本書從注意力機制這一重要角度入手，闡述注意力機制的產(chǎn)生背景和發(fā)展歷程，通過詳實的理論剖析，以深入淺出的方式著重介紹注意力機制在計算機視覺、自然語言處理，以及多模態(tài)機器學(xué)習(xí)三大人工智能方向中的應(yīng)用思路、模型與算法。

機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的顯著進步為新的機遇和一些黑暗的可能性打開了大門，本書作者以樂觀的現(xiàn)實主義者的視角，向我們展示了人工智能如何用于增強和改善人類生活。本書討論了人工智能的含義和優(yōu)點，并探討了與之相關(guān)的全球經(jīng)濟影響、背后的驅(qū)動力以及在公司中實施人工智能的最佳方式等主題。同時，書中還詳細(xì)探討了未來人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域，并

本教材系統(tǒng)地論述了人工智能的經(jīng)典理論及人工智能主要研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識與應(yīng)用場景，目標(biāo)是用通俗易懂的方法幫助讀者構(gòu)建完整的人工智能知識體系，為后續(xù)的深入學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。本教材通過講解人工智能在諸多領(lǐng)域的經(jīng)典應(yīng)用案例，幫助讀者更好地了解人工智能技術(shù)的發(fā)展和日常生活的關(guān)切度，以及未來人工智能的發(fā)展趨勢及面臨的挑戰(zhàn)。本教材內(nèi)容采

本書講述了緒論、時標(biāo)上的加權(quán)偽概周期函數(shù)與動力方程的加權(quán)偽概周期解、時標(biāo)上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)偽概周期解的存在性與穩(wěn)定性等內(nèi)容。

本書提到三個循環(huán)：第一個循環(huán)也是最核心的循環(huán)，即世代沿襲的人類本能。人類天生具有偏見，而且更傾向于使用大腦的系統(tǒng)1行事，在這個過程中，人類原有的偏見進一步被強化，形成第一個循環(huán)。第二個循環(huán)是來自現(xiàn)代的力量，如消費類技術(shù)、資本主義、營銷和政治，它們對核心循環(huán)的人類行為進行采樣，總結(jié)出模式，再將這些模式反作用于人類，最終引

本書圍繞自主無人系統(tǒng)發(fā)展背景、發(fā)展現(xiàn)狀、技術(shù)挑戰(zhàn)、倫理道德和政策法律等問題展開闡述。首先介紹了自主無人系統(tǒng)的相關(guān)概念、發(fā)展歷程、發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢；其次重點分析了自主無人系統(tǒng)涉及的關(guān)鍵技術(shù)，包括感知與認(rèn)知、決策與規(guī)劃、行動與控制、交互與協(xié)同、學(xué)習(xí)與進化等；然后分析了使用自主無人武器系統(tǒng)面臨的倫理道德與政策法律問題，并介

機器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

本書以PyTorch作為深度學(xué)習(xí)框架，主要包括4部分。第1部分（第1、2章），主要概述PyTorch基礎(chǔ)知識與常見深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)，例如，CNN、LSTM，即CNN-LSTM；第2部分（第3～5章）高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)，主要包括常見的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，例如CNN、RNN及最新的Transformer等模型；第3部分（第6～

閱讀本書需要具備一定的Python語言編程基礎(chǔ)知識。編者充分調(diào)研了行業(yè)、企業(yè)對人才技術(shù)技能的需求，將教學(xué)過程和企業(yè)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練與部署、人工智能應(yīng)用開發(fā)等生產(chǎn)過程銜接，與企業(yè)一線工程人員共同研究學(xué)生需要掌握的職業(yè)理論知識和技能，同時參照人工智能深度學(xué)習(xí)工程應(yīng)用職業(yè)技能等級證書要求，將證書和崗位需求充分融入本書。本書

智能問答技術(shù)在自然語言處理和人工智能領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。它將信息檢索、知識表示和自然語言處理技術(shù)融合在一起，為智能推薦、網(wǎng)絡(luò)客服等任務(wù)提供了杰出的支持。本書共分為11章，分為3個部分。第1部分主要介紹知識庫的構(gòu)建，包括現(xiàn)有的知識庫構(gòu)建技術(shù)、基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換儲存和查詢流程、異構(gòu)數(shù)據(jù)源實體對齊和面向知識圖