《穿越自動(dòng)化３０００年》是一本全面介紹自動(dòng)化發(fā)展歷史的入門書。本書以中國自動(dòng)化發(fā)展歷史和世界自動(dòng)化發(fā)展歷史為主線，用一個(gè)個(gè)生動(dòng)的故事，圖文并茂、深入淺出地介紹了自動(dòng)化發(fā)展歷史中各個(gè)時(shí)期的典型自動(dòng)化應(yīng)用案例和其基本原理，并介紹了在中國近現(xiàn)代自動(dòng)化領(lǐng)域中做出杰出貢獻(xiàn)的科學(xué)家。本書可作為本科、專科學(xué)校自動(dòng)化專業(yè)、電氣自動(dòng)化

本書以簡明的方式系統(tǒng)地論述了人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)及其拓展和應(yīng)用。全書共十六章，前十章介紹人工智能學(xué)科的基礎(chǔ)知識(shí)，包括人工智能的發(fā)展歷史、知識(shí)的表示、搜索策略、確定性推理、不確定推理、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別；接下來五章進(jìn)行了拓展，講述了表示學(xué)習(xí)和混合智能系統(tǒng)，又介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別和圖像處理的

本書對(duì)計(jì)算智能的諸多基礎(chǔ)理論進(jìn)行了詳細(xì)介紹和釋義，還介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)、進(jìn)化計(jì)算的應(yīng)用范例以及實(shí)驗(yàn)結(jié)果，將理論與實(shí)踐緊密聯(lián)系。我們將本書分為四章。*章為緒論，對(duì)人工智能的萌芽、誕生和發(fā)展以及現(xiàn)狀和未來進(jìn)行了簡要介紹。第二章為進(jìn)化計(jì)算，首先論述了遺傳算法的特點(diǎn)、基本框架、優(yōu)勢(shì)以及五個(gè)關(guān)鍵問題。在此基礎(chǔ)上，對(duì)進(jìn)化計(jì)算

人類創(chuàng)造了機(jī)器，機(jī)器也深入地參與著人類的生活。智能機(jī)器、人工智能更承載著人類對(duì)未來世界的美好期待和想象。 面對(duì)3～6歲的孩子，學(xué)習(xí)如何使用機(jī)器是生活必備技能，了解智能機(jī)器的發(fā)展歷程和原理則是孩子在人與智能機(jī)器共存的未來所需的基本科學(xué)素養(yǎng)之一。 本書從蒸汽時(shí)代的機(jī)器開始講起，生動(dòng)呈現(xiàn)了200余年來機(jī)器的發(fā)展史，通過有

本書介紹終身學(xué)習(xí)這種高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)范式，這種范式通過積累過去的知識(shí)持續(xù)地學(xué)習(xí)，并將學(xué)到的知識(shí)用于幫助在未來進(jìn)行其他學(xué)習(xí)和解決問題。相比之下，當(dāng)前主流的機(jī)器學(xué)習(xí)范式都是孤立學(xué)習(xí)，即給定一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，之后在這個(gè)數(shù)據(jù)集上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法以生成模型，然后再將該模型運(yùn)用于預(yù)期的應(yīng)用。這些范式不保留已經(jīng)學(xué)到的知識(shí)，也不將其運(yùn)用到后

《機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用》比較系統(tǒng)地介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論與應(yīng)用技術(shù)。首先，介紹掌握機(jī)器學(xué)習(xí)理論和方法所必須具備的基礎(chǔ)知識(shí)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念與發(fā)展歷程、模型構(gòu)造與優(yōu)化的基本方法；然后，介紹和討論監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)理論與方法；在詳細(xì)探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)基本理論的基礎(chǔ)上，介紹深度卷積網(wǎng)

本書以程序員所熟悉的代碼方式帶領(lǐng)程序員們進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的世界。所有的理論都有對(duì)應(yīng)的可運(yùn)行的代碼進(jìn)行說明。程序員可以通過修改和調(diào)試代碼在熟悉的世界里完成向深度學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)型。 本書兼顧了Tensorflow和PyTorch這兩大流行的深度學(xué)習(xí)框架，使讀者同時(shí)掌握靜態(tài)計(jì)算圖和動(dòng)態(tài)計(jì)算圖這兩大流派，方便讀者跟隨新技術(shù)形勢(shì)。同時(shí)還介

本書包括《探索與爭鳴》雜志自2017年第10期至2018年第7期已發(fā)表的與人工智能相關(guān)文章共26篇，內(nèi)容包括從人工智能本質(zhì)看未來的發(fā)展、控制的危機(jī)與人工智能的未來情境、人工智能與未來社會(huì)：三個(gè)反思、人工智能技術(shù)下對(duì)真理和生命的可解釋性、人工智能對(duì)認(rèn)知、思維和行為方式的改變、人工智能：威脅人類文明的科技之火、科技創(chuàng)造必須

深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能的引領(lǐng)技術(shù)，是引發(fā)新一輪人工智能熱潮的原動(dòng)力。本書從模型、算法、原理等角度全面介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括近兩年最新成果。全書由三大部分組成。第一部分是機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)問題、淺層機(jī)器學(xué)習(xí)、早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；第二部分是深度學(xué)習(xí)模型及算法，包括深度生成模型、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)和遞歸網(wǎng)絡(luò)、表示學(xué)

深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能的引領(lǐng)技術(shù)，是引發(fā)新一輪人工智能熱潮的原動(dòng)力。本書從模型、算法、原理等角度全面介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括近兩年最新成果。全書由三大部分組成。第一部分是機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)問題、淺層機(jī)器學(xué)習(xí)、早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；第二部分是深度學(xué)習(xí)模型及算法，包括深度生成模型、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)和遞歸網(wǎng)絡(luò)、表示學(xué)