本書聚焦人工智能迅速發(fā)展及廣泛應用背景下的深度學習主題，內容以數學優(yōu)化(線性回歸和邏輯回歸)為起點，延申到單神經元神經網絡，依次介紹全連接網絡、卷積網絡、循環(huán)網絡，并給出應用實例。全書內容闡述以“簡中求道”為核心思想，遵循由數理到網絡、由簡單網絡到復雜網絡、由理論到實踐的路線，引導讀者循序漸進地掌握深度學習的核心技術。
本書對機器學習的基礎知識和基本算法進行了詳細的介紹，對廣泛應用的經典算法(如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機、決策樹和集成學習等)進行了深入的分析，并討論了無監(jiān)督學習的基本方法。用6章對深度學習和深度強化學習進行了相當全面的敘述，不僅深入地討論了反向傳播算法、多層感知機、卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡和長短期記憶
隨著大數據、物聯網和5G等技術的發(fā)展，人工智能早已進入我們的生活，并作為核心驅動力，對各行各業(yè)進行了深刻的塑造和改變，推動著商業(yè)模式、經濟結構甚至國家戰(zhàn)略的升級革新。本書作者精心構建了認知覺醒、工具賦能和商業(yè)落地三個篇章九大思維，旨在全方位、多層次地展現AI思維的魅力與力量，為讀者呈現一個完整的AI思維框架體系。本書是
隨著人工智能技術的廣泛應用，傳統的意識形態(tài)工作面臨著前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。一方面，人工智能以其強大的信息傳播能力，為意識形態(tài)的傳播提供了更為便捷、高效的渠道，使得各種思想和觀念能夠以前所未有的速度和廣度進行傳遞；另一方面，人工智能技術也可能成為某些不良信息的擴散工具。本書旨在為讀者提供一個全面、深入地理解人工智能在意識
本教材全面介紹了機器學習與模式識別的基本概念、核心理論方法和最新研究進展與應用。全書系統地講解了機器學習算法、模型評估與優(yōu)化、特征提取與選擇、深度學習與神經網絡等關鍵技術。同時，結合實際案例，分析了機器學習與模式識別在計算機視覺、智能語音識別、自然語言處理等領域的應用。
隨著AI技術的不斷成熟，AI已經在內容創(chuàng)作領域展現出巨大的潛力。本書從AI的發(fā)展歷程出發(fā)，系統介紹AI技術在文字、圖像、視頻等不同類型內容生成中的應用方法與技巧。本書提供了豐富的實戰(zhàn)案例，通過詳細的步驟解析，讀者不僅能夠全面了解AIGC的理論基礎，還能掌握具體的操作技能和實戰(zhàn)經驗。無論是初次接觸AIGC的新手，還是希望
本書系統講解了ChatGPTAI實戰(zhàn)的基本操作知識，如基礎操作、進階操作、常見提示詞模板的使用和ChatGPT在常見領域的綜合應用等。學習本書可以快速掌握ChatGPTAI實戰(zhàn)應用。全書共11章，分別講解了ChatGPT入門的基本操作、編寫與優(yōu)化ChatGPT的提示詞、ChatGPT文案創(chuàng)作提示詞模板、ChatGPT生
本書全面探討生成式人工智能（AIGC）在文化傳播領域的機遇、挑戰(zhàn)、信任形成機理及提升策略。首先分析AIGC在文化傳播中的角色，探討其如何推動文化創(chuàng)新和多樣性，并討論其在跨文化交流中的價值。重點強調了在數字信任危機中構建新的文化傳播模式。在個體信任的影響因素方面，通過結構方程模型揭示了知識尋求、工作效率和社會互動在信任形
人工智能和機器學習受數據驅動的趨勢日益明顯。仿真技術不僅強大，而且魅力無窮，有望釋放兩者的全部潛能。本書的主要內容有：用Unity引擎和仿真技術，解決機器學習和人工智能問題。用游戲引擎合成圖像訓模。創(chuàng)建仿真環(huán)境，訓練強化學習和模仿學習模型。采用PPO等高效通用算法解決基于仿真的機器學習問題。用不同方法訓練多種機器學習模
本書深入探討了四元數神經網絡在表情識別任務中的突破性應用。與傳統神經網絡模型相比，四元數神經網絡在處理復雜情感信息時展現出了更強特征分析能力和更低計算量的雙重優(yōu)勢。書中內容主要展現這一前沿技術在特征表示、數據融合和信息處理上的巨大潛力，以及如何在表情識別任務中顯著提升精度與效率。本書所有的內容都充分結合理論分析與實證研
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