Thisbookcomprehensivelyanddeeplyintroducestheartificialneuralnetworktheoryanditsapplication.Thebookconsistsofthreesections:thefoundationofneuralnetwork,artifici

本書(shū)是普通高等教育十一五規(guī)劃教材，系統(tǒng)介紹了人工智能的基本原理和相關(guān)的應(yīng)用領(lǐng)域。全書(shū)共10章，包括：緒論、知識(shí)表達(dá)方法、問(wèn)題求解方法、基本推理技術(shù)、不精確推理、PROLOG語(yǔ)言、專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能游戲。本書(shū)內(nèi)容豐富、條理清楚，各章都配有例題，并給出了相當(dāng)數(shù)量的習(xí)題，以幫助讀者理解和掌握本書(shū)的內(nèi)容

本書(shū)從人工智能系統(tǒng)平臺(tái)環(huán)境部署為主線(xiàn)講解了人工智能的概念以及人工智能平臺(tái)環(huán)境的部署，主要涉及Linux系統(tǒng)安裝、GPU環(huán)境配置、Python環(huán)境配置、人工智能基礎(chǔ)概念、Hadoop環(huán)境部署、數(shù)據(jù)庫(kù)部署、Docker部署、集群的部署和維護(hù)等知識(shí)。全書(shū)知識(shí)點(diǎn)的講解由淺入深，使每一位讀者都能有所收獲，也保持了整本書(shū)的知識(shí)深度

《深度學(xué)習(xí)經(jīng)典案例解析（基于MATLAB）》分為基礎(chǔ)篇應(yīng)用篇和實(shí)戰(zhàn)篇。通過(guò)17個(gè)案例循序漸進(jìn)地介紹了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、訓(xùn)練、應(yīng)用，以及如何基于MATLAB快速生成可執(zhí)行的C、C代碼并在硬件上部署實(shí)現(xiàn)，內(nèi)容講解由淺及深、層層遞進(jìn)。本書(shū)所講解的案例均配有代碼實(shí)現(xiàn)，并對(duì)代碼進(jìn)行了詳細(xì)注解，讀者可通過(guò)閱讀代碼對(duì)本書(shū)講解的內(nèi)容

機(jī)器學(xué)習(xí)是關(guān)于從數(shù)據(jù)中建立預(yù)測(cè)或描述模型，以提升機(jī)器解決問(wèn)題能力的學(xué)科。在建立模型后，需要采用適當(dāng)?shù)膬?yōu)化算法來(lái)求解模型的參數(shù)，因此優(yōu)化算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要組成部分。但是傳統(tǒng)的優(yōu)化算法并不完全適用于機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)橥ǔ��?lái)說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)維度很高或涉及的樣本數(shù)巨大，這使得一階優(yōu)化算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中占據(jù)主流地位。 本書(shū)概述

《人工智能產(chǎn)品經(jīng)理技能圖譜》首先對(duì)人工智能產(chǎn)品經(jīng)理做了分類(lèi)，并對(duì)每類(lèi)人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程進(jìn)行了介紹，然后從相關(guān)技術(shù)、數(shù)學(xué)、算法、軟件設(shè)計(jì)、硬件設(shè)計(jì)等方面對(duì)人工智能產(chǎn)品經(jīng)理需掌握和了解的相關(guān)知識(shí)做了詳細(xì)介紹。本書(shū)以豐富的實(shí)際案例貫穿始終，對(duì)各類(lèi)人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法論和人工智能技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明，方便讀者快速掌握

如果你想從程序員轉(zhuǎn)行做人工智能專(zhuān)家，這是一個(gè)理想的起點(diǎn)�；�于LaurenceMoroney非常成功的AI課程，這本介紹性的書(shū)提供了一個(gè)動(dòng)手操作、代碼優(yōu)先的方法來(lái)幫助你建立信心，同時(shí)學(xué)習(xí)關(guān)鍵主題。你所需要的只是使用Python及其用于數(shù)據(jù)和數(shù)組處理的經(jīng)驗(yàn)。你將學(xué)習(xí)如何實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的場(chǎng)景，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理

本書(shū)中的設(shè)計(jì)模式捕捉了機(jī)器學(xué)習(xí)中反復(fù)出現(xiàn)的問(wèn)題的實(shí)踐和解決方案。作者是谷歌的三名工程師，他們整理了已證實(shí)的方法，幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家解決整個(gè)ML過(guò)程中的常見(jiàn)問(wèn)題。這些設(shè)計(jì)模式將數(shù)百位專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)編纂成直接、平易近人的建議。在這本書(shū)中，你會(huì)找到關(guān)于數(shù)據(jù)和問(wèn)題表示、操作化、可重復(fù)性、可再現(xiàn)性、靈活性、可解釋性和公平性的30種模式的

本書(shū)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(shū)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

本書(shū)是針對(duì)人工智能專(zhuān)業(yè)學(xué)生開(kāi)設(shè)的一門(mén)專(zhuān)業(yè)導(dǎo)論課程教材，旨在介紹人工智能研究領(lǐng)域的核心知識(shí)、最新進(jìn)展和發(fā)展方向，使其建立起對(duì)人工智能的總體認(rèn)識(shí)，為進(jìn)入人工智能各分支領(lǐng)域進(jìn)行研究和應(yīng)用奠定良好的基礎(chǔ)。本書(shū)從理性智能主體的角度對(duì)人工智能領(lǐng)域所涉及的研究?jī)?nèi)容，以及針對(duì)各研究?jī)?nèi)容所采取的解決方法進(jìn)行了介紹，闡述了當(dāng)前人工智能的研