OpenCV深度學習應(yīng)用與性能優(yōu)化實踐

向深度學習勇敢邁出下一步吧，這種機器學習方法正在改變我們周圍的世界。通過這本實用的參考書，你將學會使用Facebook的開源PyTorch框架快速了解深度學習的關(guān)鍵思想，掌握創(chuàng)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的最新技能。伊恩?波特（IanPointer）首先會為你展示如何在云計算環(huán)境中設(shè)置PyTorch，然后介紹如何創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以

在你的iOS,macOS,tvOS和watchOS的Swift應(yīng)用中創(chuàng)建和實現(xiàn)基于人工智能和機器學習的功能。有了這本實用的指導書，各種背景德程序員都將找到一個Swift一站式人工智能和機器學習解決方案。你將學習如何通過強大的人工智能軟件來實現(xiàn)識別圖像、進行預(yù)測、生成內(nèi)容、提出建議等功能。

《機器學習中的基本算法》共八章.第1章和第2章簡要介紹了機器學習的基本概念、研究內(nèi)容、算法體系，以及相關(guān)的優(yōu)化理論與優(yōu)化算法.第3章和第4章詳細介紹了幾類作為分類器和回歸器的支持向量機算法，包括算法出發(fā)點、建模思想、理論推導和算法在數(shù)據(jù)分類、識別、擬合、預(yù)測等方面的應(yīng)用.第5章和第6章著重介紹了兩類常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

《機器學習與人工智能》涵蓋了與人工智能相關(guān)的機器學習核心方法，包括深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、蒙特卡羅樹搜索、強化學習�！稒C器學習與人工智能》也包括一些應(yīng)用非常廣泛的機器學習方法，例如，支持向量機、決策樹和隨機森林、隱馬爾可夫模型、聚類與自組織映射�！稒C器學習與人工智能》還包含一些重要的大數(shù)據(jù)分析方法

本書通過正在學習機器學習的程序員綾乃和她朋友美緒的對話，結(jié)合回歸和分類的具體問題，逐步講解了機器學習中實用的數(shù)學基礎(chǔ)知識。其中，重點講解了容易成為學習絆腳石的數(shù)學公式和符號。同時，還通過實際的Python編程講解了數(shù)學公式的應(yīng)用，進而加深讀者對相關(guān)數(shù)學知識的理解。

計算智能是人工智能領(lǐng)域較為前沿的研究方向，它是受“大自然智慧”啟發(fā)而被設(shè)計出的一類算法的統(tǒng)稱。計算智能所具有的全局搜索、高效并行等優(yōu)點為解決復雜優(yōu)化問題提供了新思路和新手段，引起了國內(nèi)外學者的廣泛重視并掀起了研究熱潮。目前，計算智能的相關(guān)技術(shù)已成功應(yīng)用于信息處理、調(diào)度優(yōu)化、工程控制、經(jīng)濟管理等眾多領(lǐng)域。 本書在歸納近年

當前，人工智能作為一項引領(lǐng)未來的顛覆性戰(zhàn)略技術(shù)，已在國家安全、國防軍事、社會治理、文化教育、醫(yī)療健康、家居娛樂等領(lǐng)域初露崢嶸，成為世界各國極其重視的核心競爭力技術(shù)之一。本書主要研究人工智能新技術(shù)、新構(gòu)想、新應(yīng)用，面向未來，從人工智能發(fā)展歷程、機器學習、感知認知、人機交互、機器人、腦科學、"智能+"未來應(yīng)用，以及人工智能

本書主要利用控制論、代數(shù)圖論、矩陣論及偏微分方程等理論和方法,重點闡述了多智能體系統(tǒng)一致性和復雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)同步控制這兩個問題,主要討論以下幾類問題：多智能體系統(tǒng)的**-跟隨一致性問題;時滯復雜網(wǎng)絡(luò)的同步問題;Lurie型動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的簇同步問題.

知識工程是創(chuàng)新方法的一種，是一個采用人工智能技術(shù)進行文本理解閱讀，用知識圖譜進行知識表達，并在知識圖譜上構(gòu)建的一個具有搜索、推薦、問答、輿情監(jiān)測和社區(qū)服務(wù)功能的系統(tǒng)。本書概括了知識管理和知識工程的各種概念，描述了人工智能技術(shù)在知識挖掘中的應(yīng)用發(fā)展趨勢及實現(xiàn)知識工程的云架構(gòu)技術(shù)，列舉了知識工程在幾個典型行業(yè)的應(yīng)用實例，展