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主要內(nèi)容包括基于深度學(xué)習(xí)的智能視覺感知技術(shù)概述、相機(jī)標(biāo)定、視覺目標(biāo)檢測、視覺目標(biāo)分割、視覺目標(biāo)跟蹤、行人重識別、人體姿態(tài)估計(jì)、智能噴碼檢測、智能表格識別、移動機(jī)器人視覺感知系統(tǒng)、智能人機(jī)交互等。全書擬從理論到實(shí)際應(yīng)用，從算法分析到編程實(shí)現(xiàn)等多角度全方位介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)在智能視覺感知方面的研究，并深度結(jié)合了當(dāng)前國內(nèi)外最新
本書簡要講述了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、基本概念以及實(shí)際應(yīng)用，以期使讀者理解深度學(xué)習(xí)的基本原理，并結(jié)合常見的應(yīng)用場景，理解深度學(xué)習(xí)技術(shù)的基本工作方式及其在社會生活中的實(shí)際應(yīng)用效果。此外，本書還嘗試探討了未來人工智能技術(shù)發(fā)展與人類發(fā)展的關(guān)系。本書強(qiáng)調(diào)深度學(xué)習(xí)基本理念與原理的傳遞，注重讀者創(chuàng)造力、想象力以及整體思考能力的培養(yǎng)，力
本書共8章，第一章介紹了什么是智能和什么是人工智能；第二章談了人工智能的分類，包括弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智能；第三章概述了人工智能的主要研究領(lǐng)域；第四章回顧了人工智能發(fā)展歷史上的一些重大突破；第五章講述了人工智能發(fā)展的簡明歷史；第六章列舉了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域；第七章介紹了人工智能和其他學(xué)科的交叉與整合；第八
本書以智能博弈對抗為主線，聚焦技術(shù)進(jìn)展、緊盯研究前沿，分為理論方法、應(yīng)用實(shí)踐、前沿展望三大部分。理論方法著重介紹智能博弈對抗的理論、相關(guān)基礎(chǔ)方法；應(yīng)用實(shí)踐針對當(dāng)前三類典型智能博弈對抗系統(tǒng)平臺，提出人工智能程序設(shè)計(jì)思路并進(jìn)行設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)；前沿展望分析當(dāng)前智能博弈對抗領(lǐng)域的前沿元理論，探討智能博弈對抗的典型應(yīng)用場景。
多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制是控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，正滲透到社會系統(tǒng)、生物系統(tǒng)、軍事系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)等眾多領(lǐng)域中，其相關(guān)的研究已成為目前學(xué)術(shù)界一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究課題。本書系統(tǒng)地介紹作者近年來在多智能體系統(tǒng)的協(xié)調(diào)分析與控制領(lǐng)域的研究成果，具體內(nèi)容包括線性多智能體系統(tǒng)的有限時(shí)間編隊(duì)跟蹤控制、包含控制、編隊(duì)包含控制，以及非線性**者-
ChatGPT顛覆了互聯(lián)網(wǎng)格局。本書緊跟技術(shù)前沿，是一本針對ChatGPT的超級實(shí)戰(zhàn)指南。本書介紹了ChatGPT的發(fā)展歷史與常用功能，剖析講授了其初階、進(jìn)階、高階操作，枚舉解析了27個(gè)有趣的應(yīng)用例子、75個(gè)高級提示例子，以及100多條商業(yè)變現(xiàn)思路。本書摒棄繁雜理論，尤重實(shí)用性；又以內(nèi)容充實(shí)、案例豐富為特色；同時(shí)采用場
本書以能夠搭建自定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為直接目的，以Python為軟件平臺，全面介紹了大眾化的深度學(xué)習(xí)框架——TensorFlow的主要功能、使用方法及其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建中的具體應(yīng)用。全書內(nèi)容簡潔、通俗易懂、緊密聯(lián)系工程實(shí)際，具有良好的可操作性。本書既可作為職業(yè)技術(shù)學(xué)校人工智能相關(guān)專業(yè)的教材，也可供其他學(xué)習(xí)Python的初學(xué)者使用
本書是一本專注于探討如何與AI對話的實(shí)用指南，旨在幫助讀者更好地利用AI技術(shù)，特別是OpenAI的ChatGPT。本書結(jié)合了《學(xué)會提問》、《批判性思考》的核心理念，結(jié)合Prompt工程技術(shù)，深入剖析如何與AI進(jìn)行高效對話。 本書介紹了AI對話的基本概念，包括Prompt工程師這一新興職業(yè)的職責(zé)和前景、AI對話與人類對
隨著深度學(xué)習(xí)、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型和生成式人工智能的進(jìn)展，機(jī)器學(xué)習(xí)已成為解決很多工程和科學(xué)問題的**方案�！陡怕蕶C(jī)器學(xué)習(xí)》一書從概率建模和統(tǒng)計(jì)推斷的角度系統(tǒng)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、經(jīng)典算法及前沿進(jìn)展。主要內(nèi)容包括概率機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)理論、概率圖模型、近似概率推斷、高斯過程、深度生成模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。全書從實(shí)例出發(fā)，由淺入
《機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能實(shí)戰(zhàn)：基于業(yè)務(wù)場景的工程應(yīng)用》分為兩部分共14章，介紹了如何用Scikit-Learn來構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及如何用Keras和TensorFlow來構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。書中的內(nèi)容和實(shí)例基于作者過去幾年在全球各地開設(shè)相關(guān)課程的經(jīng)歷，闡述了如何借助于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)來構(gòu)建產(chǎn)品或服務(wù)，從而真正解決現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)場景
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