《人工智能英語入門（詞句篇）》圍繞“機(jī)器人英語教學(xué)，活躍試驗(yàn)區(qū)改革，突出專業(yè)特色”的方針，以機(jī)器人領(lǐng)域中的百詞百句為起點(diǎn)，選取了人工智能英語中常見的一百個(gè)詞條，提供漢語釋義和中英文對照的例句，學(xué)習(xí)者可以從語境、語用、語義和結(jié)構(gòu)等多方面進(jìn)行活學(xué)活用。

自人工智能問世以來，人們普遍持有人機(jī)對立的觀點(diǎn)，且無時(shí)無刻不在害怕自己的工作會(huì)被人工智能取代。作者認(rèn)為，是時(shí)候拋開這些無謂的擔(dān)憂了，因?yàn)槿祟惿鐣?huì)正走向一個(gè)與機(jī)器共融共生的時(shí)代。 未來的新型工作模式是什么？未來有哪些工作不會(huì)被人工智能取代？人工智能時(shí)代重要的生存技能是什么？本書圍繞這三大核心問題做了透徹的分析。作者帶

《深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程》是真正適合深度學(xué)習(xí)初學(xué)者的入門書籍，全書沒有任何復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)。《深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程》首先介紹了深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢和面臨的挑戰(zhàn)、深度學(xué)習(xí)采用深層架構(gòu)的動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)需要的數(shù)學(xué)知識(shí)和硬件知識(shí)以及深度學(xué)習(xí)常用的軟件框架。然后對多層感知機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、受限玻耳茲曼機(jī)（RBM）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RN

本書深入介紹了人工智能六十余年發(fā)展里程中出現(xiàn)的重要?dú)v史事件、理論學(xué)說和所取得的激動(dòng)人心的成果；也從科普的角度，盡可能以不依賴數(shù)學(xué)等專業(yè)知識(shí)的方式去介紹這些成果背后的理論與算法。讀者可以通過本書對人工智能學(xué)科發(fā)展里程的解析體會(huì)到人工智能的創(chuàng)造者和推動(dòng)者們所希望的智能理論和產(chǎn)品是如何工作的。無論是與人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)的研發(fā)人

近年來，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能掀起了一股學(xué)習(xí)的熱潮。本書是使用PyTorch深度學(xué)習(xí)框架的入門圖書，從深度學(xué)習(xí)原理入手，由淺入深，闡述深度學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，同時(shí)穿插學(xué)習(xí)PyTorch框架的各個(gè)知識(shí)點(diǎn)和基于知識(shí)點(diǎn)的實(shí)例。*后，綜合運(yùn)用PyTorch和深度學(xué)習(xí)知識(shí)來解

本書旨在全面介紹分布式機(jī)器學(xué)習(xí)的現(xiàn)狀，深入分析其中的核心技術(shù)問題，并且討論該領(lǐng)域未來的發(fā)展方向。 全書共12章。第1章是緒論，向大家展示分布式機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)領(lǐng)域的全景。第2章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。第3章到第8章是本書的核心部分，向大家細(xì)致地講解分布式機(jī)器學(xué)習(xí)的框架及其各個(gè)功能模塊。其中第3章給出整個(gè)分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架的

加里.卡斯帕羅夫在1997年對戰(zhàn)IBM公司的超級(jí)計(jì)算機(jī)深藍(lán)是科技史上的一個(gè)分水嶺。這是人工智能時(shí)代的一個(gè)新紀(jì)元:在這場*激烈的比賽中，首次出現(xiàn)了能夠擊敗國際象棋世界冠軍的機(jī)器。那一刻是人類-一個(gè)多世紀(jì)以來孜孜以求、勇攀科技高峰的結(jié)晶。在這本突破性的書中，卡斯帕羅夫第次揭示了他驚人的一面，描述了他在面對*為強(qiáng)大的對手時(shí)的

作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，人工智能主要研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)，涉及機(jī)器人、語音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等方向。 本書包括引言、基礎(chǔ)知識(shí)、基于知識(shí)的系統(tǒng)、高級(jí)專題以及現(xiàn)在和未來五部分內(nèi)容。*部分從人工智能的定義講起，就人工智能的早期歷史、思維和智能的內(nèi)涵、圖靈測試

本書全面地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、預(yù)備知識(shí)、主要思想、研究進(jìn)展、基礎(chǔ)技術(shù)、應(yīng)用技巧，并圍繞當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題展開討論。全書共11章，主要內(nèi)容包括決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、遺傳算法、回歸、聚類分析等。 本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)、軟件工程、智能科學(xué)與技術(shù)等研究生和高年級(jí)本科生的教材，同時(shí)對于從事人工智能、數(shù)

本書系統(tǒng)地論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊邏輯控制和模型預(yù)測控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB語言、MATLAB工具箱函數(shù)和Simulink對其實(shí)現(xiàn)的方法。書中取材先進(jìn)實(shí)用，講解深入淺出，各章均有相應(yīng)的例題，并提供了大量用MATLAB/Simulink實(shí)現(xiàn)的仿真實(shí)例，便于讀者掌握和鞏固所學(xué)知識(shí)。