本書基于C++編寫，旨在帶領(lǐng)讀者動手打造出一個深度學(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
本書總體目標(biāo)是介紹觸力覺人機(jī)交互的現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢和重要應(yīng)用，為讀者在機(jī)器人、虛擬現(xiàn)實(shí)、生物工程、認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域開展跨學(xué)科研究和技術(shù)開發(fā)打下基礎(chǔ)。全書共8章，主要內(nèi)容包括觸力覺人機(jī)交互概述、人體觸力覺感知和運(yùn)動控制的生理基礎(chǔ)、桌面式力覺交互設(shè)備、力覺合成方法、桌面式力覺交互系統(tǒng)、振動觸覺交互、紋理觸覺交互、觸力覺人機(jī)交互
在大數(shù)據(jù)時代，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”階段向“模型驅(qū)動”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)時代的發(fā)展，MLOps應(yīng)運(yùn)而生。本書從多個方面介紹了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)動的應(yīng)用程序所需的各種實(shí)用技能。
本書主要介紹華為物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)LiteOS內(nèi)核相關(guān)知識。全書共11章，介紹了物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)概述、移植LiteOS到STM32、任務(wù)管理、消息隊(duì)列、信號量、互斥鎖、事件、時間管理、中斷管理、內(nèi)存管理、LiteOS實(shí)戰(zhàn)——人體感應(yīng)場景，深入講解了LiteOS內(nèi)核資源、運(yùn)行機(jī)制及應(yīng)用場景。本書設(shè)計(jì)了大量操作任務(wù)，讀者可通過實(shí)
本套書是面向人工智能初學(xué)者的基礎(chǔ)與實(shí)踐參考圖書，主要內(nèi)容為Python初級入門教程，本書為初學(xué)者介紹了當(dāng)前人工智能發(fā)展中使用最為廣泛的計(jì)算機(jī)編程語言——Python語言，在介紹關(guān)于Python語言的編寫規(guī)范的同時還介紹了Python的發(fā)展歷史，同時還為讀者介紹了有關(guān)人工智能領(lǐng)域相關(guān)功能庫的安裝和使用方法，并提供了一些配
隨著人工智能學(xué)科的發(fā)展，人工智能與人文學(xué)科進(jìn)行跨學(xué)科交流的必要性也正在日益增加。在這種跨學(xué)科交流當(dāng)中，哲學(xué)當(dāng)中的知識論研究，就會扮演越來越重要的角色，知識論研究的重點(diǎn)在于“證成”（justification），即要找到合理的根據(jù)使得目標(biāo)論斷能夠得到確定。從人工智能的立場來看，證成本身就對于計(jì)算機(jī)程序的“可說明性”（ac
《學(xué)習(xí)者畫像》是人工智能與智能教育叢書中的一本。本書以學(xué)習(xí)者畫像為主題，從該領(lǐng)域的發(fā)展歷史、前沿理論和技術(shù)方法、應(yīng)用場景以及未來展望四個部分展開論述，旨在研究智能時代富媒體學(xué)習(xí)技術(shù)與環(huán)境中的學(xué)習(xí)行為，通過學(xué)習(xí)行為分析、意圖理解、認(rèn)知狀態(tài)追蹤等方法，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)認(rèn)知過程的多維度、跨學(xué)科跟蹤，建立智能時代的學(xué)習(xí)者畫像，為學(xué)習(xí)者
人工智能當(dāng)前主要的研究與開發(fā)方向是模擬、延伸與擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)，涉及的技術(shù)包括思考的工具、人工智能定義、模糊邏輯與大數(shù)據(jù)思維、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)挖掘、智能代理、群體智能、機(jī)器視覺、智能圖像處理、包容體系結(jié)構(gòu)與智能機(jī)器人、自動規(guī)劃、自然語言處理和人工智能的發(fā)展等方面。本書知識內(nèi)容
本書向你展示了如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型從圖像中提取信息。ML工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家將學(xué)習(xí)成熟的ML技術(shù)來解決各種圖像問題，包括分類、物體檢測、自動編碼器、圖像生成、計(jì)數(shù)和字幕。本書很好地介紹了端到端的深度學(xué)習(xí)：創(chuàng)建數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練、評估、部署和可解釋性。 Google工程師ValliappaLakshm
《人工智能探秘水下機(jī)器人》共2分冊，本分冊為上冊，采取科普結(jié)合圖形化編程的方式，介紹了從人工智能技術(shù)到水下機(jī)器人，從海洋科技發(fā)展到水下機(jī)器人裝備的使用和實(shí)踐。本分冊共16課，包含人工智能概述，機(jī)器人概述，水下機(jī)器人的學(xué)習(xí)和使用、運(yùn)動控制及編程、圖形化編程拓展模塊的應(yīng)用，以及學(xué)生自由創(chuàng)意創(chuàng)新設(shè)計(jì)等，可培養(yǎng)學(xué)生的設(shè)計(jì)能力、
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