隨著人工智能技術(shù)在各行業(yè)的應(yīng)用蓬勃發(fā)展，其已滲透社會及人們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷妫以趫D像分類、目標(biāo)識別、自然語言處理等領(lǐng)域顯示了良好的效果和前景。但是，人工智能及其分支技術(shù)有一些特定的脆弱性，在某些場景下容易受到欺騙和攻擊，若不對此采取一定措施，就有可能造成嚴(yán)重的后果。本書通過介紹針對圖像分類的對抗技術(shù)，描述了深度神經(jīng)網(wǎng)
本書是面向高級人工智能人才培養(yǎng)的高等學(xué)校人工智能相關(guān)專業(yè)精品教材中的一本，以信息物理系統(tǒng)、模糊邏輯系統(tǒng)、自主無人系統(tǒng)、群體智能、多Agent系統(tǒng)、人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)、工業(yè)智能控制系統(tǒng)、機(jī)器人系統(tǒng)等為案例，完整呈現(xiàn)了人工智能綜合應(yīng)用體系架構(gòu)。本書首先介紹了智能系統(tǒng)的發(fā)展、相關(guān)概念、主要特征和類型、智能系統(tǒng)的發(fā)展前景，然后圍繞智
本書首先從深度學(xué)習(xí)的原理出發(fā)，介紹如何把深度學(xué)習(xí)的理論轉(zhuǎn)換為PyTorch代碼，然后介紹如何在計算機(jī)上運(yùn)行這些代碼。作為一本面向初中級讀者的技術(shù)類圖書，本書在前面所述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，還介紹了學(xué)術(shù)界前沿的一系列實例，以及PyTorch的源代碼結(jié)構(gòu)，以期讀者能夠融會貫通深度學(xué)習(xí)框架的設(shè)計和應(yīng)用的思想。
本選題宏觀而全面地介紹了人工智能的理論和實踐，闡述了人工智能領(lǐng)域的核心內(nèi)容，并較為深入的介紹了各個主要研究方向的理論基礎(chǔ)及應(yīng)用。全書分為8章：第1章介紹人工智能的基本概念、研究目標(biāo)及發(fā)展情況；第2章講解人工智能領(lǐng)域常用的數(shù)學(xué)概念；第3、4章討論人工智能在通訊領(lǐng)域、控制領(lǐng)域的應(yīng)用原理及常見技術(shù)；第5章講解人工智能的核心算
《系統(tǒng)生物學(xué)問題的時滯動力學(xué)分析》簡要介紹時滯動力學(xué)方法在系統(tǒng)生物學(xué)問題中的應(yīng)用，側(cè)重于時滯在某些生物問題中的重要作用。采用專題形式編排，包括四個具體熱點(diǎn)問題（傳染病模型、基因調(diào)控、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及細(xì)胞應(yīng)對DNA損傷的調(diào)控機(jī)制）的研究背景及意義、動力學(xué)理論分析以及數(shù)值模擬分析等。其中理論部分主要集中在正平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性、Ho
涵蓋強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本算法實踐+深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的原理實現(xiàn)及案例。代碼豐富，可直接上手操作；配套豐富的直播課程資源！
共分為4個部分：1、基礎(chǔ)知識：主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、Python的基礎(chǔ)知識、常用第三方庫，并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)爬蟲及信息提取案例和股票數(shù)據(jù)圖表繪制案例使讀者對本部分內(nèi)容有更好的理解。2、有監(jiān)督分類案例：包括Iris數(shù)據(jù)分類、新聞文本數(shù)據(jù)分類、手寫數(shù)字圖像識別和場景文字檢測共4個案例。3、無監(jiān)督聚類案例：包括人臉圖像聚類和文
本書是一本閱讀起來特別輕松、學(xué)習(xí)一點(diǎn)都不費(fèi)勁的TensorFlow入門書。本書基于TensorFlow2.0版本，從機(jī)器學(xué)習(xí)和TensorFlow的基礎(chǔ)開始，針對初學(xué)者只選擇實際應(yīng)用中的必需最小知識量，對前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行了淺顯易懂且快速有效的闡述，其中包括了很多具體的Tenso
本書的寫作初衷是，從學(xué)者的角度，用一種通俗易懂的方式，把與基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測的相關(guān)論文中的理論和方法呈現(xiàn)給讀者，同時針對作者在深度學(xué)習(xí)教學(xué)過程中遇到的難點(diǎn)，進(jìn)行深入的分析和講解。本書側(cè)重對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹，而深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容不止于此。所以，作者將深度學(xué)習(xí)分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)三類，將圖像分類、目標(biāo)檢測
當(dāng)今社會，智能音箱、智能機(jī)器人、智能可穿戴設(shè)備等人工智能產(chǎn)品已經(jīng)開始逐漸普及，而人工智能產(chǎn)品經(jīng)理卻非常短缺。本書將通俗易懂的語言與專業(yè)知識相結(jié)合，從中國人工智能市場現(xiàn)狀入手，詳細(xì)地為讀者闡釋了人工智能產(chǎn)品的相關(guān)知識，以及人工智能產(chǎn)品經(jīng)理是如何開展工作的，并通過實際案例展現(xiàn)了如何從無到有構(gòu)建人工智能產(chǎn)品的過程。本書適合想
《人工智能基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識》基于流行的Python語言，通俗易懂地介紹了入門人工智能領(lǐng)域必需必會的數(shù)學(xué)知識，旨在讓讀者輕松掌握并學(xué)以致用。 《人工智能基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識》分為線性代數(shù)、概率和優(yōu)化等3篇，共21章，覆蓋了人工智能領(lǐng)域中重要的數(shù)學(xué)知識點(diǎn)。本書寫作風(fēng)格通俗有趣，讀者可在潛移默化中掌握這些數(shù)學(xué)知識以及相關(guān)的編程操作，并能
本書面向初學(xué)者，采用全彩圖解+視頻講解的形式介紹了人工智能的基礎(chǔ)知識及開發(fā)案例，從無代碼到圖形化編程到代碼編程，循序漸進(jìn)，讓讀者逐步掌握人工智能技術(shù)，體驗人工智能帶給自己的樂趣。本書首先通過mDesigner+開源硬件的結(jié)合賦予創(chuàng)客作品以“智能”，接著介紹了與人工智能密切相關(guān)的深度學(xué)習(xí)及其所需要的編程語言、編程框架及編
隨著AI技術(shù)的普及，如何快速理解、掌握并應(yīng)用AI技術(shù)，成為絕大多數(shù)程序員亟需解決的問題。本書基于Keras框架并以代碼實現(xiàn)為核心，詳細(xì)解答程序員學(xué)習(xí)AI算法時的常見問題，對機(jī)器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等概念在實際項目中的應(yīng)用建立清晰的邏輯體系。本書分為上下兩篇，上篇（第1～4章）可幫助讀者理解并獨(dú)立開發(fā)較簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，
近年來機(jī)器學(xué)習(xí)是一個熱門的技術(shù)方向，但機(jī)器學(xué)習(xí)本身并不是一門新興學(xué)科，而是多門成熟學(xué)科（微積分、統(tǒng)計學(xué)與概率論、線性代數(shù)等）的集合。其知識體系結(jié)構(gòu)龐大而復(fù)雜，為了使讀者朋友能夠把握機(jī)器學(xué)習(xí)的清晰的脈絡(luò)，本書盡可能從整體上對機(jī)器學(xué)習(xí)的知識架構(gòu)進(jìn)行整理，并以Sklearn和Keras等機(jī)器學(xué)習(xí)框架對涉及的相關(guān)理論概念進(jìn)行代
《從統(tǒng)計世界走向人工智能——實戰(zhàn)案例與算法》敘述了從數(shù)學(xué)到統(tǒng)計、從統(tǒng)計到人工智能的發(fā)展，結(jié)合大量的實際商業(yè)應(yīng)用案例介紹了諸多經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，比如LASSO回歸、MCMC、決策樹、隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等�！稄慕y(tǒng)計世界走向人工智能——實戰(zhàn)案例與算法》將案例與算法結(jié)合，基于人工智能的場景，從理論到實際操作層層遞進(jìn)，讀者從中
學(xué)習(xí)并精通任何一門學(xué)科無外乎要經(jīng)過四個步驟：它是什么？它可行嗎？怎么學(xué)它？如何學(xué)好它？機(jī)器學(xué)習(xí)也不例外，《快樂機(jī)器學(xué)習(xí)》就以這四個步驟來介紹機(jī)器學(xué)習(xí)。《快樂機(jī)器學(xué)習(xí)》第1章介紹“機(jī)器學(xué)習(xí)是什么”，即從定義開始，詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的知識、數(shù)據(jù)和性能度量。第2章介紹“機(jī)器學(xué)習(xí)可行嗎”，即介紹機(jī)器具備學(xué)習(xí)樣本以外的數(shù)據(jù)的能
本書介紹了與AI相關(guān)的理論知識，例如，AI的核心、AI的3個發(fā)展階段、AI的科技支撐點(diǎn)等。為了增強(qiáng)本書的全面性和系統(tǒng)性，也為了向大家多傳授一些干貨，本書將重點(diǎn)放在了AI在各行各業(yè)、各個領(lǐng)域的商業(yè)化落地項目上。值得注意的是，本書添加了很多代表性案例，希望為讀者提供實實在在的幫助。可以說，在“AI+商業(yè)”方面，本書既具有實
本書從區(qū)塊鏈的四個核心前沿技術(shù)--分布式賬本、加密技術(shù)、共識機(jī)制和智能合約技術(shù)入手，重點(diǎn)介紹公有鏈、聯(lián)盟鏈和私有鏈上的共識機(jī)制，描述其中使用的去中心化算法，包括PoW（工作量證明），PoS（權(quán)益證明），DPoS（股份授權(quán)證明），Ripple共識，PBFT（實用拜占庭容錯）和PoV（投票證明）等，并具體分析了每個算
粒計算是目前人工智能領(lǐng)域內(nèi)廣為關(guān)注的研究課題，本書旨在為初學(xué)者提供學(xué)習(xí)粒計算理論與方法的基本指導(dǎo)。模糊集、粗糙集和概念格是粒計算的三種主要的方法，本書把這三種方法有機(jī)地結(jié)合成為一個粒計算的基本理論框架，主要包括：1）模糊集理論，2）粗糙集理論，3）概念格理論。
作為一個崛起中的新興力量，人工智能不僅僅是一種技術(shù)，它的發(fā)展除了在科學(xué)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展領(lǐng)域產(chǎn)生影響之外，還將對現(xiàn)行人類的社會規(guī)范、生活模式產(chǎn)生非常深遠(yuǎn)的影響。隨著第三次人工智能潮的到來，人們對人工智能及其未來的發(fā)展充滿強(qiáng)烈的興趣和諸多的疑問——什么是人工智能？人工智能對人類生活會有哪些深遠(yuǎn)影響？我們又能通過人工智能實現(xiàn)什么樣
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