本書系統介紹了神經網絡和深度學習，并結合實際應用場景和綜合案例，讓讀者深入了解深度學習。全書共16章，分為4個部分。第1部分介紹了深度學習基礎算法與應用，主要包括神經網絡和深度學習的相關概念、多層神經網絡的基本原理和具體應用、卷積神經網絡的原理及項目案例實現、優(yōu)化算法與模型管理。第2部分介紹了深度學習進階算法與應用，主

本書以通俗的語言和生動的案例，將ChatGPT、AIGC和元宇宙等熱點一網打盡，全面展示“臺前”“幕后”的來龍去脈，是一本深入淺出的通識書。本書將為你撥開迷霧，搞懂底層邏輯，把握風靡全球的未來科技和AI新時代的成長機會。

本書從ChatGPT等自然語言大模型基礎知識講起，重點介紹了ChatGPT等語言大模型在生活中的實際應用，讓每一個人都能了解未來的生活和工作。 本書分為16章，涵蓋的主要內容有人工智能、OpenAI、ChatGPT的介紹、ChatGPT的使用技巧，向大家展現ChatGPT在教育與學術、商業(yè)管理、新媒體、辦公、求職、法律

本書從數據集、數據清理開始談起，在介紹機器學習的建模方式后，第2章詳細說明了機器學習與深度學習所涉及的矩陣、向量等技術。第3章使用Keras搭建深度學習模型，也介紹了激活函數、損失函數、反向傳播、過擬合或欠擬合等問題。第4章給出了訓練深度學習模型的過程中可能存在的交叉驗證問題。當需要提高模型精度時，可以考慮參考第5章中

本書以通俗易懂的語言對ChatGPT進行全面講解。本書分為10章。第1章對ChatGPT及ChatGPT的創(chuàng)造者OpenAI進行初步講解。第2章講解ChatGPT的功能和使用方式，以及如何用ChatGPT在實際應用場景中解決問題。第3章講解如何用Prompt（提示語）讓ChatGPT輸出更有價值的內容，并講解設計Pro

本書是一本學術專著類圖書，本書對人工智能與大數據應用進行了深入研究，內容涵蓋大數據與人工智能的歷史、應用，數據工程，人工智能基礎算法的原理介紹，大數據平臺技術介紹，在大數據平臺上分布式實現算法的案例，深度學習技術的介紹，以及人工智能算法的應用與實踐等。本書集理論與實踐相結合，案例分析精準，實用性強，旨在為培養(yǎng)符合智能化

全書分為四篇，即基礎篇、陸地篇、海洋篇、航空篇。第一篇為基礎篇，介紹人工智能的基本概念、發(fā)展歷程和基礎編程語言。第二篇為陸地篇，介紹陸地機器人的分類、結構設計及應用，模塊化組裝的理念增加趣味性同時充分發(fā)揮學生的想象力思維，實現其創(chuàng)意設計。第三篇為海洋篇，介紹水下機器人的研究背景和意義，通過遙控水下機器人(ROV)和自主

埃里克，J.拉森描繪了人工智能發(fā)展的歷史，包括圖靈的早期工作到今天占主導地位的機器學習模型。從一開始，人工智能研究人員和愛好者就把人工智能的推理方法等同于人類智能的推理方法。但這是一個嚴重的錯誤。即使是最先進的人工智能，看上去也與人類智能相去甚遠�，F代人工智能是基于歸納推理的：計算機做出統計相關性，以確定哪個答案可能是

本書從人工智能的理論和實踐出發(fā)，重點論述了卷積神經網絡模型在遙感應用中所需解決的算法優(yōu)化問題及硬件實現方案。全書按內容可主要分為五部分，分別是遙感技術及卷積神經網絡模型的發(fā)展、卷積神經網絡模型優(yōu)化壓縮算法、卷積神經網絡模型的硬件加速設計、硬件加速器的編譯軟件設計、基于HLS的卷積神經網絡模型快速實現。書后附有相關的參考

本書主要闡述人工智能的基礎理論和方法，介紹當今人工智能領域核心技術的基本原理，分析如何采用不同的人工智能方法完成各類機器推理和問題求解任務。全書共分七章，第一章人工智能概述部分除介紹人工智能的基礎概念、基本研究內容和主要應用領域外，還重點介紹和梳理了人工智能的發(fā)展簡史，加深讀者對人工智能發(fā)展全貌和不同技術路線的理解；接