huán)節(jié)，既有相關(guān)的理論知識(shí)也

阿里云IoTHaaS（HardwareasaService）物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備云端一體低代碼開(kāi)發(fā)框架集合阿里云、達(dá)摩院、平頭哥相關(guān)技術(shù)，基于數(shù)億臺(tái)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入經(jīng)驗(yàn)，提供積木式硬件開(kāi)發(fā)能力，實(shí)現(xiàn)低代碼快速開(kāi)發(fā)，幫助中小開(kāi)發(fā)者聚焦業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備安全上云，加速設(shè)備創(chuàng)新迭代。本書(shū)主要對(duì)HaaS開(kāi)發(fā)框架中的技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的介紹，主要包括

本書(shū)介紹統(tǒng)計(jì)計(jì)算與智能分析基礎(chǔ)理論以及基于Python的模型算法實(shí)現(xiàn)。全書(shū)由13章組成，主要內(nèi)容有：隨機(jī)數(shù)生成技術(shù)；數(shù)據(jù)探索性分析；特征提取與選擇方法；期望算法；Markov鏈蒙特卡羅方法；重采樣技術(shù)；重要采樣技術(shù)；序貫重要性采樣；非參數(shù)概率密度估計(jì)；非參數(shù)回歸分析；樹(shù)模型理論；概率圖模型；模型性能評(píng)價(jià)技術(shù)。