本書內(nèi)容包括：知識重構(gòu)與抽象模型框架及其擴展概述；業(yè)務流程模型與抽象相關概念；KRA模型框架的智能世界擴展；業(yè)務流程的一般抽象模型框架；基于聚類技術的業(yè)務流程模型抽象。

近年來，深度學習可謂是機器學習方向的明星概念，不同的深度學習模型分別在圖像處理與自然語言處理等任務中取得了前所未有的好成績。 在許多場合都有這樣的需求“如何對感興趣的領域快速理解和使用深度學習技術?”答案涉及復雜的數(shù)學、編程語言(如C、C++和Java)。但隨著R的興起,現(xiàn)在使用深度學習技術比以往更容易。因為R易學易

本書介紹了實用機器學習的工作流程，主要從實用角度進行了描述，沒有數(shù)學公式和推導。本書涵蓋了數(shù)據(jù)收集與處理、模型構(gòu)建、評價和優(yōu)化、特征的識別、提取和選擇技術、高級特征工程、數(shù)據(jù)可視化技術以及模型的部署和安裝，結(jié)合3個真實案例全面、詳細地介紹了整個機器學習流程。后，還介紹了機器學習流程的擴展和大數(shù)據(jù)應用。 本書可以作為程

作者從專業(yè)的角度，深入淺出，梳理了人工智能發(fā)展的歷程，其經(jīng)歷的不同階段概況，如今最前沿的發(fā)展現(xiàn)狀以及面臨的困境，并探討了其未來發(fā)展的可能性，堪稱一部精彩的人工智能進化史。

本書基于多重共現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)方法的研究致力于將三個或三個以上特征項共現(xiàn)的現(xiàn)象作為研究主體，在總結(jié)現(xiàn)有的共現(xiàn)研究方法、數(shù)據(jù)挖掘技術、可視化技術、知識發(fā)現(xiàn)方法的基礎上，拓展共現(xiàn)現(xiàn)象的研究范圍。本書界定了多重共現(xiàn)的概念，構(gòu)建了一套多重共現(xiàn)的基礎理論體系，研究了可用于多重共現(xiàn)的可視化方式，設計并開發(fā)了三重共現(xiàn)的可視化分析工具，并

本書針對大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的體量巨大、多源異構(gòu)、動態(tài)性和不確定性等特點，以粒計算理論為基礎，以優(yōu)勢關系粗糙集模型為研究對象，以增量學習技術為方法，以并行計算框架為支撐，構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析與挖掘的原理和方法及其算法，并融入了相關領域?qū)W者在動態(tài)知識發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)融合、大數(shù)據(jù)并行處理等成果，反映了基于粒計算和粗糙集視角處理大數(shù)據(jù)的最新進展。

不管我們是否愿意，半機械人時代已經(jīng)悄然來臨。也許，我們很快就會成為其中的一員。準備好了么？讓我們一起去了解半機械人的現(xiàn)狀和未來吧！本書作者從德國出發(fā)，前往底特律，分別拜訪了相關的半機械人、研究員以及開發(fā)員，真實地介紹了半機械人研究的新動態(tài)、人類寄予半機械人的期盼以及人類對于半機械人的擔憂，并展望了半機械人的未來。

人工智能已經(jīng)來了，它就在我們身邊，幾乎無處不在。人工智能技術正在徹底改變?nèi)祟惖恼J知，重建人機相互協(xié)作的關系。史無前例的自動駕駛正在重構(gòu)我們頭腦中的出行地圖和人類生活圖景，今天的人工智能技術也正在翻譯、寫作、繪畫等人文和藝術領域進行大膽的嘗試。我們真的知道什么是人工智能嗎?我們真的準備好與人工智能共同發(fā)展了嗎?我們該如何

本書共11章，主要包括人工智能的基本概念、知識表示技術、搜索策略、邏輯推理技術、不確定性推理方法、專家系統(tǒng)、機器學習、模式識別、Agent和多Agent系統(tǒng)、人工智能程序設計語言以及人工智能在電力系統(tǒng)中的應用。

本書共有4部分，分9章。第壹部分對TensorFlow的歷史脈絡進行了簡要的梳理，介紹在安裝TensorFlow時應當考慮的因素，并給出了詳細的TensorFlow安裝指南；第二部分深入介紹TensorFlowAPI的基礎知識；第三部分關注一種更為復雜的深度學習模型，首先對模型進行描述，然后介紹如何用可視化的數(shù)據(jù)流圖表