深入淺出AI算法：基礎(chǔ)概覽
零樣本圖像分類(lèi)主要解決在標(biāo)記訓(xùn)練樣本不足以涵蓋所有對(duì)象類(lèi)的情況下，如何對(duì)未知新模式進(jìn)行正確分類(lèi)的問(wèn)題，近年來(lái)已逐漸成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。利用可見(jiàn)類(lèi)訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)到的分類(lèi)器對(duì)新出現(xiàn)的對(duì)象類(lèi)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別是非常困難的學(xué)習(xí)任務(wù)�！读銟颖緢D像分類(lèi)》針對(duì)零樣本圖像分類(lèi)問(wèn)題從屬性角度入手，基于深度學(xué)習(xí)及知識(shí)挖掘、屬性自適應(yīng)、
本書(shū)系統(tǒng)論述了智能開(kāi)源硬件的電路基礎(chǔ)、原理、開(kāi)發(fā)方法及實(shí)戰(zhàn)設(shè)計(jì)案例，理論與實(shí)踐緊密結(jié)合。全書(shū)分四篇，分別為電路分析基礎(chǔ)篇、數(shù)字電路篇、模擬電路篇、智能感知篇；涵蓋14章，內(nèi)容包括電路分析基礎(chǔ)、正弦穩(wěn)態(tài)電路、一階電路、數(shù)字邏輯基礎(chǔ)、組合邏輯電路、觸發(fā)器、時(shí)序邏輯電路、放大電路、模擬集成電路等開(kāi)發(fā)開(kāi)源硬件所需的電路基礎(chǔ)理論
近年來(lái)人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，人工智能正在改變我們的生活。為了讓讀者在不需要掌握太多數(shù)學(xué) 和計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)的情況下，能夠快速上手，使用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并解決一些實(shí)際的問(wèn)題，我們策劃并出版本書(shū)。 本書(shū)共14章，內(nèi)容涵蓋基本的機(jī)器學(xué)習(xí)概念和環(huán)境搭建，目前各個(gè)領(lǐng)域中的熱門(mén)算法，以及數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型評(píng)估和
本書(shū)介紹了人工智能概覽、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能主流開(kāi)發(fā)框架、華為全棧全場(chǎng)景AI戰(zhàn)略—EI、HiAI、昇騰，以及人工智能綜合實(shí)驗(yàn)等內(nèi)容?這是一本華為ICT學(xué)院人工智能課程培訓(xùn)的教材。本書(shū)是作者和華為的工作人員共同完成的，其間參閱了國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有教材和相關(guān)文獻(xiàn)后編寫(xiě)的?全書(shū)注重理論與實(shí)踐的結(jié)合,注重算法與框架的實(shí)際應(yīng)用與
近年來(lái)，人工智能發(fā)展非常迅速，在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，它必然會(huì)強(qiáng)烈沖擊并深刻變革人類(lèi)既有的生活模式。實(shí)際上，除技術(shù)問(wèn)題外，人工智能的邏輯基礎(chǔ)和倫理基礎(chǔ)與哲學(xué)之間的關(guān)系也十分密切。有鑒于此，本書(shū)從與人工智能緊密相關(guān)的哲學(xué)問(wèn)題入手，關(guān)注如下話題：強(qiáng)人工智能是否可能；近代唯理論和經(jīng)驗(yàn)論爭(zhēng)論對(duì)于人工智能的影響；蘇聯(lián)、日本及歐盟在人工
本書(shū)選材廣泛，主要包括人工智能概述、現(xiàn)實(shí)世界中人工智能的應(yīng)用、人工智能的類(lèi)型、人工智能的利與弊、人工智能中的知識(shí)表示、人工智能中的推理、人工智能中的搜索算法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、專(zhuān)家系統(tǒng)、人工智能中的模糊邏輯及其應(yīng)用、有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)、現(xiàn)實(shí)世界中機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、面部識(shí)別、人工智
本書(shū)以Python機(jī)器學(xué)習(xí)常用技術(shù)與真實(shí)案例相結(jié)合的方式，深入淺出地介紹了Python機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的主要內(nèi)容。全書(shū)共11章，分別介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)概述、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、智能推薦的相關(guān)知識(shí)，并介紹了市財(cái)政收入分析案例、基于非侵入式電力負(fù)荷監(jiān)測(cè)與分解的電力分析案例、航空公司客戶(hù)價(jià)值分析案例、廣電大數(shù)
隨著時(shí)代的發(fā)展、計(jì)算機(jī)硬件性能的提升與大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步,深度學(xué)習(xí)在理論上不斷創(chuàng)新,尤其在商業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用中取得重要成果,使得人工智能又一次進(jìn)入黃金發(fā)展時(shí)期,“深度學(xué)習(xí)時(shí)代”已經(jīng)來(lái)臨!本書(shū)將帶領(lǐng)讀者了解深度學(xué)習(xí)技術(shù)的理論及應(yīng)用情況。全書(shū)共10章,分3部分。第1部分,即第1-第4章,主要介紹人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí),以及深
物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用具有"賦予物體以智能"和"使物體提供信息"兩個(gè)特征，從而使人與物、物與物之間的互動(dòng)成為可能。但是，由于這些互動(dòng)對(duì)價(jià)值共創(chuàng)的作用機(jī)理尚不清楚，導(dǎo)致無(wú)法進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用下的商業(yè)模式創(chuàng)新，從而限制了物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的發(fā)展。因此，本書(shū)將：（1）搜集大量互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下的價(jià)值共創(chuàng)案例（特別是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用），使用價(jià)值網(wǎng)絡(luò)分析方法解構(gòu)這
本書(shū)主要內(nèi)容包括普通最小二乘法回歸、嶺回歸、Lasso回歸、彈性網(wǎng)絡(luò)回歸、正交匹配追蹤回歸、貝葉斯回歸、廣義線性回歸、隨機(jī)梯度下降回歸、被動(dòng)攻擊回歸、魯棒回歸、多項(xiàng)式回歸、支持向量機(jī)回歸、核嶺回歸、最近鄰回歸、高斯過(guò)程回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、保序回歸、嶺分類(lèi)、邏輯回歸分類(lèi)、隨機(jī)梯度下降分類(lèi)、感知機(jī)、被動(dòng)攻擊分類(lèi)、支
本書(shū)從人工智能的基本定義出發(fā)，由淺入深地闡述了人工智能的理論、策略、研究方法和應(yīng)用領(lǐng)域，以梳理知識(shí)脈絡(luò)和要點(diǎn)的方式，詳細(xì)介紹了知識(shí)表示、邏輯推理及方法、非確定性推理及方法、搜索策略、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的內(nèi)容。作為導(dǎo)論書(shū)籍，本書(shū)概念論述清楚，內(nèi)容豐富，通俗易懂，在較為全面介紹人工智能的基礎(chǔ)上對(duì)一些傳統(tǒng)內(nèi)容進(jìn)行了取舍。為滿(mǎn)足讀
零基礎(chǔ)讀者應(yīng)如何快速入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)？數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱的讀者應(yīng)如何理解機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)原理？這些正是本書(shū)要解決的問(wèn)題。本書(shū)從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)入手，通過(guò)前3章的介紹，幫助讀者輕松復(fù)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的數(shù)學(xué)知識(shí)；然后，通過(guò)第4-第13章的介紹，逐步講解機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)算法的相關(guān)知識(shí)，幫助讀者快速入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)；最后，通過(guò)第14章的綜合實(shí)踐，幫助
《人工智能導(dǎo)論》為大連理工大學(xué)“新工科”系列精品教材。本書(shū)內(nèi)容包括緒論、知識(shí)表示、確定性推理、不確定性推理、搜索求解策略、遺傳算法及其應(yīng)用、群智能算法及其應(yīng)用、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解及其應(yīng)用等。本書(shū)可供電子信息類(lèi)專(zhuān)業(yè)本、專(zhuān)科學(xué)生作為教材使用，也可供從事人工智能領(lǐng)域的技術(shù)人員參考。
人工智能的迅猛發(fā)展，對(duì)整個(gè)人類(lèi)、社會(huì)和時(shí)代的進(jìn)步起到了不可估量的作用。然而，人工智能的未來(lái)奇點(diǎn)在哪兒？人工智能是否具有人類(lèi)意識(shí)？人工智能會(huì)導(dǎo)致人類(lèi)大規(guī)模失業(yè)嗎？會(huì)替代人類(lèi)嗎？本書(shū)以通俗易懂的語(yǔ)言，圖文并茂的方式不僅描繪了人工智能發(fā)展的歷史、現(xiàn)狀與未來(lái)，而且探討了人工智能發(fā)展可能對(duì)經(jīng)濟(jì)、政治、軍事、法律等方面的影響，其中
本書(shū)既可以作為相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科生和研究生的學(xué)習(xí)用書(shū)，也可以作為廣大科研人員、學(xué)者、工程技術(shù)人員的參考用書(shū)。
本書(shū)從傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)，如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、集成學(xué)習(xí)，到前沿的深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行零基礎(chǔ)講解，內(nèi)容涵蓋數(shù)學(xué)原理、公式推導(dǎo)、圖表展示、企業(yè)應(yīng)用案例。本書(shū)面向初中級(jí)讀者，能幫助讀者迅速掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)概念及原理。本書(shū)內(nèi)容結(jié)合作者多年
本書(shū)是一本介紹深度學(xué)習(xí)理論和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的教程，先從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)出發(fā)，按照神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)發(fā)展框架由易到難逐步講解深度學(xué)習(xí)的理論，然后再通過(guò)實(shí)踐部分，詳細(xì)解釋深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用案例，讓讀者既能了解深度學(xué)習(xí)理論，又能學(xué)會(huì)使用深度學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)自己的深度學(xué)習(xí)模型。主要內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史、單層感知器、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、B
本書(shū)全面講解PaddlePaddleFluid框架在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用。全書(shū)共15章，分別是PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建、PaddlePaddle快速入門(mén)、線性回歸算法實(shí)戰(zhàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)、模型的保存與使用、遷移學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)可視化工具VisualDL的使
本書(shū)的主要特色在于知識(shí)建模和智能推理技術(shù)方面的創(chuàng)新，并基于知識(shí)圖譜建模和智能推理技術(shù)的集成完成了一系列應(yīng)用軟件的開(kāi)發(fā)，直觀形象、易學(xué)易用。本書(shū)是AI3軟件的詳盡解讀，分為AI3普及版（自由拷貝，不限使用）、AI3智能教學(xué)版以及AI3專(zhuān)業(yè)版（適用于復(fù)雜過(guò)程工業(yè)系統(tǒng)AI應(yīng)用）。
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