本套叢書循序漸進地詳細(xì)講解了與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的重要概念、算法和模型，并著重展示了PyTorch是如何實現(xiàn)這些算法和模型的。其共分為三卷：編程基礎(chǔ)、計算機視覺、序列與自然語言處理。本書為該套叢書的第三卷：序列與自然語言處理。主要介紹了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN、GRU和LSTM)和一維卷積；Seq2Seq模型、注意力、自注意力、
本書為該套叢書的第二卷：計算機視覺。本書主要介紹了深度模型、激活函數(shù)和特征空間；Torchvision、數(shù)據(jù)集、模型和變換；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、丟棄和學(xué)習(xí)率調(diào)度器；遷移學(xué)習(xí)和微調(diào)流行的模型(ResNet、Inception等)等內(nèi)容。
這是一本關(guān)于數(shù)智時代人工智能技術(shù)落地應(yīng)用場景的前沿趨勢類圖書。場景是爭奪用戶時長與可支配收入的產(chǎn)品與服務(wù)的組合，toC的場景如此，toB/G的場景亦然。場景定義是基于將場景作為一種最佳的切割方式，以期完備的鎖定未來能出的所有爆款。2021年元宇宙、2022年人形機器人、2023年ChatGPT與MR眼鏡、2024年的S
本書基于認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)視角，在系統(tǒng)性梳理現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，從傳統(tǒng)的電商網(wǎng)站到電商直播、虛擬現(xiàn)實、智能會話代理和機器人等新型平臺，再到腦機接口這一人機交互的最高階應(yīng)用，對這些數(shù)智平臺的用戶行為及其背后的認(rèn)知機制進行探討，并對用戶在這些平臺上的信息安全和隱私?jīng)Q策行為進行了研究。本書遵循“平臺特征—機體反應(yīng)—用戶行為”的路徑對
本書介紹了人工智能發(fā)展過程中涌現(xiàn)出的思想以及經(jīng)典技術(shù)。本書共12章，內(nèi)容結(jié)構(gòu)大致可以分為4部分：第一部分（第1～3章），這部分為基礎(chǔ)知識，簡單介紹人工智能發(fā)展的歷史與現(xiàn)狀（第1章），數(shù)據(jù)編碼技術(shù)（第2章）以及人工智能需要用到的數(shù)學(xué)知識（第3章）；第二部分（第4～7章），經(jīng)典人工智能，主要介紹經(jīng)典人工智能算法（第4章），
《PyTorch深度學(xué)習(xí)與企業(yè)級項目實戰(zhàn)》立足于具體的企業(yè)級項目開發(fā)實踐，以通俗易懂的方式詳細(xì)介紹PyTorch深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論以及相關(guān)的必要知識，同時以實際動手操作的方式來引導(dǎo)讀者入門人工智能深度學(xué)習(xí)。本書配套示例項目源代碼、數(shù)據(jù)集、PPT課件與作者微信群答疑服務(wù)。《PyTorch深度學(xué)習(xí)與企業(yè)級項目實戰(zhàn)》共分18
本書以“未來小鎮(zhèn)”的規(guī)劃建設(shè)及智能生活為主題，分為“探秘人工智能王國”“未來小鎮(zhèn)初建設(shè)”“未來小鎮(zhèn)新生活”三章，共17個項目。書中設(shè)計了“灰灰”（人工智能初學(xué)者）和“大大”（人工智能專家）兩個人物角色，通過他們的對話銜接每個項目和環(huán)節(jié)的主題，讓學(xué)生更容易融入角色，切身體驗項目設(shè)計的思路，主動完成項目內(nèi)容的探究學(xué)習(xí)。每個
本書以贏者通吃網(wǎng)絡(luò)和馬太效應(yīng)為研究對象，從優(yōu)化視角構(gòu)建、分析和設(shè)計網(wǎng)絡(luò)模型，并建模計算社會系統(tǒng)中的馬太效應(yīng)，同時探討時延和網(wǎng)絡(luò)切換等條件下的模型。本書提供關(guān)于神經(jīng)動力學(xué)算法，詳細(xì)介紹分布式協(xié)同建模的贏者通吃網(wǎng)絡(luò)，并給出該類方法在解決相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)和工程問題中的應(yīng)用，以輔助讀者更深入地理解基于競爭與合作網(wǎng)絡(luò)問題的解決思路
本書通過MATLAB/Simulink基礎(chǔ)工具闡述控制系統(tǒng)的建模、分析和設(shè)計。本書首先提出對建模和控制的需求，之后繼續(xù)介紹單軸剛體動力學(xué)(齒輪、小車沿斜坡滾動)，然后對直流電動機、轉(zhuǎn)速表和光學(xué)編碼器進行建模。利用這些動態(tài)模型的傳遞函數(shù)表示，引入PID控制器作為跟蹤階躍輸入和抑制恒定干擾的有效方法。本書還講述現(xiàn)代控制理論
本書從注意力機制這一重要角度入手，闡述注意力機制的產(chǎn)生背景和發(fā)展歷程，通過詳實的理論剖析，以深入淺出的方式著重介紹注意力機制在計算機視覺、自然語言處理，以及多模態(tài)機器學(xué)習(xí)三大人工智能方向中的應(yīng)用思路、模型與算法。
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