本書由四篇共１７章組成*篇是基礎(chǔ)理論篇共九章(第１~９章)從整體角度介紹人工智能的基本概念與基礎(chǔ)理論第二篇是應(yīng)用技術(shù)篇共四章(第１０~１３章)介紹人工智能基礎(chǔ)理論與相關(guān)分支領(lǐng)域相融合所產(chǎn)生的新技術(shù)第三篇是應(yīng)用篇共三章(第１４~１６章)介紹智能產(chǎn)品的開發(fā)及目前廣為流行的四種應(yīng)用實例第四篇是展望篇共一章(第１７章)對人工智

本書對人工智能學(xué)科及其研究領(lǐng)域進行抽象，梳理出一個人工智能的研究體系，然后再按照這個體系講述其原理，再穿插一些實例。全書分為五篇、共十四章。這五篇分別是人工智能的體系、求解、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、以及推理。體系篇中有兩章，即緒論與體系論。其次，求解篇分成四章，講述搜索問題、優(yōu)化問題、博弈問題、以及約束問題求解。第三，規(guī)劃篇中有兩

《人工智能概論》主要包括以下主題：1.人工智能的前世今生。介紹人工智能的歷史發(fā)展，并解讀不同時期發(fā)展的特點和發(fā)展的動力。2.新時代人工智能的三要素：算法、數(shù)據(jù)、算力。分別介紹當前主流的人工智能算法、大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系及影響、人工智能芯片的發(fā)展及對人工智能的作用。3.人工智能在生活中的應(yīng)用。按照我們?nèi)粘Ｉ�活中的出行�?/p>

《人工智能基礎(chǔ)與實踐》采用理論結(jié)合實踐的形式，探討了計算思維、人工智能技術(shù)的運用、搜索求解策略、實踐和機器學(xué)習(xí)方法，研究應(yīng)有場景中人工智能解決方案，為學(xué)生運用人工智能技術(shù)解決各學(xué)科中的問題奠定了基礎(chǔ)，并探索了人工智能在信息社會中的應(yīng)用與

本書以簡明的方式系統(tǒng)地論述了人工智能的基礎(chǔ)知識及其拓展和應(yīng)用。全書共十六章，前十章介紹人工智能學(xué)科的基礎(chǔ)知識，包括人工智能的發(fā)展歷史、知識的表示、搜索策略、確定性推理、不確定推理、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能計算、機器學(xué)習(xí)和模式識別；接下來五章進行了拓展，講述了表示學(xué)習(xí)和混合智能系統(tǒng)，又介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別和圖像處理的

本書對計算智能的諸多基礎(chǔ)理論進行了詳細介紹和釋義，還介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)、進化計算的應(yīng)用范例以及實驗結(jié)果，將理論與實踐緊密聯(lián)系。我們將本書分為四章。*章為緒論，對人工智能的萌芽、誕生和發(fā)展以及現(xiàn)狀和未來進行了簡要介紹。第二章為進化計算，首先論述了遺傳算法的特點、基本框架、優(yōu)勢以及五個關(guān)鍵問題。在此基礎(chǔ)上，對進化計算

人類創(chuàng)造了機器，機器也深入地參與著人類的生活。智能機器、人工智能更承載著人類對未來世界的美好期待和想象。 面對3～6歲的孩子，學(xué)習(xí)如何使用機器是生活必備技能，了解智能機器的發(fā)展歷程和原理則是孩子在人與智能機器共存的未來所需的基本科學(xué)素養(yǎng)之一。 本書從蒸汽時代的機器開始講起，生動呈現(xiàn)了200余年來機器的發(fā)展史，通過有

本書介紹終身學(xué)習(xí)這種高級機器學(xué)習(xí)范式，這種范式通過積累過去的知識持續(xù)地學(xué)習(xí)，并將學(xué)到的知識用于幫助在未來進行其他學(xué)習(xí)和解決問題。相比之下，當前主流的機器學(xué)習(xí)范式都是孤立學(xué)習(xí)，即給定一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，之后在這個數(shù)據(jù)集上運行機器學(xué)習(xí)算法以生成模型，然后再將該模型運用于預(yù)期的應(yīng)用。這些范式不保留已經(jīng)學(xué)到的知識，也不將其運用到后

《機器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用》比較系統(tǒng)地介紹機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論與應(yīng)用技術(shù)。首先，介紹掌握機器學(xué)習(xí)理論和方法所必須具備的基礎(chǔ)知識，包括機器學(xué)習(xí)的基本概念與發(fā)展歷程、模型構(gòu)造與優(yōu)化的基本方法；然后，介紹和討論監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)理論與方法；在詳細探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)基本理論的基礎(chǔ)上，介紹深度卷積網(wǎng)

本書以程序員所熟悉的代碼方式帶領(lǐng)程序員們進入深度學(xué)習(xí)的世界。所有的理論都有對應(yīng)的可運行的代碼進行說明。程序員可以通過修改和調(diào)試代碼在熟悉的世界里完成向深度學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)型。 本書兼顧了Tensorflow和PyTorch這兩大流行的深度學(xué)習(xí)框架，使讀者同時掌握靜態(tài)計算圖和動態(tài)計算圖這兩大流派，方便讀者跟隨新技術(shù)形勢。同時還介