本書內(nèi)容包含人工智能新技術(shù)、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識圖譜、AI圖像技術(shù)、自然語言處理、智慧物聯(lián)、數(shù)字工廠、智能機器人、智慧城市。本書案例豐富、結(jié)構(gòu)清晰、通俗易懂，是一本比較全面、系統(tǒng)地介紹人工智能基礎(chǔ)技術(shù)的書籍。 本書可作為應(yīng)用型本科、高職院校的人工智能應(yīng)用技術(shù)通識課教材，也可作為人工智能愛好者、從業(yè)者的輔助

本書是面向高級人工智能人才培養(yǎng)的高等學(xué)校人工智能相關(guān)專業(yè)精品教材中的一本，以信息物理系統(tǒng)、模糊邏輯系統(tǒng)、自主無人系統(tǒng)、群體智能、多Agent系統(tǒng)、人機協(xié)同系統(tǒng)、工業(yè)智能控制系統(tǒng)、機器人系統(tǒng)等為案例，完整呈現(xiàn)了人工智能綜合應(yīng)用體系架構(gòu)。本書首先介紹了智能系統(tǒng)的發(fā)展、相關(guān)概念、主要特征和類型、智能系統(tǒng)的發(fā)展前景，然后圍繞智

本書首先從深度學(xué)習(xí)的原理出發(fā)，介紹如何把深度學(xué)習(xí)的理論轉(zhuǎn)換為PyTorch代碼，然后介紹如何在計算機上運行這些代碼。作為一本面向初中級讀者的技術(shù)類圖書，本書在前面所述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，還介紹了學(xué)術(shù)界前沿的一系列實例，以及PyTorch的源代碼結(jié)構(gòu)，以期讀者能夠融會貫通深度學(xué)習(xí)框架的設(shè)計和應(yīng)用的思想。

本選題宏觀而全面地介紹了人工智能的理論和實踐，闡述了人工智能領(lǐng)域的核心內(nèi)容，并較為深入的介紹了各個主要研究方向的理論基礎(chǔ)及應(yīng)用。全書分為8章：第1章介紹人工智能的基本概念、研究目標及發(fā)展情況；第2章講解人工智能領(lǐng)域常用的數(shù)學(xué)概念；第3、4章討論人工智能在通訊領(lǐng)域、控制領(lǐng)域的應(yīng)用原理及常見技術(shù)；第5章講解人工智能的核心算

本書系統(tǒng)介紹了深度學(xué)習(xí)理論，并基于MindSporeAI計算框架進行實踐。全書共分十四章，內(nèi)容涵蓋了深度學(xué)習(xí)概況、理論基礎(chǔ)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度強化學(xué)習(xí)、自動化機器學(xué)習(xí)、端云聯(lián)合訓(xùn)練、可視化、數(shù)據(jù)準備等內(nèi)容。為便于讀者學(xué)習(xí)，書中還給出了基于MindSpore實現(xiàn)的關(guān)于深度學(xué)習(xí)的開發(fā)實例以及線上資

本書探討了計算機在創(chuàng)造性藝術(shù)等領(lǐng)域里可能做出的貢獻。除了探討人工智能（AI），本書也是一部人類創(chuàng)造力的歷史。AI可以創(chuàng)作出優(yōu)美的音樂，但AI本身會知道為什么這個音樂作品是優(yōu)美的嗎？或者，人類會認為這個音樂作品是AI原創(chuàng)的嗎？為了思考這些問題，我們必須追溯人類創(chuàng)造力的歷史，思考第一批人類是怎樣、何時、為何與音樂建立聯(lián)系的

本書內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和驗證、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)和訓(xùn)練環(huán)境的構(gòu)建、使用Tensor-Board進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的監(jiān)控和模的超參數(shù)優(yōu)化。本書詳細介紹的深度學(xué)習(xí)問題，包括基本的回歸問題、二元分類問題和多元分類問題，還包括較為復(fù)雜的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像的分類和使用預(yù)訓(xùn)練CNN進行的遷移學(xué)習(xí)；使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進

本書介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域常用的所有重要機器學(xué)習(xí)算法以及TensorFlow和特征工程等相關(guān)內(nèi)容。涵蓋的算法包括線性回歸、邏輯回歸、支持向量機、樸素貝葉斯、k均值、隨機森林等，這些算法可以用于監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)或半監(jiān)督學(xué)習(xí)。在本書中，你將學(xué)會如何使用這些算法來解決所遇到的問題，并了解這些算法的工作方式。本書還將

涵蓋強化學(xué)習(xí)基本算法實踐+深度強化學(xué)習(xí)算法的原理實現(xiàn)及案例。代碼豐富，可直接上手操作；配套豐富的直播課程資源！

共分為4個部分：1、基礎(chǔ)知識：主要介紹機器學(xué)習(xí)的基本概念、Python的基礎(chǔ)知識、常用第三方庫，并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)爬蟲及信息提取案例和股票數(shù)據(jù)圖表繪制案例使讀者對本部分內(nèi)容有更好的理解。2、有監(jiān)督分類案例：包括Iris數(shù)據(jù)分類、新聞文本數(shù)據(jù)分類、手寫數(shù)字圖像識別和場景文字檢測共4個案例。3、無監(jiān)督聚類案例：包括人臉圖像聚類和文