本書第4版共10章。第1章敘述人工智能的定義、起源與發(fā)展，歸納了人工智能的研究目標(biāo)、研究內(nèi)容和核心要素，簡介人工智能的研究和計(jì)算方法，列舉出人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域，歸納了人工智能對人類經(jīng)濟(jì)、社會和文化的影響。第2章主要研究人工智能的知識表示方法，如狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網(wǎng)絡(luò)法、框架表示、知識圖譜、和
隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)的不斷發(fā)展，許多領(lǐng)域都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析海量數(shù)據(jù)，可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、有價值的規(guī)律和模式，進(jìn)而用于預(yù)測并采取相應(yīng)動作。在上述背景下，本書從理論、技術(shù)和應(yīng)用三個層面入手，全面講解如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決實(shí)際問題。本書共分26章，內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題流程、問題分析
本書是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)I(yè)多年實(shí)踐的結(jié)晶，深入淺出講解機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用和工程實(shí)踐，是對機(jī)器學(xué)習(xí)工程實(shí)踐和設(shè)計(jì)模式的系統(tǒng)回顧。全書分別從項(xiàng)目前的準(zhǔn)備，數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備，特征工程，監(jiān)督模型訓(xùn)練，模型評估，模型服務(wù)、監(jiān)測和維護(hù)等方面講解，由淺入深剖析機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐過程中遇到的問題，幫助讀者快速掌握機(jī)器學(xué)習(xí)工程實(shí)踐和設(shè)計(jì)模式的基
大數(shù)據(jù)時代的到來，為人工智能的飛速發(fā)展帶來前所未有的數(shù)據(jù)紅利。在大數(shù)據(jù)的喂養(yǎng)下，大量知識不斷涌現(xiàn)，如何有效地發(fā)掘這些知識呢？知識圖譜橫空出世。本書是一本講解如何使用TensorFlow2構(gòu)建知識圖譜的入門教程，引導(dǎo)讀者掌握基于深度學(xué)習(xí)的知識圖譜構(gòu)建概念、理論和方法。本書分為13章：第1章從搭建環(huán)境開始，包含Tensor
本書記載的2020線上智博會”在困難中創(chuàng)新，將線上線下、現(xiàn)實(shí)與虛擬進(jìn)行的有機(jī)結(jié)合，應(yīng)用的VR、AR、數(shù)字孿生等現(xiàn)代信息技術(shù)。內(nèi)容包括：盛會：全球精英的思維演進(jìn)；趨勢：智能產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵導(dǎo)航等。
機(jī)器學(xué)習(xí)目前是人工智能和模式識別領(lǐng)域的共同研究熱點(diǎn)，其理論和方法已被廣泛應(yīng)用于解決工程應(yīng)用和科學(xué)領(lǐng)域的復(fù)雜問題。作者從解決實(shí)際問題的角度出發(fā)，通過大量的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)深入剖析機(jī)器學(xué)習(xí)算法在解決實(shí)際問題中的具體應(yīng)用，處理數(shù)據(jù)從一維到二維，研究對象從文本到圖像，解決問題從股票預(yù)測到圖像去霧。全書用通俗易懂的語言和繪聲繪色的插圖從
本書構(gòu)建了一個完整的強(qiáng)化學(xué)習(xí)入門路徑，深入淺出地介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法。本書 首先回顧了相關(guān)預(yù)備知識，包括數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，然后先介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念，給出強(qiáng)化學(xué)習(xí)的 數(shù)學(xué)框架（馬爾可夫決策過程），隨后介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的求解算法，包括表格求解法（動態(tài)規(guī)劃法、蒙特卡洛法 和時序差分法），以及近似求解法
《算法：人工智能在想什么》一書從“算法在想什么”“算法在未來生活將如何應(yīng)用”等角度入手，在細(xì)致勾勒算法時代特征的基礎(chǔ)上，審視了算法時代的隱憂與算法決策的風(fēng)險，提供了規(guī)制算法的思路和框架，探討了應(yīng)對風(fēng)險與問題的可行性路徑。
本書是人工智能專業(yè)課程建設(shè)的配套教材，根據(jù)高職高專人工智能技術(shù)應(yīng)用專業(yè)人才培養(yǎng)方案的要求，同時借鑒國家示范高職院校軟件專業(yè)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)編寫而成。全書共分為七章，主要章節(jié)由人工智能基礎(chǔ)、人工智能數(shù)值計(jì)算、知識表示、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、訪問數(shù)據(jù)庫等知識組成。本書理論與實(shí)踐相結(jié)合、內(nèi)容層次分明、示例代碼簡潔明了，每個案例
本書以人工智能發(fā)展為時代背景,通過20個機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法案例,為讀者提供較為詳細(xì)的實(shí)戰(zhàn)方案,以便進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。在編排方式上,全書側(cè)重對創(chuàng)新項(xiàng)目的過程進(jìn)行介紹,分別從整體設(shè)計(jì)、系統(tǒng)流程和實(shí)現(xiàn)模塊等角度論述數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用等過程,并剖析模塊的功能、使用及程序代碼。為便于讀者高效學(xué)習(xí),快速掌握人工智能程序開發(fā)方
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