當(dāng)人們聽說“AI的進化將剝奪人類的就業(yè)機會”時，出于對機器的擔(dān)憂和反感，他們就會產(chǎn)生逆反心理，從而造成對AI能力的過高預(yù)估；另一方面，當(dāng)這種過高的期待沒有實現(xiàn)時，人們就會產(chǎn)生對AI的全面否定，如“AI什么也干不了”“到頭來還不是一無是處、毫無意義”。我們該如何澄清關(guān)于AI的各種誤解，使企業(yè)能夠從容自如地使用AI？本書作

本書重點講述用于預(yù)測性數(shù)據(jù)分析的*重要的機器學(xué)習(xí)方法，包括理論概念和實際應(yīng)用。

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Pytorch是基于python且具備強大GPU加速的張量和動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，更是Python中優(yōu)先的深度學(xué)習(xí)框架，它使用強大的GPU能力,提供*大的靈活性和速度。本書指導(dǎo)讀者以Pytorch為工具在Python中學(xué)習(xí)深層強化學(xué)習(xí)(DQN)。主要內(nèi)容包括：強化學(xué)習(xí)概述及分類、強化學(xué)習(xí)的算法和實施方法、在Pytorch中實施

本書內(nèi)容主要包括機器學(xué)習(xí)的基本知識、基本學(xué)習(xí)方法、集成學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)方法和深度強化學(xué)習(xí)方法等內(nèi)容，將機器學(xué)習(xí)的經(jīng)典內(nèi)容與深度學(xué)習(xí)等前沿內(nèi)容有機地結(jié)合在一起，形成一套相對完整的知識體系，并在每個章節(jié)穿插相應(yīng)的應(yīng)用實例，使得廣大讀者不但能夠較好地掌握機器學(xué)習(xí)基本理論，而且能夠比較系統(tǒng)地掌握其應(yīng)用技術(shù)，為今后的工作和進一

本書全面介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本概念、模型和方法，同時也涉及了深度學(xué)習(xí)中許多最新進展，附錄中還提供了相關(guān)數(shù)學(xué)分支的簡要介紹，旨在讓讀者知其然還要知其所以然。

本書針對人工智能技術(shù)領(lǐng)域人才培養(yǎng)的需要，從實際應(yīng)用出發(fā)，以人工智能涉及的“會運動、會看懂、會聽懂、會思考”四方面為主線進行編寫。本書采用理實一體的編寫方式，設(shè)置了5個學(xué)習(xí)情境，分別為認識人工智能、運動系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用、視覺識別系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用、語音識別系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用和認知系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用，循序漸進地介紹了人工智能控制

本書較為系統(tǒng)地講解了用戶體驗設(shè)計師的職能及價值體現(xiàn)的方法，由點到面地分析了用戶體驗設(shè)計的方法與技巧，目的是讓讀者能夠全方位地進行學(xué)習(xí)，使自己在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)變化如此迅速的當(dāng)下不被淘汰。 全書分為8章。第1章對用戶體驗的概念、用戶體驗設(shè)計師的職責(zé)與價值等內(nèi)容進行了分析；第2章主要對App設(shè)計中的基礎(chǔ)規(guī)范進行了系統(tǒng)全面的講解

《深度學(xué)習(xí)導(dǎo)論》講述了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Tensorflow、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、詞嵌入與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、序列到序列學(xué)習(xí)、深度強化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基本概念和技術(shù)，通過一系列的編程任務(wù)，向讀者介紹了熱門的人工智能應(yīng)用，包括計算機視覺和自然語言處理等。 本書編寫簡明扼要，理論聯(lián)系實踐，每一章都包含習(xí)題以及補充閱

本書主要討論在智能經(jīng)濟的浪潮下，人工智能技術(shù)與區(qū)塊鏈技術(shù)的范式變革與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，以及如何從數(shù)字經(jīng)濟學(xué)視角理解智能經(jīng)濟發(fā)展的商業(yè)邏輯變化和它所帶來的商業(yè)認知升級。全書包括從信息技術(shù)到智能經(jīng)濟、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用與場景、人工智能技術(shù)應(yīng)用與場景、智能經(jīng)濟時代的商業(yè)趨勢四部分，共20講內(nèi)容。 本書通過跨學(xué)科研究，構(gòu)建了一整套認知人工