本書在歸納分析國(guó)內(nèi)外關(guān)于多智能體系統(tǒng)分布式優(yōu)化控制算法的基礎(chǔ)上，研究了針對(duì)外部干擾、系統(tǒng)未建模動(dòng)態(tài)、系統(tǒng)狀態(tài)受限、固定時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)穩(wěn)定等具體需求的高階非線性多智能體系統(tǒng)的分布式控制器設(shè)計(jì)。主要內(nèi)容包括：設(shè)計(jì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制算法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的萬能逼近能力對(duì)系統(tǒng)內(nèi)的未建模動(dòng)態(tài)進(jìn)行估計(jì)，并通過設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)律和自

本書全面詳盡地介紹了人工智能從誕生開始以來將如何塑造我們的世界和社會(huì)。通過色彩豐富、有趣的插圖，和通讀易懂的文字，生動(dòng)地介紹了人工智能的方方面面。清晰地介紹了人工智能的起源、歷史、應(yīng)用情況、技術(shù)局限和未來展望，并通過一些簡(jiǎn)單、實(shí)用的科普知識(shí)，以生活場(chǎng)景作為切入點(diǎn)，以真實(shí)發(fā)生的事例作為例證，介紹了“圖靈測(cè)試”“中國(guó)房間”

本書以工作場(chǎng)景和具體任務(wù)來驅(qū)動(dòng)，包括53個(gè)場(chǎng)景展示、85項(xiàng)任務(wù)模擬、237次提問示范，讓完全不懂技術(shù)的小白，也能成為ChatGPT工具使用方面的行家。

本書是一本全面介紹機(jī)器學(xué)習(xí)方法特別是算法的新書,適合初學(xué)者和有一定基礎(chǔ)的讀者。機(jī)器學(xué)習(xí)可以分成三大類別,監(jiān)督式學(xué)習(xí)、非監(jiān)督式學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。三大類別背后的算法也各有不同。監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用了數(shù)學(xué)分析中函數(shù)逼近方法、概率統(tǒng)計(jì)中的極大似然方法。非監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用了聚類和貝葉斯算法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)使用了馬爾可夫決策過程算法。機(jī)器學(xué)習(xí)背后

本書圍繞應(yīng)用環(huán)境中實(shí)際問題的求解過程來闡述和講解程序設(shè)計(jì)思想方法和相關(guān)技術(shù)知識(shí),向?qū)W生展示如何設(shè)計(jì)和選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表示實(shí)際問題中的處理對(duì)象,如何把一個(gè)實(shí)際問題轉(zhuǎn)化成一個(gè)程序可計(jì)算的邏輯模型,以及如何考慮程序運(yùn)行的效率來滿足問題求解對(duì)時(shí)間的要求等。

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、現(xiàn)在和未來以及安全與編程六部分內(nèi)容。從人工智能的定義講起,詳細(xì)講述人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的邏輯、知識(shí)表示和產(chǎn)生式系統(tǒng)等基礎(chǔ)知識(shí);介紹并探究了人工智能領(lǐng)域的成功案例,也介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及受到自然啟發(fā)的搜索算法等;介紹了自然語言處

本書針對(duì)高等學(xué)校人工智能本科生專業(yè)人才培養(yǎng)的專業(yè)內(nèi)涵、定位和知識(shí)體系,設(shè)置了數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)、科學(xué)與工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程核心、人工智能核心、認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)、先進(jìn)機(jī)器人技術(shù)、人工智能與社會(huì)、人工智能工具與平臺(tái)等專業(yè)課程群,重點(diǎn)介紹了八大課程群中各課程的概況和知識(shí)點(diǎn),為培養(yǎng)具有科學(xué)家素養(yǎng)的工程師奠定知識(shí)和能力的基礎(chǔ)。

本書從1989年密碼學(xué)家大衛(wèi)·喬姆失敗的數(shù)字現(xiàn)金計(jì)劃講起，為讀者詳細(xì)講述了數(shù)字現(xiàn)金的迭代歷史，及其數(shù)字現(xiàn)金與政府技術(shù)專家之間的關(guān)系。在面對(duì)數(shù)字現(xiàn)金對(duì)國(guó)家治理、國(guó)際管理模式挑戰(zhàn)的當(dāng)下，作者嘗試通過研究數(shù)字現(xiàn)金的歷史淵源，并從該層面出發(fā)為人們講解不一樣的體系。作者認(rèn)為，每種貨幣都承載著特定的時(shí)間和歷史結(jié)構(gòu)，在這種結(jié)構(gòu)中，貨

"本書以人工智能實(shí)現(xiàn)算法為視角，系統(tǒng)闡述機(jī)器學(xué)習(xí)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這兩個(gè)彼此緊密聯(lián)系的人工智能實(shí)現(xiàn)途徑中的主要問題與解決方法。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，在深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)與關(guān)鍵問題的基礎(chǔ)上，探討監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)這四大類歸納學(xué)習(xí)問題的本質(zhì)特性及其解決方案，同時(shí)論述作為歸納學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的相似性計(jì)算問題及其解決方法

本書第一章詳細(xì)闡述了類腦模型的構(gòu)建方式及理論基礎(chǔ),通過對(duì)大腦各模塊的模擬和整體協(xié)同,來達(dá)到與人類大腦基本相同的運(yùn)作模式和后臺(tái)架構(gòu)。第二章對(duì)類腦模型的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行了概括性的闡述,以避免繁復(fù)的陳述淹沒了設(shè)計(jì)的初衷。第三章探索性地討論了可能的應(yīng)用場(chǎng)景以及對(duì)人類社會(huì)帶來的可能影響。