全書從邏輯上共分3部分。第一部分由第1章和第2章組成，介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論、MindSpore總體架構(gòu)和編程基礎(chǔ)。第二部分由第3-8章組成，介紹MindSpore框架各子系統(tǒng)的使用方法，包括數(shù)據(jù)處理、算子、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化組件MindInsight、推理和移動端AI框架MindSporeLite。第三部分
本書概要介紹了信息網(wǎng)絡(luò)概念內(nèi)涵、發(fā)展歷程，梳理分析了人工智能發(fā)展歷程及其在信息網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，提出了IIN的基本內(nèi)涵、科學(xué)問題、典型特征和能力愿景，設(shè)計(jì)了IIN的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)并闡釋其基本機(jī)理，從網(wǎng)絡(luò)認(rèn)知理論與模型、網(wǎng)絡(luò)知識體系與構(gòu)建方法、多維標(biāo)識與尋址體系、交互語言體系、內(nèi)生安全體系等5個方面，研究了IIN核心理論方法與關(guān)鍵
從“數(shù)據(jù)”視角出發(fā)，詳細(xì)梳理人工智能系統(tǒng)存在的安全風(fēng)險及防御問題。按照由訓(xùn)練、識別、部署三個階段組成的人工智能系統(tǒng)運(yùn)行生命周期，分別介紹人工智能安全的定義、研究目標(biāo)、安全威脅、防御策略及研究現(xiàn)狀，重點(diǎn)圍繞后門攻擊、對抗性攻擊、隱私保護(hù)、傳感欺騙、系統(tǒng)合法使用等常見安全問題，分別從理論與實(shí)踐的角度進(jìn)行詳細(xì)的探討、分析和說
本書要求初級、中級、高級工程技術(shù)人員均需要掌握對應(yīng)章節(jié)的內(nèi)容。本書基于人工智能基礎(chǔ)知識及共性技術(shù)，分為專業(yè)基礎(chǔ)知識、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、人工智能應(yīng)用與實(shí)踐基礎(chǔ)、人工智能倫理及安全等四個部分。主要內(nèi)容包括：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)部分、算法設(shè)計(jì)與分析、數(shù)據(jù)處理知識、軟件工程部分等。
本書共四章，內(nèi)容包括：“博弈：人類的永恒話題”“AI洶涌而至：石破天驚的人機(jī)博弈”“超乎想象的算法賦能”“計(jì)算機(jī)博弈的發(fā)展”。
概念認(rèn)知學(xué)習(xí)是人工智能、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域關(guān)注的多學(xué)科交叉研究方向，涵蓋了哲學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)以及信息科學(xué)等領(lǐng)域．《概念認(rèn)知學(xué)習(xí)理論與方法》旨在為廣大學(xué)者和科研工作者提供概念認(rèn)知學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論與學(xué)習(xí)方法．《概念認(rèn)知學(xué)習(xí)理論與方法》主要內(nèi)容包括概念認(rèn)知學(xué)習(xí)的基本概念和基礎(chǔ)知識、概念認(rèn)知系統(tǒng)的邏輯推理、概念認(rèn)知的雙向?qū)W
本書分為三個項(xiàng)目，分別為：人工智能初探、Python3基礎(chǔ)入門、數(shù)據(jù)爬蟲與可視化。具體內(nèi)容包括：人工智能的初步認(rèn)識；認(rèn)識人臉識別；認(rèn)識無人駕駛；走進(jìn)人工智能新時代；Python基本介紹及環(huán)境搭建；學(xué)生疫苗接種信息記錄；商品交易系統(tǒng)；猜數(shù)字小游戲；電影票預(yù)訂系統(tǒng)；小說《三體》中人物名字出現(xiàn)次數(shù)統(tǒng)計(jì)等。
人工智能與語言加工
本書為十四五高等職業(yè)教育新形態(tài)一體化教材之一,通過貼近生活的挑橘子一例引出機(jī)器學(xué)習(xí)的概念,并展開介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的完整流程、算法分類以及常用工具等。本書以項(xiàng)目任務(wù)的組織方式,以通俗的情境作為項(xiàng)目導(dǎo)入,制定明確的項(xiàng)目目標(biāo),以算法的基本原理為知識導(dǎo)入,然后開始項(xiàng)目實(shí)施環(huán)節(jié),以多個實(shí)訓(xùn)任務(wù)分別練習(xí)算法在解決回歸、分類或聚類問題
本書是中英文雙語教材,首先通過介紹線性回歸了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)集、歸一化、損失函數(shù)、梯度下降函數(shù)等基礎(chǔ)知識,在此基礎(chǔ)上通過多個典型案例,詳細(xì)分析了邏輯回歸、決策樹、聚類、支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)流程和相關(guān)知識,并融入國家職業(yè)技能標(biāo)準(zhǔn)“人工智能訓(xùn)練師”和“大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)”1+X證書等相關(guān)內(nèi)容,具有較強(qiáng)的實(shí)踐指導(dǎo)意義
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