深入淺出AI算法：基礎概覽

零樣本圖像分類主要解決在標記訓練樣本不足以涵蓋所有對象類的情況下，如何對未知新模式進行正確分類的問題，近年來已逐漸成為機器學習領域的研究熱點之一。利用可見類訓練樣本學習到的分類器對新出現(xiàn)的對象類進行分類識別是非常困難的學習任務。《零樣本圖像分類》針對零樣本圖像分類問題從屬性角度入手，基于深度學習及知識挖掘、屬性自適應、

本書系統(tǒng)論述了智能開源硬件的電路基礎、原理、開發(fā)方法及實戰(zhàn)設計案例，理論與實踐緊密結合。全書分四篇，分別為電路分析基礎篇、數(shù)字電路篇、模擬電路篇、智能感知篇；涵蓋14章，內容包括電路分析基礎、正弦穩(wěn)態(tài)電路、一階電路、數(shù)字邏輯基礎、組合邏輯電路、觸發(fā)器、時序邏輯電路、放大電路、模擬集成電路等開發(fā)開源硬件所需的電路基礎理論

近年來人工智能技術蓬勃發(fā)展，人工智能正在改變我們的生活。為了讓讀者在不需要掌握太多數(shù)學 和計算機科學知識的情況下，能夠快速上手，使用Python語言實現(xiàn)常用的機器學習算法，并解決一些實際的問題，我們策劃并出版本書。 本書共14章，內容涵蓋基本的機器學習概念和環(huán)境搭建，目前各個領域中的熱門算法，以及數(shù)據預處理、模型評估和

本書介紹了人工智能概覽、機器學習、深度學習、人工智能主流開發(fā)框架、華為全棧全場景AI戰(zhàn)略—EI、HiAI、昇騰，以及人工智能綜合實驗等內容?這是一本華為ICT學院人工智能課程培訓的教材。本書是作者和華為的工作人員共同完成的，其間參閱了國內外現(xiàn)有教材和相關文獻后編寫的?全書注重理論與實踐的結合,注重算法與框架的實際應用與

近年來，人工智能發(fā)展非常迅速，在可以預見的未來，它必然會強烈沖擊并深刻變革人類既有的生活模式。實際上，除技術問題外，人工智能的邏輯基礎和倫理基礎與哲學之間的關系也十分密切。有鑒于此，本書從與人工智能緊密相關的哲學問題入手，關注如下話題：強人工智能是否可能；近代唯理論和經驗論爭論對于人工智能的影響；蘇聯(lián)、日本及歐盟在人工

本書選材廣泛，主要包括人工智能概述、現(xiàn)實世界中人工智能的應用、人工智能的類型、人工智能的利與弊、人工智能中的知識表示、人工智能中的推理、人工智能中的搜索算法、機器學習算法、專家系統(tǒng)、人工智能中的模糊邏輯及其應用、有監(jiān)督機器學習與無監(jiān)督機器學習、現(xiàn)實世界中機器學習的應用、人工神經網絡、深度學習、模式識別、面部識別、人工智

本書以Python機器學習常用技術與真實案例相結合的方式，深入淺出地介紹了Python機器學習應用的主要內容。全書共11章，分別介紹了機器學習概述、數(shù)據準備、特征工程、有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、智能推薦的相關知識，并介紹了市財政收入分析案例、基于非侵入式電力負荷監(jiān)測與分解的電力分析案例、航空公司客戶價值分析案例、廣電大數(shù)

隨著時代的發(fā)展、計算機硬件性能的提升與大數(shù)據技術的進步,深度學習在理論上不斷創(chuàng)新,尤其在商業(yè)場景應用中取得重要成果,使得人工智能又一次進入黃金發(fā)展時期,“深度學習時代”已經來臨!本書將帶領讀者了解深度學習技術的理論及應用情況。全書共10章,分3部分。第1部分,即第1-第4章,主要介紹人工智能與神經網絡的基礎知識,以及深

物聯(lián)網應用具有"賦予物體以智能"和"使物體提供信息"兩個特征，從而使人與物、物與物之間的互動成為可能。但是，由于這些互動對價值共創(chuàng)的作用機理尚不清楚，導致無法進行物聯(lián)網應用下的商業(yè)模式創(chuàng)新，從而限制了物聯(lián)網應用的發(fā)展。因此，本書將：（1）搜集大量互聯(lián)網時代下的價值共創(chuàng)案例（特別是物聯(lián)網應用），使用價值網絡分析方法解構這

本書主要內容包括普通最小二乘法回歸、嶺回歸、Lasso回歸、彈性網絡回歸、正交匹配追蹤回歸、貝葉斯回歸、廣義線性回歸、隨機梯度下降回歸、被動攻擊回歸、魯棒回歸、多項式回歸、支持向量機回歸、核嶺回歸、最近鄰回歸、高斯過程回歸、決策樹、神經網絡模型、保序回歸、嶺分類、邏輯回歸分類、隨機梯度下降分類、感知機、被動攻擊分類、支

本書從人工智能的基本定義出發(fā)，由淺入深地闡述了人工智能的理論、策略、研究方法和應用領域，以梳理知識脈絡和要點的方式，詳細介紹了知識表示、邏輯推理及方法、非確定性推理及方法、搜索策略、機器學習等方面的內容。作為導論書籍，本書概念論述清楚，內容豐富，通俗易懂，在較為全面介紹人工智能的基礎上對一些傳統(tǒng)內容進行了取舍。為滿足讀

零基礎讀者應如何快速入門機器學習？數(shù)學基礎薄弱的讀者應如何理解機器學習中的數(shù)學原理？這些正是本書要解決的問題。本書從數(shù)學基礎知識入手，通過前3章的介紹，幫助讀者輕松復習機器學習涉及的數(shù)學知識；然后，通過第4-第13章的介紹，逐步講解機器學習常見算法的相關知識，幫助讀者快速入門機器學習；最后，通過第14章的綜合實踐，幫助

《人工智能導論》為大連理工大學“新工科”系列精品教材。本書內容包括緒論、知識表示、確定性推理、不確定性推理、搜索求解策略、遺傳算法及其應用、群智能算法及其應用、人工神經網絡及其應用、機器學習、專家系統(tǒng)、自然語言理解及其應用等。本書可供電子信息類專業(yè)本、�？茖W生作為教材使用，也可供從事人工智能領域的技術人員參考。

人工智能的迅猛發(fā)展，對整個人類、社會和時代的進步起到了不可估量的作用。然而，人工智能的未來奇點在哪兒？人工智能是否具有人類意識？人工智能會導致人類大規(guī)模失業(yè)嗎？會替代人類嗎？本書以通俗易懂的語言，圖文并茂的方式不僅描繪了人工智能發(fā)展的歷史、現(xiàn)狀與未來，而且探討了人工智能發(fā)展可能對經濟、政治、軍事、法律等方面的影響，其中

本書既可以作為相關專業(yè)本科生和研究生的學習用書，也可以作為廣大科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。

本書從傳統(tǒng)的機器學習，如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機、集成學習，到前沿的深度學習和神經網絡，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，對人工智能技術進行零基礎講解，內容涵蓋數(shù)學原理、公式推導、圖表展示、企業(yè)應用案例。本書面向初中級讀者，能幫助讀者迅速掌握機器學習技術的相關概念及原理。本書內容結合作者多年

本書是一本介紹深度學習理論和實戰(zhàn)應用的教程，先從數(shù)學基礎和機器學習基礎出發(fā)，按照神經網絡的技術發(fā)展框架由易到難逐步講解深度學習的理論，然后再通過實踐部分，詳細解釋深度學習的應用案例，讓讀者既能了解深度學習理論，又能學會使用深度學習框架，實現(xiàn)自己的深度學習模型。主要內容包括深度學習的發(fā)展歷史、單層感知器、線性神經網絡、B

本書全面講解PaddlePaddleFluid框架在深度學習領域的應用。全書共15章，分別是PaddlePaddle深度學習開發(fā)環(huán)境的搭建、PaddlePaddle快速入門、線性回歸算法實戰(zhàn)、卷積神經網絡實戰(zhàn)、循環(huán)神經網絡實戰(zhàn)、生成對抗網絡實戰(zhàn)、強化學習實戰(zhàn)、模型的保存與使用、遷移學習實戰(zhàn)可視化工具VisualDL的使

本書的主要特色在于知識建模和智能推理技術方面的創(chuàng)新，并基于知識圖譜建模和智能推理技術的集成完成了一系列應用軟件的開發(fā)，直觀形象、易學易用。本書是AI3軟件的詳盡解讀，分為AI3普及版（自由拷貝，不限使用）、AI3智能教學版以及AI3專業(yè)版（適用于復雜過程工業(yè)系統(tǒng)AI應用）。