本書主要利用控制論、代數(shù)圖論、矩陣論及偏微分方程等理論和方法,重點(diǎn)闡述了多智能體系統(tǒng)一致性和復(fù)雜動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)同步控制這兩個(gè)問題,主要討論以下幾類問題：多智能體系統(tǒng)的**-跟隨一致性問題;時(shí)滯復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的同步問題;Lurie型動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的簇同步問題.

本書理論知識(shí)體系完備，由淺入深，系統(tǒng)性地介紹了深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展脈絡(luò)，以及模型深度設(shè)計(jì)、模型寬度設(shè)計(jì)、模型通道維度設(shè)計(jì)、殘差連接設(shè)計(jì)、分組卷積設(shè)計(jì)、多尺度與非正常卷積設(shè)計(jì)、多輸入網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、三維卷積網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、動(dòng)態(tài)推理模型與注意力機(jī)制設(shè)計(jì)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)這10類主流的深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)思想。同時(shí)，本書為各

《機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能》涵蓋了與人工智能相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)核心方法，包括深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、蒙特卡羅樹搜索、強(qiáng)化學(xué)習(xí)�！稒C(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能》也包括一些應(yīng)用非常廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，例如，支持向量機(jī)、決策樹和隨機(jī)森林、隱馬爾可夫模型、聚類與自組織映射。《機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能》還包含一些重要的大數(shù)據(jù)分析方法

計(jì)算智能是人工智能領(lǐng)域較為前沿的研究方向，它是受“大自然智慧”啟發(fā)而被設(shè)計(jì)出的一類算法的統(tǒng)稱。計(jì)算智能所具有的全局搜索、高效并行等優(yōu)點(diǎn)為解決復(fù)雜優(yōu)化問題提供了新思路和新手段，引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛重視并掀起了研究熱潮。目前，計(jì)算智能的相關(guān)技術(shù)已成功應(yīng)用于信息處理、調(diào)度優(yōu)化、工程控制、經(jīng)濟(jì)管理等眾多領(lǐng)域。 本書在歸納近年

《機(jī)器學(xué)習(xí)中的基本算法》共八章.第1章和第2章簡要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、研究內(nèi)容、算法體系，以及相關(guān)的優(yōu)化理論與優(yōu)化算法.第3章和第4章詳細(xì)介紹了幾類作為分類器和回歸器的支持向量機(jī)算法，包括算法出發(fā)點(diǎn)、建模思想、理論推導(dǎo)和算法在數(shù)據(jù)分類、識(shí)別、擬合、預(yù)測(cè)等方面的應(yīng)用.第5章和第6章著重介紹了兩類常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

知識(shí)工程是創(chuàng)新方法的一種，是一個(gè)采用人工智能技術(shù)進(jìn)行文本理解閱讀，用知識(shí)圖譜進(jìn)行知識(shí)表達(dá)，并在知識(shí)圖譜上構(gòu)建的一個(gè)具有搜索、推薦、問答、輿情監(jiān)測(cè)和社區(qū)服務(wù)功能的系統(tǒng)。本書概括了知識(shí)管理和知識(shí)工程的各種概念，描述了人工智能技術(shù)在知識(shí)挖掘中的應(yīng)用發(fā)展趨勢(shì)及實(shí)現(xiàn)知識(shí)工程的云架構(gòu)技術(shù)，列舉了知識(shí)工程在幾個(gè)典型行業(yè)的應(yīng)用實(shí)例，展

全書介紹了人工智能芯片相關(guān)的基礎(chǔ)領(lǐng)域知識(shí)，分析了人工智能處理面臨的挑戰(zhàn)，由此引出全書的重點(diǎn)：人工智能芯片的架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)復(fù)用、網(wǎng)絡(luò)映射、存儲(chǔ)優(yōu)化以及軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)技術(shù)等領(lǐng)域前沿技術(shù)，書中還討論了當(dāng)前研究成果，并輔以實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，最后展望了人工智能芯片技術(shù)的發(fā)展方向。

《人工智能（AI）應(yīng)用從入門到精通》是一本人工智能應(yīng)用入門級(jí)讀物，全書分基礎(chǔ)篇和應(yīng)用篇兩個(gè)部分。基礎(chǔ)篇包括人工智能的基本認(rèn)知、人工智能的關(guān)鍵技術(shù)、人工智能的基本要素、人工智能的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和人工智能的倫理安全五部分內(nèi)容；應(yīng)用篇包括人工智能+教育、人工智能+醫(yī)療、人工智能+金融、人工智能+交通、人工智能+安防、人工智能+零售

以前，技術(shù)只是工程師操心的事；如今，技術(shù)是工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、企業(yè)家共同操心的事，他們只有通力合作才能駕馭強(qiáng)大的技術(shù)，進(jìn)而取得商業(yè)上的成功。如今講人工智能的書大多屬于兩種類型：第一種面向廣大公眾進(jìn)行人工智能科普；第二種針對(duì)專業(yè)技術(shù)人員詳細(xì)講解人工智能的技術(shù)。這兩種書，產(chǎn)品經(jīng)理雖然都可以閱讀，但他們更迫切需要第三種——從商

智能的概念和內(nèi)容很多，其核心思想是模擬人或其他生物的神經(jīng)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)各種運(yùn)算和操作過程，尤其是人的智能操作�！禕R》本書由四部分組成，第一部分是概論，討論智能計(jì)算的類型、特征、發(fā)展過程和應(yīng)用問題，并介紹和其他學(xué)科的關(guān)系問題。這些學(xué)科主要是生命科學(xué)、信息科學(xué)等。第二部分是算法篇，介紹智能計(jì)算中多種不同類型的算法，詳細(xì)介紹它