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本書首先概述人工智能、深度學習相關(guān)的基本概念和發(fā)展歷程;然后詳細介紹深度學習的基本理論和算法,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要框架和應用實例、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無監(jiān)督學習深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型和應用、深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)優(yōu)化方法、深度學習模型的輕量化方案以及移動端深度學習案例;之后闡述強化學習的基本理論和算法,包括傳統(tǒng)

在《定性表征——人們?nèi)绾瓮评砗蛯W習連續(xù)變化的世界》一書中，KennethD.Forbus提出，定性表征是認知科學非常深奧的關(guān)鍵內(nèi)容之一——如何對我們周圍連續(xù)變化的現(xiàn)象進行推理和學習。Forbus認為，定性表征是人類認知的核心，它將連續(xù)現(xiàn)象分解成有意義單元的符號化表征。定性表征為常識推理奠定了基礎(chǔ)，因為它們可以用非常少的

大部分TensorFlow教材應用案例少，理論講解比較概括，學生數(shù)學基礎(chǔ)薄弱，對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較難入門。本教材介紹TensorFlow的發(fā)展和特點后，通過案例詳細介紹TensorFlow的使用，著重細致地講解學生學習中遇到的難點，比如張量的形狀、卷積、池化、交叉熵等。通過案例讓學生逐層遞進地掌握TensorFlow，最后

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《漫話人工智能：坂本真樹老師帶你輕松讀懂人工智能》將讀者群設(shè)定為普通大眾，旨在令不熟悉人工智能專業(yè)詞匯、沒有專業(yè)背景的普通讀者也能夠讀懂本書。書中所選取的都是人工智能基礎(chǔ)研究相關(guān)的代表性主題，也是讀者想要了解的問題，如人工智能是什么時候出現(xiàn)的，人工智能會超越人類嗎，什么易導入人工智能，什么不易導入人工智，怎樣從信息角度

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