知識圖譜作為認(rèn)知智能的核心技術(shù)正蓬勃發(fā)展。本書系統(tǒng)全面地介紹了知識圖譜的核心技術(shù)，既有宏觀整體的技術(shù)體系，也有關(guān)鍵技術(shù)和算法細(xì)節(jié)，內(nèi)容包括：知識圖譜模式設(shè)計的方法論——六韜法；知識圖譜構(gòu)建中的實體抽取和關(guān)系抽�。恢�識存儲中的屬性圖模型及圖數(shù)據(jù)庫，重點介紹了JanusGraph分布式圖數(shù)據(jù)庫；知識計算中的圖論基礎(chǔ)，以及中

本書共14章，涵蓋了深度學(xué)習(xí)中的大部分學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)方法。第1～2章介紹開發(fā)環(huán)境軟件安裝和深度學(xué)習(xí)相關(guān)的軟件包，第3～4章是鳶尾花多分類全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別案例與實現(xiàn)，第5～6章是MINIST手寫數(shù)字識別案例，第7章是FashionMNIST服裝識別案例，可以加深對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)識，第8章介紹CIFAR-10數(shù)據(jù)集彩色圖片識

本書以元宇宙為主題，全面講述了元宇宙在當(dāng)下和未來的發(fā)展。首先，講解了元宇宙的概念、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)鏈及對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的重要意義，以便讀者了解元宇宙的整體框架。其次，介紹了元宇宙在游戲、社交、辦公、教育、虛擬數(shù)字人等方面的應(yīng)用，展示了元宇宙的巨大潛力。最后，分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)變革、元宇宙投資方向，并且對未來進(jìn)行了展望，介紹了元宇宙的

未來網(wǎng)絡(luò)是什么樣子？構(gòu)建未來網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)有哪些？如果你在思考這些問題，請你一定要閱讀本書。AI助力通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展構(gòu)建了“網(wǎng)絡(luò)AI”，在此基礎(chǔ)上疊加云網(wǎng)融合、B5G/6G、網(wǎng)絡(luò)5.0、算力網(wǎng)絡(luò)、區(qū)塊鏈、數(shù)字孿生、量子通信、網(wǎng)絡(luò)安全等新的關(guān)鍵技術(shù)，共同打造“2030后的未來網(wǎng)絡(luò)”。本書通過講解和剖析上述關(guān)鍵技術(shù)，多維度地

這是一本寫給青少年看的人工智能科普圖書，目的是幫助小讀者們啟蒙科學(xué)素養(yǎng)，開闊科學(xué)視野，培養(yǎng)科學(xué)思維，鍛煉動手能力，讓小讀者們了解人工智能的過去、現(xiàn)在和未來，從而更好地融入人工智能時代。通過閱讀本書，小讀者們不僅能了解到“生活中有哪些人工智能”，還會一睹很多人工智能發(fā)展的過程和細(xì)節(jié)：生活中的人工智能都是如何工作的，科學(xué)家

本書系統(tǒng)地介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理和實現(xiàn)，是一本理論扎實、落地性強(qiáng)的圖書。 本書包含3個部分：第一部分為強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，講解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念和表格型強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法；第二部分為強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)階，討論深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的思維方式、深度價值函數(shù)和深度策略學(xué)習(xí)方法；第三部分為強(qiáng)化學(xué)習(xí)前沿，介紹學(xué)術(shù)界在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主要關(guān)注方向和前沿算法。

"本書是一本人工智能的入門級教程。教材以通俗易懂的方式，對人工智能的基本技術(shù)及其應(yīng)用進(jìn)行簡要介紹和解析。教材內(nèi)容由“人工智能概念建構(gòu)”、“人工智能技術(shù)淺探”、“人工智能算法語言淺嘗”和“人工智能典型應(yīng)用簡析”4個模塊構(gòu)成。 其中“人工智能概念建構(gòu)”是人工智能的基本認(rèn)知模塊，旨在通過對人工智能的現(xiàn)實應(yīng)用場景、人工智能概

本書是一本系統(tǒng)介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)及開源框架PyTorch的入門書。書中通過大量案例介紹了PyTorch的使用方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建、常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的實現(xiàn)，以及實用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括遷移學(xué)習(xí)、對抗生成學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。讀者通過閱讀本書，可以學(xué)會構(gòu)造一個圖像識別器，生成逼真的圖畫

本書全面介紹可解釋人工智能的基礎(chǔ)知識、理論方法和行業(yè)應(yīng)用。全書分為三部分，共11章。第一部分為第1章，揭示基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能系統(tǒng)決策機(jī)制，提出一種基于人機(jī)溝通交互場景的可解釋人工智能范式。第二部分為第2～5章，介紹各種可解釋人工智能技術(shù)方法，包括貝葉斯方法、基于因果啟發(fā)的穩(wěn)定學(xué)習(xí)和反事實推理、基于與或圖模型的人機(jī)協(xié)

這是一本寫給青少年看的人工智能科普圖書，目的是幫助小讀者啟蒙科學(xué)素養(yǎng)，開闊科學(xué)視野，培養(yǎng)科學(xué)思維，鍛煉動手能力，讓他們了解人工智能的過去、現(xiàn)在和未來，從而更好地融入人工智能時代。通過閱讀本書，小讀者不僅可以了解到“人工智能的工作方式”，還能一睹很多人工智能發(fā)展的過程和細(xì)節(jié)：科學(xué)家如何提出問題并想到絕妙的點子；技術(shù)如何從

本書基于C++編寫，旨在帶領(lǐng)讀者動手打造出一個深度學(xué)習(xí)框架。本書首先介紹C++模板元編程的基礎(chǔ)技術(shù)，然后在此基礎(chǔ)上剖析深度學(xué)習(xí)框架的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，逐一實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)框架中的各個組件和功能，包括基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、運算與表達(dá)模板、基本層、復(fù)合層、循環(huán)層、求值與優(yōu)化等，最終打造出一個深度學(xué)習(xí)框架。本書將深度學(xué)習(xí)框架與C++模板元編程有

在大數(shù)據(jù)時代，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域取得了巨大的成功，數(shù)據(jù)應(yīng)用也逐漸從“數(shù)據(jù)驅(qū)動”階段向“模型驅(qū)動”階段躍升，但這也給ML項目落地帶來了更大的困難，為了適應(yīng)時代的發(fā)展，MLOps應(yīng)運而生。本書從多個方面介紹了MLOps實踐路徑，內(nèi)容涵蓋了設(shè)計、構(gòu)建和部署由ML驅(qū)動的應(yīng)用程序所需的各種實用技能。

本書從計算思維的角度出發(fā)，以人工智能相關(guān)問題為引導(dǎo)，在解決實際案例問題的過程中植入知識點，為各專業(yè)的學(xué)生在今后設(shè)計、構(gòu)造和應(yīng)用各種計算系統(tǒng)，求解本學(xué)科的問題奠定基礎(chǔ)。全書內(nèi)容包括計算與計算思維、程序設(shè)計與算法、人工智能與智能計算、網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)這四大部分。本書適用于高等院校一年級新生的計算機(jī)導(dǎo)論等信息技術(shù)類基礎(chǔ)課程，可作

本書系統(tǒng)闡述了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，以知識為線索，分為知識搜索、知識發(fā)現(xiàn)、知識推理和知識應(yīng)用四個部分，全面反映了人工智能領(lǐng)域國內(nèi)外的最新研究進(jìn)展和動態(tài)。為便于讀者深入學(xué)習(xí)，每章的最后一節(jié)均配有相關(guān)方法的案例和編程內(nèi)容，大部分章末配有課后練習(xí)，讀者可掃描書中二維碼獲取相關(guān)代碼和參考答案。本書可作為高等學(xué)校智

本書針對人工智能硬件電路設(shè)計基礎(chǔ)、著重介紹硬件電路相關(guān)的設(shè)計知識及SoC設(shè)計開發(fā)過程中數(shù)字前端知識，包括VHDL技術(shù)、Verilog技術(shù)及HLS技術(shù)。同時將開發(fā)SoC中常用的模塊作為應(yīng)用實例進(jìn)行詳細(xì)講解。VHDL技術(shù)部分詳細(xì)介紹了VHDL語言的背景知識、基本語法結(jié)構(gòu)和VHDL代碼的編寫方法。另外，該部分還加入了基礎(chǔ)電路

當(dāng)前AI圖書市場，理論知識與實踐經(jīng)驗的脫節(jié)，是很多書籍的缺點。本書立足于理論，從實例入手，將理論知識和實際應(yīng)用結(jié)合，目標(biāo)是讓讀者能夠快速地熟悉人工智能中經(jīng)典算法。全書分為4篇，共20章。其中第1篇為基礎(chǔ)算法篇，主要講述排序、查找、線性結(jié)構(gòu)、樹、隊列、散列、圖、堆棧等基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法；第2篇為機(jī)器學(xué)習(xí)算法篇，主要講述分類

青少年人工智能編程水平測試涵蓋從數(shù)學(xué)邏輯到計算思維、從拖曳程序模塊到程序編寫、從數(shù)學(xué)建模到算法設(shè)計等多學(xué)科知識，能夠?qū)�學(xué)生的多學(xué)科知識綜合運用能力做出評價；能夠通過設(shè)計的具體解決方案，對學(xué)生的計算思維、創(chuàng)造性思維等能力做出評價；在具體的解決方案中，能夠通過設(shè)計算法模型和實現(xiàn)算法，對學(xué) 生掌握和運用編程的能力做出評價。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)及人工智能領(lǐng)域的一種重要方法，在游戲、自動駕駛、機(jī)器人路線規(guī)劃等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。 本書結(jié)合了李宏毅老師的“深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)”、周博磊老師的“強(qiáng)化學(xué)習(xí)綱要”、李科澆老師的“世界冠軍帶你從零實踐強(qiáng)化學(xué)習(xí)”公開課的精華內(nèi)容，在理論嚴(yán)謹(jǐn)?shù)幕�礎(chǔ)上深入淺出地介紹馬爾可夫決策過程、蒙特卡洛方法、時序差分方法、

本書從強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識出發(fā)，結(jié)合PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法各種模型的相關(guān)算法原理和基于PyTorch的代碼實現(xiàn)。作為一本介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)知識的相關(guān)圖書，本書介紹了常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境，基于價值網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和基于策略梯度的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，以及一些常用的比較流行的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（如蒙特卡洛樹搜索

本書結(jié)合了最新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用成果，充分考慮了大學(xué)生的知識結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)特點，結(jié)合各個專業(yè)特點介紹了深度學(xué)習(xí)的基本概念及TensorFlow框架，以及深度學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域的具體應(yīng)用。本書為高職高專院校深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)課程教材重點介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、TensorFlow環(huán)境使用、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遷移學(xué)習(xí)等內(nèi)容。