本書是智能計算平臺應(yīng)用開發(fā)高級教材，主要介紹了智能計算平臺搭建、平臺管理、數(shù)據(jù)管理、應(yīng)用開發(fā)等相關(guān)知識。全書共9章，內(nèi)容包括智能計算平臺應(yīng)用開發(fā)概述、智能計算高級環(huán)境、平臺管理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)備份及恢復(fù)、深度學習基礎(chǔ)算法建模、人工智能算法優(yōu)化、人工智能高級應(yīng)用軟件開發(fā)測試。
今天的組織形態(tài)和人力資源結(jié)構(gòu)發(fā)生了深刻變化，許多人力資源管理者面對現(xiàn)實問題束手無策。本書系統(tǒng)論述了戰(zhàn)略、組織、文化、團隊、工作設(shè)計、人才配置、績效和相關(guān)配套制度，顛覆了傳統(tǒng)人力資源管理觀念，一針見血地指出人力資源管理實踐的痛點和癥結(jié)，告誡今天的企業(yè)管理者要與時俱進，轉(zhuǎn)變角色、升級認知，不可陷入盲目自信和專業(yè)深井，并提出
本書首先簡要介紹機器人和機器人學的概況，以及機器人學的數(shù)學基礎(chǔ)，然后分別詳細討論智能機器人體系結(jié)構(gòu)、智能機器人中的傳感器、環(huán)境感知與建模、路徑規(guī)劃、機器人控制、多機器人協(xié)同，以及智能機器人的HRI等內(nèi)容。
本書主要介紹研究時滯動力系統(tǒng)分支問題的常用方法，基于時滯非線性系統(tǒng)的分支理論結(jié)合典型實例，詳細闡述分支理論的具體運用，從理論和數(shù)值模擬上討論了幾類時滯非線性模型的分支問題，包括具有時滯的雙參數(shù)模型的分支問題、具有時滯的寡頭博弈模型的分支問題、具有時滯的Goodwin基因表達模型的分支問題、具有狀態(tài)依賴時滯的基因表達模型
本書共分8章，內(nèi)容包括深度學習基礎(chǔ)、深度學習框架PyTorch的安裝、PyTorch基礎(chǔ)、線性回歸和邏輯回歸、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及生成式對抗網(wǎng)絡(luò)。本書首先從深度學習基礎(chǔ)知識入手，引領(lǐng)讀者動手搭建深度學習框架PyTorch，然后在PyTorch框架下實現(xiàn)深度學習中常用的網(wǎng)絡(luò)模型。通過本書，讀
本書全面系統(tǒng)地講解了機器學習的理論與方法，內(nèi)容主要包括高斯混合模型和EM算法、主題模型、非參數(shù)貝葉斯模型、聚類分析、圖模型、支持向量機、矩陣分解、深度學習及強化學習。本書旨在使讀者了解機器學習的發(fā)展，理解和掌握它的基本原理、方法與主要應(yīng)用。本書內(nèi)容豐富，著重機器學習理論的推導(dǎo)與證明，并通過實例進行方法的分析與比較。同時
Kittenblock是深圳市小喵科技開發(fā)的一款基于Scratch3.0的圖形化編程軟件。Scratch3.0強調(diào)的是創(chuàng)作與分享，更注重純軟件編程；Kittenblock強調(diào)的是教育與創(chuàng)造屬性，根據(jù)當下的教育需求，重點增加人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和Python編程，盡可能地滿足教育的系統(tǒng)性和連續(xù)性需求，讓學生和老師無須切換多個
人工智能(ArtificialIntelligence，AI)是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門技術(shù)科學�！度斯ぶ悄芑A(chǔ)與應(yīng)用》以人工智能為主要研究對象，較全面地介紹人工智能的基本原理、常見算法和應(yīng)用技術(shù)。全書共分為12章，主要內(nèi)容包括緒論、知識與知識表示、自動推理與專家系統(tǒng)、搜
本書初定五個章節(jié)，第一章淺層模型部分介紹線性回歸、Logistics回歸、Softmax回歸、廣義線性回歸模型以及機器學習基本概念。第二章介紹深度學習模型以及相應(yīng)的正則化技術(shù)。第三章介紹卷積的物理意義、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其各種改進。第四章介紹反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進的長短期記憶單元。第五章介紹深度強化學習，展示深度卷積網(wǎng)絡(luò)如何
《深度學習TensorFlow編程實戰(zhàn)》講述深度學習的基本原理，使用TensorFlow實現(xiàn)涉及的深度學習算法。通過理論學習和編程操作，使讀者了解并掌握深度學習的原理和TensorFlow編程技能，拉近理論與實踐的距離。全書共分為10章，主要內(nèi)容包括TensorFlow介紹、TensorFlow文件操作、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原
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