隨著人工智能熱潮的興起，企業(yè)對人工智能領域產品經(jīng)理的人才需求也開始井噴，人工智能產品經(jīng)理成為順應時代潮流的重要人力資源。實際上，人工智能確實給現(xiàn)有的產品和服務帶來了全方位的升級，這也給產品經(jīng)理從業(yè)人員提出了更高的要求，是關注人工智能產品的產品經(jīng)理們面臨的一次關鍵轉型考驗。本書從知識體系、能力模型、溝通技巧等方面幫助大家
計算機視覺、自然語言處理和語音識別是目前深度學習領域很熱門的三大應用方向，本書旨在幫助零基礎或基礎較為薄弱的讀者入門深度學習，達到能夠獨立使用深度學習知識處理計算機視覺問題的水平。通過閱讀本書，讀者將學到人工智能的基礎概念及Python編程技能，掌握PyTorch的使用方法，學到深度學習相關的理論知識，比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
10余位研究人員，歷時1年多，涉及8個領域，走訪全國上百家企業(yè)，深入調研人工智能在各個產業(yè)的商業(yè)應用。全彩印刷，9章內容，13個表格，122幅統(tǒng)計圖、流程圖、設計圖……精彩呈現(xiàn)人工智能未來發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)與機遇。
《情感計算與情感機器人系統(tǒng)》在介紹情感計算、情感建模以及人機情感交互概念的基礎上，分析了當前人機情感交互的研究前沿，總結了在多模態(tài)情感識別方法、人機交互氛圍場建模、情感意圖理解方法、情感機器人的多模態(tài)情感表達以及人機情感交互系統(tǒng)應用方面的**研究成果，使讀者對人機情感交互有更深的理解，對促進我國在情感計算與情感機器人領
《學習科學視域下的網(wǎng)絡深度學習：理論·技術·趨勢》首先通過對學習科學的主旨—深度學習進行研究，借鑒學習科學領域對學習環(huán)境、學習過程和學習結果研究的相關成果，結合深度學習的時代背景，構建了技術增強環(huán)境下網(wǎng)絡深度學習的理論體系和分析框架；然后對深度學習的創(chuàng)新技術、工具及場景等進行探討，對網(wǎng)絡深度學習的策略等進行推演，對國際
《強化學習精要：核心算法與TensorFlow實現(xiàn)》用通俗幽默的語言深入淺出地介紹了強化學習的基本算法與代碼實現(xiàn)，為讀者構建了一個完整的強化學習知識體系，同時介紹了這些算法的具體實現(xiàn)方式。從基本的馬爾可夫決策過程，到各種復雜的強化學習算法，讀者都可以從本書中學習到。本書除了介紹這些算法的原理，還深入分析了算法之間的內在
本書內容一共分為三大部分：第一部分介紹證據(jù)理論的基本概念、主要問題、研究現(xiàn)狀以及主要應用等。第二部分共包括五章，主要介紹作者多年來針對證據(jù)理論在實際應用中所存在的傳感器信息建模問題、沖突證據(jù)融合問題、信度決策問題、計算復雜度問題等四個關鍵問題展開深入研究，所取得的最新研究成果及相關解決方案，同時介紹針對這些關鍵問題的國
本書以深度學習算法入門為主要內容，通過系統(tǒng)介紹Python、NumPy、SciPy等科學計算庫，深度學習主流算法，深度學習前沿研究，深度學習服務云平臺構建四大主線，向讀者系統(tǒng)地介紹了深度學習的主要內容和研究進展。本書介紹了Python、NumPy、SciPy的使用技巧，面向谷歌推出的開源深度學習框架TensorFlow
本書全面梳理了各個學科與智能研究相關的成果，在此基礎上歸納了一般智能的構成要素，形成了生物智能和非生物智能統(tǒng)一的智能理論體系。系統(tǒng)分析了智能的進化、發(fā)展、使用和評價，提出了語義邏輯的主要準則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計算架構。并且為構建本書所述非生物智能體或人工智能學界討論的通用人工智能提出了一條可實現(xiàn)的路徑。本書適
本書以軟件工程的角度把一個看似不可能完成的大型金融軟件系統(tǒng)，抽絲剝繭，層層剝離，逐步完善，從而提高技術人員的大局觀、合作意識和問題分解能力。全書一共五章，第一章介紹了專家系統(tǒng)與金融專家系統(tǒng)，起到提綱挈領點明任務主題的作用。第二章是系統(tǒng)設計的核心思想是需求是設計更是算法，通用性極強。第三章則以PHP開發(fā)者的角度詳細介紹了
人工智能快速發(fā)展，已經(jīng)進入尋常百姓的日常生活，主要國家都將人工智能的發(fā)展作為占領世界科技制高點的關鍵政策與措施。它不僅是一種技術，而且是一個技術集群；它不僅是一門科學，而且是一個系統(tǒng)的理念，“將給人們的生產方式和生活方式帶來革命性的變化”。把人們帶入“人類命運共同體”的新時代。本書介紹了什么是人工智能及其由來，解答了它
非線性科學是一門研究非線性現(xiàn)象共性的基礎學科，被譽為20世紀自然科學的第三次革命。非線性科學與神經(jīng)科學交叉融合，形成了新興的交叉學科——神經(jīng)動力學�！渡窠�(jīng)元網(wǎng)絡時空行為的動力學研究》主要研究了網(wǎng)絡單元特性對神經(jīng)元網(wǎng)絡時空模式的影響，利用非線性動力學的理論和方法，通過數(shù)值模擬分析，揭示了神經(jīng)元網(wǎng)絡單元特性（具有共存行為、
本書是國內較早關于TensorFlow大數(shù)據(jù)與量化交易的原創(chuàng)圖書，配合zwPython開發(fā)平臺和zwQuant開源量化軟件學習，是一套完整的大數(shù)據(jù)分析、量化交易的學習教材，可直接用于實盤交易。本書有三大特色：*，以實盤個案分析為主，全程配有Python代碼；第二，包含大量的圖文案例和Python源碼，無須專業(yè)編程基礎，
本書結合實際應用介紹神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習等技術領域相關信息，從結構上重點介紹了前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡、反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡，以及自組織競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡，并針對當下深度學習中比較重要的網(wǎng)絡進行了詳細介紹，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)（遞歸）神經(jīng)網(wǎng)絡、深度信念網(wǎng)絡、生成對抗網(wǎng)絡，以及深度強化學習。本書不僅能讓讀者對當前神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習技術有體系
《21個項目玩轉深度學習基于TensorFlow的實踐詳解》以實踐為導向，深入介紹了深度學習技術和TensorFlow框架編程內容。通過本書，讀者可以訓練自己的圖像識別模型、進行目標檢測和人臉識別、完成一個風格遷移應用，還可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡生成圖像和文本，進行時間序列預測、搭建機器翻譯引擎，訓練機器玩游戲等。全書共包含2
《新未來簡史：新未來簡史：區(qū)塊鏈、人工智能、大數(shù)據(jù)陷阱與數(shù)字化生活》旨在顛覆過往絕大多數(shù)有關人類未來的預測與推斷，*限度地靠近事物的本原。以特有近乎刁鉆的視覺、博雜的知識、激情的文風和嚴密的邏輯，聯(lián)動前沿科技與社會、自然、經(jīng)濟、金融、人文、歷史以及人性驅動下的人類競爭、價值創(chuàng)造等進行了深入的思考與推演，展現(xiàn)出"氣勢恢宏
未來已來。在AI世界，限制我們的是認知，面對指數(shù)式增長的知識和信息，焦慮成為了這個時代的底色。我們應該如何迎接和擁抱智能文明？面對人工智能帶來的翻天覆地的變化，我們應該如何自處？本書有趣有料，通過研究人類面對復雜世界不同領域的知識，探索面對未來智能文明的現(xiàn)代人必須掌握的生存原則。全書分為智能的未來：技術進化與人類理性價
本書將智能計算中的人工免疫系統(tǒng)用于計算機領域的相關問題求解，主要關注人工免疫系統(tǒng)中的克隆選擇算法、否定選擇算法、危險理論等的具體應用實現(xiàn)。本書主要介紹了基于克隆選擇算法的認知無線電網(wǎng)絡頻譜分配、頻譜決策優(yōu)化、認知OFDM資源分配方案；基于否定選擇算法的入侵防御；基于危險理論的網(wǎng)絡風險感知和評估模型與方法、用于異常檢測的
本書針對大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)類型繁多、處理速度快、價值密度高等特點，以粒計算方法為理論基礎，以經(jīng)典粗糙集模型和區(qū)間值信息系統(tǒng)為研究對象，以Hadoop開源平臺為實驗環(huán)境，構建大數(shù)據(jù)下知識約簡計算模型及知識獲取方法。本書主要介紹大數(shù)據(jù)下Pawlak模型知識約簡、區(qū)間值信息系統(tǒng)知識約簡、層次粗糙集模型知識約簡及知識獲取
本書主要介紹深度學習的核心算法，以及在計算機視覺、語音識別、自然語言處理中的相關應用。本書的作者們都是業(yè)界第一線的深度學習從業(yè)者，所以書中所寫內容和業(yè)界聯(lián)系緊密，所涵蓋的深度學習相關知識點比較全面。本書主要講解原理，較少貼代碼。本書適合深度學習從業(yè)人士或者相關研究生作為參考資料，也可以作為入門教程來大致了解深度學習的相
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