本書(shū)系統(tǒng)介紹了知識(shí)圖譜的概念、發(fā)展歷程、技術(shù)體系、前沿技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐。在基礎(chǔ)知識(shí)方面，本書(shū)囊括了知識(shí)圖譜從源數(shù)據(jù)到產(chǎn)生決策的全生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié)，分析了數(shù)據(jù)圖譜和知識(shí)圖譜的核心區(qū)別，介紹了圖譜構(gòu)建和知識(shí)表示等相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)。在前沿技術(shù)方面，全面介紹了知識(shí)圖譜自動(dòng)構(gòu)建、知識(shí)圖譜融合和智能推理等問(wèn)題和挑戰(zhàn)。在應(yīng)用實(shí)踐方面，結(jié)

本書(shū)深入淺出地介紹了近年來(lái)AI領(lǐng)域中十分引人注目的新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的基本原理、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其在圖像處理領(lǐng)域中的應(yīng)用；同時(shí)，分析了近年來(lái)在GAN訓(xùn)練、GAN質(zhì)量評(píng)估及多種改進(jìn)型GAN方面取得的進(jìn)展；在實(shí)踐方面，給出了基于Python的基本GAN編程實(shí)例。另外，本書(shū)還介紹了支撐GAN模型的基礎(chǔ)理論和

本書(shū)是與《信息技術(shù)基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)分析+人工智能》配套的實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū)。全書(shū)共分為兩篇：第一篇上機(jī)與實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)，第二篇基礎(chǔ)練習(xí)。第一篇針對(duì)配套教材安排了6個(gè)實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目(24個(gè)任務(wù))，每個(gè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目均以任務(wù)的形式進(jìn)行介紹，讀者可根據(jù)自己所掌握的知識(shí)技能進(jìn)行學(xué)習(xí)并選擇取舍。第二篇是提高計(jì)算機(jī)應(yīng)用技能的自測(cè)習(xí)題，習(xí)題是以全國(guó)計(jì)算機(jī)等級(jí)考

全書(shū)共分為6個(gè)項(xiàng)目，主要內(nèi)容包括計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)基礎(chǔ)、Windows10操作系統(tǒng)及使用、Word2016文檔制作、電子表格處理軟件、PowerPoint2016演示文檔制作與展示、新一代信息技術(shù)。各項(xiàng)目?jī)?nèi)容通過(guò)任務(wù)逐步展開(kāi)，有利于適應(yīng)高等職業(yè)院校項(xiàng)目化教學(xué)要求，適應(yīng)高職學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)。本書(shū)簡(jiǎn)明通俗，便于理解，不僅可以拓

《人工智能等級(jí)考試一級(jí)教程人工智能通識(shí)》面向我國(guó)人工智能的通識(shí)教育與專業(yè)技術(shù)人才的培養(yǎng)。全書(shū)共8章，分為3篇，分別為人工智能的基本理論、人工智能的應(yīng)用以及人工智能的融合拓展，涵蓋了目前主流的人工智能技術(shù)�！度斯ぶ悄艿燃�(jí)考試一級(jí)教程人工智能通識(shí)》在介紹人工智能的基本原理時(shí)，盡量回避了相關(guān)的復(fù)雜模型和算法設(shè)計(jì)，方便讀者在社

本教材較為全面地介紹人工智能技術(shù)服務(wù)、人工智能開(kāi)放平臺(tái)應(yīng)用與實(shí)踐等內(nèi)容。全書(shū)共12個(gè)項(xiàng)目，包括人工智能的技術(shù)與應(yīng)用設(shè)計(jì)、產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用開(kāi)發(fā)，智能數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)入門(mén)使用、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、圖像標(biāo)注，深度學(xué)習(xí)模型定制平臺(tái)入門(mén)使用、模型訓(xùn)練、模型部署，深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)平臺(tái)視覺(jué)任務(wù)應(yīng)用、文本任務(wù)應(yīng)用、聲音任務(wù)應(yīng)用等。本教材以企業(yè)用人需

本書(shū)著重探討新基建背景下我國(guó)人工智能的發(fā)展及其基礎(chǔ)建設(shè)。全書(shū)包括基礎(chǔ)、應(yīng)用和實(shí)踐三篇，共9章�；�礎(chǔ)篇分析了新基建的背景、概念、短板，以及人工智能的發(fā)展與挑戰(zhàn)等，尤其是分析了人工智能與新基建內(nèi)在的關(guān)系；應(yīng)用篇分析了人工智能在產(chǎn)業(yè)融合及在醫(yī)療、教育、能源、城市建設(shè)、社區(qū)建設(shè)等領(lǐng)域的驅(qū)動(dòng)作用；實(shí)踐篇探討了人工智能的數(shù)據(jù)建設(shè)、

本書(shū)基于嵌入式人工智能開(kāi)發(fā)板EAIDK-310和嵌入式虹膜門(mén)禁系統(tǒng)EAIDK-310-P20實(shí)驗(yàn)平臺(tái),使用Qt和PyQt作為界面設(shè)計(jì)和運(yùn)行框架,通過(guò)在嵌入式Linux系統(tǒng)中使用Python和C++語(yǔ)言編寫(xiě)程序代碼,實(shí)現(xiàn)視頻采集、物體分類、人臉識(shí)別、虹膜圖像預(yù)處理、虹膜圖像特征提取與匹配、虹膜圖像采集與定位顯示、虹膜識(shí)別

本書(shū)兼顧統(tǒng)計(jì)知識(shí)的基礎(chǔ)性和系統(tǒng)性，系統(tǒng)介紹深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)和建模技術(shù)。本書(shū)共包括7章，第1章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程及相關(guān)概念；第2章介紹深度學(xué)習(xí)的理論知識(shí)，如張量、梯度、損失函數(shù)、激活函數(shù)、反向傳播等；第3章介紹基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在二分類數(shù)據(jù)、多分類數(shù)據(jù)和連續(xù)數(shù)據(jù)上的實(shí)例構(gòu)建；第4章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化策

本書(shū)從產(chǎn)業(yè)角度深刻分析了異構(gòu)計(jì)算及智能計(jì)算中心建設(shè)的諸多關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用前景，介紹了異構(gòu)融合智能計(jì)算的核心技術(shù)—智能計(jì)算中心異構(gòu)算力芯片、異構(gòu)算力適配、異構(gòu)操作平臺(tái)，以及產(chǎn)業(yè)界中智能計(jì)算中心異構(gòu)算力的解決方案、智能計(jì)算中心的高質(zhì)量發(fā)展與未來(lái)展望。本書(shū)內(nèi)容豐富、分析全面，是實(shí)現(xiàn)智能計(jì)算中心發(fā)展相關(guān)布局的重要技術(shù)參考，對(duì)推動(dòng)