本書以掌握Python語言基礎(chǔ)為前提，由淺入深、全面系統(tǒng)地講解了機器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識及技能，內(nèi)容注重實用性和可操作性，在介紹機器學(xué)習(xí)理論知識的基礎(chǔ)上，結(jié)合具體的實戰(zhàn)實例，給出了詳細的代碼及實現(xiàn)步驟。全書共9個項目，分別介紹了數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、機器學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)流程、探索性數(shù)據(jù)分析與特征工程、常見機器學(xué)習(xí)算法及框架、交叉驗證與超

本書是《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的重磅升級版本，選用PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關(guān)深度學(xué)習(xí)的交互式學(xué)習(xí)體驗。 本書重新修訂《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的所有內(nèi)容，并針對技術(shù)的發(fā)展，新增注意力機制、預(yù)訓(xùn)練等內(nèi)容。本書包含15章，第一部分介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和預(yù)備知識，并由線性模型引出基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——多層感知機

本書本著培養(yǎng)高職學(xué)生的人工智能基本素養(yǎng)、人工智能思維和人工智能應(yīng)用實踐能力的目標(biāo)，內(nèi)容選取符合高職學(xué)生的特點，強調(diào)人工智能的通識性、典型性和實用性，具有可操作性。本書選取了涵蓋人工智能領(lǐng)域的多個典型案例，采用項目化模式構(gòu)建教學(xué)案例，突出實踐。每個案例由循序漸進的遞進式任務(wù)組成，支持課堂分層次教學(xué)實施。全書共分7章，主要

本書從圖劃分的視角系統(tǒng)介紹基于圖論的機器學(xué)習(xí)方法，包括機器學(xué)習(xí)中的三類基本學(xué)習(xí)問題：無監(jiān)督、半監(jiān)督和監(jiān)督學(xué)習(xí)問題，同時考慮協(xié)同正則化、多重正則化和路徑傳播對基于圖論的學(xué)習(xí)方法進行了拓展。通過大量的實驗驗證，本書提供的方法合理有效，算法效率顯著提高。

本書主要利用魯棒控制理論和隨機系統(tǒng)理論研究了噪聲環(huán)境下多智能體系統(tǒng)的協(xié)同控制問題。具體包括噪聲環(huán)境下異構(gòu)多智能體系統(tǒng)的一致性，持續(xù)干擾下多智能體系統(tǒng)的一致性，噪聲環(huán)境下多智能體系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)運動和對抗編隊控制，最后簡要介紹了噪聲環(huán)境下分?jǐn)?shù)階多智能體系統(tǒng)的一致性。

本套書包含：《深度學(xué)習(xí)從基礎(chǔ)到實踐(上、下冊)》《圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》。

本書著重從方法論角度對基于知識圖譜的可解釋人工智能的相關(guān)研究進行分類梳理，并挑選了智能推薦、問答對話、關(guān)系推理等三個具有代表性的人工智能任務(wù)，在每個任務(wù)下遴選出近年來有具有里程碑意義的典型研究成果，詳細介紹基于知識圖譜的可解釋人工智能的理論模型和應(yīng)用情況。本書既涵蓋了大量經(jīng)典算法，又引入了近年來在該領(lǐng)域研究中涌現(xiàn)出的新

本書在歸納分析國內(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，研究了針對外部干擾、系統(tǒng)未建模動態(tài)、系統(tǒng)狀態(tài)受限、固定時間內(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。主要內(nèi)容包括：設(shè)計基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制算法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的萬能逼近能力對系統(tǒng)內(nèi)的未建模動態(tài)進行估計，并通過設(shè)計神經(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。通過色彩豐富、有趣的插圖，和通讀易懂的文字，生動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，并通過一些簡單、實用的科普知識，以生活場景作為切入點，以真實發(fā)生的事例作為例證，介紹了“圖靈測試”“中國房間”

本書以工作場景和具體任務(wù)來驅(qū)動，包括53個場景展示、85項任務(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。