本書介紹了人工智能的基本原理和開源硬件的工作原理，以及兩者在項目中的應(yīng)用可能性。書中深入探討了幾種經(jīng)典的人工智能算法，包括回歸算法、貝葉斯算法、決策樹算法、支持向量機算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。軟件部分可使用Mind+圖形化編程軟件和Python編程語言，硬件部分使用行空板作為主控器，配合開源硬件模塊，結(jié)合實例和項目，

全書共6章，依次對人工智能的基礎(chǔ)知識、發(fā)展現(xiàn)狀、研究熱點、技術(shù)支撐等方面進行簡明通俗的闡述。本書包含大量人工智能應(yīng)用案例，涉及安防、金融、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、交通、教育、零售、娛樂、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，并結(jié)合人工智能發(fā)展背景及應(yīng)用場景，介紹人工智能給各行業(yè)帶來的重大變革，分析人工智能在各行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，為廣大讀者了解人工智能、學(xué)習(xí)人

本書首先介紹了人工智能的基本概念與應(yīng)用現(xiàn)狀；其次闡述了經(jīng)典機器學(xué)習(xí)理論與實踐的相關(guān)內(nèi)容，包含基礎(chǔ)知識、人工智能的開發(fā)工具以及一系列機器學(xué)習(xí)分類、聚類和回歸等算法；最后介紹了深度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論，包括深度學(xué)習(xí)的基本概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及部分強化學(xué)習(xí)的經(jīng)典方法。本書在介紹人工智能相關(guān)理論知識的同時，還介紹了部分

全書分為7個章節(jié)。第1章緒論，梳理了人工智能不同技術(shù)流派的特點、深度學(xué)習(xí)的發(fā)展及前沿技術(shù)；第2章介紹相關(guān)預(yù)備知識，包括線性代數(shù)、概率論、優(yōu)化理論以及機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識；第3章從前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)模型——感知器出發(fā)，介紹前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)以及涉及的激活函數(shù)、梯度下降、反向傳播等內(nèi)容；第4章，介紹深度模型的優(yōu)化問題，討

本書共分四章，包括緒論、數(shù)學(xué)模型、時域分析與設(shè)計、頻域分析與設(shè)計，并以一個垂直起降系統(tǒng)項目從始至終貫穿整個知識體系。本書將系統(tǒng)設(shè)計校正內(nèi)容分別直接融入時域和頻域部分，在性能指標分析基礎(chǔ)上直接應(yīng)用所學(xué)知識點進行系統(tǒng)的設(shè)計與校正，強化系統(tǒng)分析與系統(tǒng)設(shè)計的內(nèi)在邏輯關(guān)系。

本書總體目標是介紹智能群體博弈對抗與合作理論的現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及重要應(yīng)用，為讀者在人工智能、演化博弈、集群系統(tǒng)等領(lǐng)域中開展跨學(xué)科研究和技術(shù)開發(fā)提供理論參考。全書共分9章，特色內(nèi)容包括演化博弈基礎(chǔ)理論概述、任務(wù)分配問題、懶惰個體對任務(wù)分配博弈動力學(xué)的影響、孤立者對群體公共品博弈動力學(xué)的影響、懲罰者對群體博弈動力學(xué)的影響、

本書先概述生成式人工智能所涉及的技術(shù)和工具，幫助你了解如何訓(xùn)練模型以生成新數(shù)據(jù)；接著展示如何用ChatGPT提高營銷、科研和軟件開發(fā)等相關(guān)工作的生產(chǎn)力和創(chuàng)造力；隨后介紹如何通過改進提示設(shè)計從與ChatGPT的交互中獲得好的效果，以及如何在企業(yè)級場景中使用OpenAI模型。 通過閱讀本書，你可以了解生成式人工智能的相關(guān)概

Machinelearning,asthemostimportanttechnologyandtoolinartificialintelligence,hasbeensuccessfullyappliedinsolvingvariouscomplexproblems.Afterabriefintroductiontot

機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計

本書包含六大部分：第一部分主要介紹深度學(xué)習(xí)Python語言的基礎(chǔ)知識，講述Python基本語法（輸入、輸出、數(shù)據(jù)類型、流程控制、函數(shù)、文件和目錄）、數(shù)組計算（NumPy庫）、繪圖庫（Matplotlib庫）等；第二部分主要介紹Keras編程基礎(chǔ)，以及?Keras?中提供的大量的深度學(xué)習(xí)API；第三部分主要介紹數(shù)據(jù)處理方