《細說PyTorch深度學(xué)習(xí)：理論、算法、模型與編程實現(xiàn)》由業(yè)界專家編撰，采用理論描述加代碼實踐的思路，詳細介紹PyTorch的理論知識及其在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。全書分為兩篇，共16章。第一篇為基礎(chǔ)知識，主要介紹PyTorch的基本知識、構(gòu)建開發(fā)環(huán)境、卷積網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)、模型保存和調(diào)用、網(wǎng)絡(luò)可視化、數(shù)據(jù)加載和預(yù)處理、數(shù)據(jù)
本書面向廣大數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能專業(yè)的學(xué)生及初學(xué)者，力求通俗易懂、簡潔清晰地呈現(xiàn)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)與人工智能需要的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識，助力讀者為進一步學(xué)習(xí)人工智能打好數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。全書分為4篇，共19章：微積分篇（第1～5章），主要介紹極限、導(dǎo)數(shù)、極值、多元函數(shù)導(dǎo)數(shù)與極值、梯度下降法等；線性代數(shù)篇（第6～10章），主要介紹向量、矩陣、行列
本書從工業(yè)背景下的機器學(xué)習(xí)技術(shù)需求出發(fā),詳細討論機器學(xué)習(xí)的各個分支技術(shù),包括矩陣型分類學(xué)習(xí)技術(shù)、多視角學(xué)習(xí)技術(shù)、不平衡數(shù)據(jù)分類學(xué)習(xí)技術(shù)、集成學(xué)習(xí)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)等,并在此基礎(chǔ)上,對機器學(xué)習(xí)相關(guān)的應(yīng)用系統(tǒng)進行了分析。全書采取理論與實踐并重的方式介紹機器學(xué)習(xí)技術(shù),在理論層面,力求覆蓋面廣,涵蓋機器學(xué)習(xí)技術(shù)的所有重要分支;
本書是一本適合理工科大學(xué)的控制論教材。全書共8章,包括控制工程的基本概念、拉普拉斯變換、系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、系統(tǒng)時域響應(yīng)分析、系統(tǒng)頻率特性分析、控制系統(tǒng)設(shè)計與矯正方法和離散系統(tǒng)的基本知識等內(nèi)容。在敘述過程注重經(jīng)典控制理論的知識性、系統(tǒng)性和連貫性,講清概念,并配備了較多例題講解分析和習(xí)題練習(xí);在內(nèi)容論述中與現(xiàn)代計算機仿真技術(shù)
本書詳細介紹了人工智能的主要概念、技術(shù)和應(yīng)用等。全書共5章，首先介紹了現(xiàn)階段數(shù)據(jù)標(biāo)注崗位相關(guān)基礎(chǔ)知識；其次按照數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)分類，分別介紹了圖像、視頻、自然語言和音頻數(shù)據(jù)標(biāo)注方法和標(biāo)注平臺使用的實用技術(shù)。本書面向高職院校人工智能技術(shù)應(yīng)用等專業(yè)方向低年級學(xué)生及廣大人工智能初學(xué)者，書中內(nèi)容緊跟課程思政要求，內(nèi)容由淺入深，事實
本書主要講解分布式機器學(xué)習(xí)算法和開源框架，讀者既可以從宏觀的設(shè)計上了解分布式機器學(xué)習(xí)的概念和理論，也可以深入核心技術(shù)的細節(jié)設(shè)計中，對分布式機器學(xué)習(xí)形成深刻而直觀的認(rèn)識，做到學(xué)以致用。本書共分為5篇，第1篇是分布式基礎(chǔ)，首先介紹了分布式機器學(xué)習(xí)的概念、基礎(chǔ)設(shè)施，以及機器學(xué)習(xí)并行化技術(shù)、框架和軟件系統(tǒng)，然后對集合通信和參數(shù)
本書重點講解基于云平臺的超參數(shù)優(yōu)化、神經(jīng)構(gòu)架搜索以及算法選擇等內(nèi)容，是自動機器學(xué)習(xí)的基本任務(wù)。介紹了基于三個主要云服務(wù)提供商（包括MicrosoftAzure、AmazonWebServices(AWS)和GoogleCloudPlatform）進行AutoML，同時部署ML模型和管道，具有較強的實用性。在應(yīng)用場景中評
本書主要介紹深度學(xué)習(xí)項目化技術(shù)和分析應(yīng)用，涵蓋初級視覺領(lǐng)域的智能分析應(yīng)用和高級視覺領(lǐng)域的智能分析應(yīng)用，在初級人工智能分析技術(shù)中介紹了人工智能的發(fā)展，從知識入手，講解人工智能的由來，同時介紹了人工智能學(xué)習(xí)的框架以及目標(biāo)訓(xùn)練的技術(shù)。
自動控制理論與控制技術(shù)正廣泛深入地應(yīng)用到機械工程、儀器科學(xué)等領(lǐng)域，本書從工程應(yīng)用角度闡述了經(jīng)典控制理論的概念、原理和各種分析方法，內(nèi)容包括控制系統(tǒng)的基本概念與基本組成、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、控制系統(tǒng)的時域分析、控制系統(tǒng)的頻域分析、控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析、控制系統(tǒng)的根軌跡分析、控制系統(tǒng)的綜合與校正，以及MATLAB軟件在控制
新生事物的出現(xiàn)引發(fā)了一系列激烈的討論，不難發(fā)現(xiàn)輿論聲浪中夾雜著令人不安和無奈的概念混淆，甚至有人把ChatGPT等同于GPT，或等同于AI。對于新生事物，過度吹捧和質(zhì)疑都是不科學(xué)的。 本書的寫作建立在大量調(diào)查研究和資訊的基礎(chǔ)上，對ChatGPT、GPT和AI的發(fā)展進行了全面分析，幫助讀者了解三者的不同，厘清ChatGP
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