本書先介紹深度強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識及相關(guān)算法，然后給出多個實戰(zhàn)項目，以期讓讀者可以根據(jù)環(huán)境的直接反饋對智能體加以調(diào)整和改進，提升運用深度強化學(xué)習(xí)技術(shù)解決實際問題的能力。本書涵蓋深度Q網(wǎng)絡(luò)、策略梯度法、演員-評論家算法、進化算法、Dist-DQN、多智能體強化學(xué)習(xí)、可解釋性強化學(xué)習(xí)等內(nèi)容。本書給出的實戰(zhàn)項目緊跟深度強化學(xué)習(xí)

隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)智能化近年來受到廣泛的關(guān)注，已經(jīng)成為下一代移動通信與未來網(wǎng)絡(luò)的重要技術(shù)。阿爾法圍棋（AlphaGo）之后，深度強化學(xué)習(xí)不斷推陳出新，為網(wǎng)絡(luò)中的決策問題提供了有效的潛在解決方案。本書系統(tǒng)介紹了網(wǎng)絡(luò)智能化中深度強化學(xué)習(xí)的基本理論、算法及應(yīng)用場景。全書共8章，針對互聯(lián)網(wǎng)、移動通信網(wǎng)、邊緣網(wǎng)絡(luò)、

人工智能超入門叢書致力于面向人工智能各技術(shù)方向零基礎(chǔ)的讀者，內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)科學(xué)、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學(xué)習(xí)、知識圖譜、專家系統(tǒng)等方向，體系完整、內(nèi)容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關(guān)知識，并輔以程序代碼解決問題，使得零基礎(chǔ)的讀者快速入門。本書是人工智能超入門叢書的一個分冊，以機器學(xué)習(xí)為主線，介紹如

本書主要講解人工智能的技術(shù)發(fā)展和行業(yè)現(xiàn)狀，旨在幫助讀者掌握進入人工智能行業(yè)工作的知識和方法。 本書首先介紹人工智能的技術(shù)概況、人工智能對人們的生活和工作的影響，以及人工智能的三大技術(shù)--機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)的基本原理與應(yīng)用。其次，本書介紹人工智能從業(yè)者所需要的專業(yè)技術(shù)，并提供相應(yīng)的學(xué)習(xí)方法。接著，本書介紹人工智能

本書是人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜叶嗄陮嵺`的結(jié)晶。它深入淺出地講解了無代碼人工智能開發(fā)平臺實踐，可以激發(fā)讀者對人工智能的興趣、學(xué)習(xí)人工智能知識、明確人工智能要素、掌握人工智能應(yīng)用流程，并在學(xué)習(xí)和工作中不斷拓展人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域，探索新的人工智能落地應(yīng)用場景。本書首先介紹了人工智能和無代碼人工智能平臺EasyDL的基本用法

本書系統(tǒng)介紹了機器學(xué)習(xí)常用算法及其應(yīng)用，在深入分析算法原理的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)前熱門應(yīng)用場景，向讀者展現(xiàn)了機器學(xué)習(xí)算法的綜合應(yīng)用，帶領(lǐng)讀者進入機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，開啟人工智能行業(yè)的大門。全書共21章，分為3部分。第1部分介紹機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法，包括線性回歸、多項式回歸、邏輯回歸、k-NN、決策樹、k-Means、SVM、隨機森林、

本書系統(tǒng)地論述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論和設(shè)計基礎(chǔ)，給出了大量應(yīng)用實例，旨在使讀者了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展背景和研究對象，理解和熟悉其基本原理和主要應(yīng)用，掌握其結(jié)構(gòu)模型和基本設(shè)計方法，為以后的深入研究和應(yīng)用開發(fā)打下基礎(chǔ)。全書共分為10章，第1、2章介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史、基本特征與功能、應(yīng)用領(lǐng)域及基礎(chǔ)知識，第3~10章展開介

使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)解決實際應(yīng)用問題涉及模型的建立、訓(xùn)練及評估等步驟。優(yōu)化算法常被用于訓(xùn)練模型的參數(shù)，是機器學(xué)習(xí)的重要組成部分。機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練可以建模成無約束優(yōu)化問題或帶約束優(yōu)化問題，約束可以為模型增加更多的先驗知識。基于梯度的算法（例如加速梯度法、隨機梯度法等）是求解無約束優(yōu)化問題的常用方法，而交替方向乘子法（ADM

本書是入門階段的人工智能技術(shù)讀物，使讀者獲得人工智能的入門知識和基本的人工智能思維模式與動手能力，主要內(nèi)容包括人類智能與人工智能的關(guān)系、人工智能的定義、人工智能六大實現(xiàn)途徑、智能系統(tǒng)的動手實踐等，為學(xué)校開展人工智能入門教學(xué)或者讀者自學(xué)人工智能技術(shù)提供參考和指南。

本書基于循序漸進培養(yǎng)兒童數(shù)學(xué)核心概念和邏輯思維的培養(yǎng)目標(biāo)，用故事情景和實物化編程游戲工具，引導(dǎo)孩子在角色扮演和對圖形化程序指令符號的理解執(zhí)行過程中，訓(xùn)練孩子用計算思維解決問題，使抽象枯燥的數(shù)學(xué)教育和編程教育變成生動活潑、充滿童趣，又富有互動性的學(xué)習(xí)體驗。 附帶教學(xué)教案和教具