本書聚焦深度學習算法的基礎理論和核心算法，全面系統地論述深度學習的基礎理論，兼顧人工智能數學基礎知識與領域**原創(chuàng)基礎理論，構建脈絡清晰的人工智能理論體系。本書首先介紹了深度學習的相關數學基礎，主要包括線性代數、概率論、信息論三部分；緊接著系統地介紹了深度學習的重點內容，主要分為五方面，即深度學習的逼近理論，深度學習的

本書共8章，包括緒論、知識表示、搜索算法、推理技術、專家系統、機器學習、規(guī)劃系統以及Agent系統，全面系統地介紹了人工智能的發(fā)展、表示方法以及經典算法等內容。具體包括：人工智能的定義和發(fā)展、人類智能與人工智能、人工智能的學派及其爭論等。

本書主要內容包括：人工智能的新里程碑——ChatGPT、深入理解Transformer模型、生成式預訓練、無監(jiān)督多任務與零樣本學習、稀疏注意力與基于內容的學習等，共十一章。具體內容包括：ChatGPT的發(fā)展歷程、ChatGPT的能力、大語言模型的技術演化等。

本書適合任何想要深入了解深度學習這個迷人領域的人，您不需要具備高級數學和編程知識就可以掌握其根本原理。如果您想知道這些工具是如何工作的，并學會自己使用它們，答案盡在書中。而且，如果您已經準備好編寫自己的程序，那么隨附的Github存儲庫中還有大量補充的Python筆記本可以幫助您。本書講解語言通俗易懂，包含大量的的彩色

本書系統闡述了智能算法在波束形成設計、波達方向估計與聲源定位中的應用。全書分三篇，共11章，主要涉及仿人智能算法、仿生物進化智能算法、群體智能優(yōu)化算法和深度學習等的原理、方法及實現框架，寬帶波束形成、穩(wěn)健自適應波束形成、混響背景下波束形成的設計原理與方法，以及寬帶信號波達方向估計與近場聲源定位算法，也給出了智能算法在波

本書較為全面地介紹了腦科學、神經科學的基本概念、知識和理論，以及腦科學、神經科學等方面的新成果和新發(fā)現。全書共11章，在緒論部分介紹了腦科學定義、研究方法、研究內容以及發(fā)展現狀，然后介紹了腦的基本結構與組成以及腦神經系統知識。在智能機制方面，主要詳細介紹了感知覺、運動、學習與記憶、注意與決策、語言、情緒等功能產生或形成

ChatGPT在全球掀起了AI大模型的浪潮，它是基于GPT-3.5架構的大模型所產生驚艷效果的典型代表。AI大模型是指具有大規(guī)模參數和復雜結構的人工智能模型。隨著計算能力的不斷提高和數據量的增大，AI大模型在自然語言處理、圖像識別、語音識別等領域取得了重大的進展和成果，OpenAI于今年3月也剛剛發(fā)布了ChatGPT的

"本書在總結作者人工智能教學成果與校企合作項目工程應用成果的基礎上，將常用的人工智能方法匯總成可參考、可閱讀、可復制、可再次應用的項目手冊。項目內容主要包括：開發(fā)環(huán)境、圖像與視頻的操作、模板匹配、特征點與特征匹配、運動物體檢測、目標跟蹤、圖像檢索、手勢識別、圖像內容識別、手寫字符識別、速算題目識別、上位機開發(fā)以及軟硬結

機器學習就是希望機器能夠模擬人類學習的過程，使機器在沒有明確人工指導的情況下通過分析數據不斷獲得經驗和知識，再調整自身行為進行自我學習，從而改善性能。因此，機器學習融合了人工智能、信息科學、計算機科學、以及類腦科學的相關領域知識，被廣泛應用于國防安全、智能制造、智慧醫(yī)療、智慧城市、以及數字娛樂等。本書共包含9章內容，第

本書重點圍繞眾智科學智能理論與計算方法展開介紹，主要內容包括眾智的定義和建模、眾智的分析與計算方法、單個智能體和多個智能體的智能進化方法、眾智水平分析方法，以及眾智科學智能理論在典型場景的應用。