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

本書介紹終身學(xué)習(xí)這種高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)范式，這種范式通過(guò)積累過(guò)去的知識(shí)持續(xù)地學(xué)習(xí)，并將學(xué)到的知識(shí)用于幫助在未來(lái)進(jìn)行其他學(xué)習(xí)和解決問(wèn)題。相比之下，當(dāng)前主流的機(jī)器學(xué)習(xí)范式都是孤立學(xué)習(xí)，即給定一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，之后在這個(gè)數(shù)據(jù)集上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法以生成模型，然后再將該模型運(yùn)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(shí)，也不將其運(yùn)用到后

《機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用》比較系統(tǒng)地介紹機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)理論和方法所必須具備的基礎(chǔ)知識(shí)，包括機(jī)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)理論與方法；在詳細(xì)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(jìn)入深度學(xué)習(xí)的世界。所有的理論都有對(duì)應(yīng)的可運(yùn)行的代碼進(jìn)行說(shuō)明。程序員可以通過(guò)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(shí)掌握靜態(tài)計(jì)算圖和動(dòng)態(tài)計(jì)算圖這兩大流派，方便讀者跟隨新技術(shù)形勢(shì)。同時(shí)還介

本書包括《探索與爭(zhēng)鳴》雜志自2017年第10期至2018年第7期已發(fā)表的與人工智能相關(guān)文章共26篇，內(nèi)容包括從人工智能本質(zhì)看未來(lái)的發(fā)展、控制的危機(jī)與人工智能的未來(lái)情境、人工智能與未來(lái)社會(huì)：三個(gè)反思、人工智能技術(shù)下對(duì)真理和生命的可解釋性、人工智能對(duì)認(rèn)知、思維和行為方式的改變、人工智能：威脅人類文明的科技之火、科技創(chuàng)造必須

深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能的引領(lǐng)技術(shù)，是引發(fā)新一輪人工智能熱潮的原動(dòng)力。本書從模型、算法、原理等角度全面介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括近兩年最新成果。全書由三大部分組成。第一部分是機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題、淺層機(jī)器學(xué)習(xí)、早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；第二部分是深度學(xué)習(xí)模型及算法，包括深度生成模型、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)和遞歸網(wǎng)絡(luò)、表示學(xué)

深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能的引領(lǐng)技術(shù)，是引發(fā)新一輪人工智能熱潮的原動(dòng)力。本書從模型、算法、原理等角度全面介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括近兩年最新成果。全書由三大部分組成。第一部分是機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題、淺層機(jī)器學(xué)習(xí)、早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；第二部分是深度學(xué)習(xí)模型及算法，包括深度生成模型、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)和遞歸網(wǎng)絡(luò)、表示學(xué)

本書旨在討論人工智能領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展方向，即通用人工智能和奇點(diǎn)現(xiàn)象。本書涵蓋了奇點(diǎn)理論提出以來(lái)該領(lǐng)域取得的一系列研究進(jìn)展，剖析了實(shí)現(xiàn)通用人工智能所面臨的問(wèn)題并分析了各種實(shí)現(xiàn)途徑。作者不僅展開(kāi)了天馬行空的想象，思考未來(lái)技術(shù)，比如意識(shí)上傳、飛米技術(shù)等如何為通用人工智能提供可行性，還將現(xiàn)有的通用人工智能技術(shù)落地，在生物學(xué)領(lǐng)域進(jìn)

本書是一本針對(duì)高校學(xué)生的絕佳TensorFlow學(xué)習(xí)教材。作者結(jié)合眾多高質(zhì)量的代碼，生動(dòng)講解了TensorFlow的底層原理，并從實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題入手，從實(shí)踐的角度出發(fā)，通過(guò)具體的TensorFlow案例程序介紹常見(jiàn)的模型和應(yīng)用解決辦法。同時(shí)，在教材中還介紹了模型部署和編程過(guò)程中所用到的諸多開(kāi)發(fā)技巧。是學(xué)習(xí)和掌握人工智能這

本書涵蓋了經(jīng)典控制、現(xiàn)代控制和非線性控制理論的基本內(nèi)容。從控制理論的基礎(chǔ)知識(shí)入手，較深入地介紹了控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù)、方框圖、信號(hào)流圖以及狀態(tài)空間模型；詳細(xì)闡述了用于控制系統(tǒng)穩(wěn)定性、瞬態(tài)性能、穩(wěn)態(tài)性能分析時(shí)域法、根軌跡法、頻域法和狀態(tài)空間法，以及相應(yīng)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法；討論了離散控制系統(tǒng)的模型、性能分析和校正方法；并對(duì)非線性