"本書是一本人工智能的入門級(jí)教程。教材以通俗易懂的方式，對(duì)人工智能的基本技術(shù)及其應(yīng)用進(jìn)行簡(jiǎn)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(jiǎn)析”4個(gè)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(duì)人工智能的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景、人工智能概

在大數(shù)據(jù)時(shí)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(dòng)”階段向“模型驅(qū)動(dòng)”階段躍升，但這也給ML項(xiàng)目落地帶來了更大的困難，為了適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展，MLOps應(yīng)運(yùn)而生。本書從多個(gè)方面介紹了MLOps實(shí)踐路徑，內(nèi)容涵蓋了設(shè)計(jì)、構(gòu)建和部署由ML驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序所需的各種實(shí)用技能。

本書基于C++編寫，旨在帶領(lǐng)讀者動(dòng)手打造出一個(gè)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(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)框架中的各個(gè)組件和功能，包括基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、運(yùn)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(gè)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

這是一本寫給青少年看的人工智能科普?qǐng)D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(dòng)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(shí)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(diǎn)子；技術(shù)如何從

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(shí)現(xiàn)，以及實(shí)用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括遷移學(xué)習(xí)、對(duì)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(huì)構(gòu)造一個(gè)圖像識(shí)別器，生成逼真的圖畫

當(dāng)前AI圖書市場(chǎng)，理論知識(shí)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的脫節(jié)，是很多書籍的缺點(diǎn)。本書立足于理論，從實(shí)例入手，將理論知識(shí)和實(shí)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(duì)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

本書針對(duì)人工智能硬件電路設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、著重介紹硬件電路相關(guān)的設(shè)計(jì)知識(shí)及SoC設(shè)計(jì)開發(fā)過程中數(shù)字前端知識(shí)，包括VHDL技術(shù)、Verilog技術(shù)及HLS技術(shù)。同時(shí)將開發(fā)SoC中常用的模塊作為應(yīng)用實(shí)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(shí)、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

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(shí)為線索，分為知識(shí)搜索、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、知識(shí)推理和知識(shí)應(yīng)用四個(gè)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(dòng)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

本書從計(jì)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(shí)際案例問題的過程中植入知識(shí)點(diǎn)，為各專業(yè)的學(xué)生在今后設(shè)計(jì)、構(gòu)造和應(yīng)用各種計(jì)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(jì)算與計(jì)算思維、程序設(shè)計(jì)與算法、人工智能與智能計(jì)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(jí)新生的計(jì)算機(jī)導(dǎo)論等信息技術(shù)類基礎(chǔ)課程，可作

本書首先介紹深度學(xué)習(xí)方面的數(shù)學(xué)知識(shí)與Python基礎(chǔ)知識(shí)，線性模型中的線性回歸模型和logistic模型；然后講述正向傳播算法、反向傳播算法及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完整訓(xùn)練流程，輸出層的激活函數(shù)和隱藏層的常見激活函數(shù)，深度學(xué)習(xí)的過擬合和欠擬合，應(yīng)對(duì)過擬合的方法，以及使用TensorFlow2建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的步驟；接著介紹