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人工智能快速發(fā)展，已經(jīng)進(jìn)入尋常百姓的日常生活，主要國(guó)家都將人工智能的發(fā)展作為占領(lǐng)世界科技制高點(diǎn)的關(guān)鍵政策與措施。它不僅是一種技術(shù)，而且是一個(gè)技術(shù)集群；它不僅是一門科學(xué)，而且是一個(gè)系統(tǒng)的理念，“將給人們的生產(chǎn)方式和生活方式帶來(lái)革命性的變化”。把人們帶入“人類命運(yùn)共同體”的新時(shí)代。本書介紹了什么是人工智能及其由來(lái)，解答了它

非線性科學(xué)是一門研究非線性現(xiàn)象共性的基礎(chǔ)學(xué)科，被譽(yù)為20世紀(jì)自然科學(xué)的第三次革命。非線性科學(xué)與神經(jīng)科學(xué)交叉融合，形成了新興的交叉學(xué)科——神經(jīng)動(dòng)力學(xué)。《神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)時(shí)空行為的動(dòng)力學(xué)研究》主要研究了網(wǎng)絡(luò)單元特性對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)時(shí)空模式的影響，利用非線性動(dòng)力學(xué)的理論和方法，通過(guò)數(shù)值模擬分析，揭示了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)單元特性（具有共存行為、

本書是國(guó)內(nèi)較早關(guān)于TensorFlow大數(shù)據(jù)與量化交易的原創(chuàng)圖書，配合zwPython開(kāi)發(fā)平臺(tái)和zwQuant開(kāi)源量化軟件學(xué)習(xí)，是一套完整的大數(shù)據(jù)分析、量化交易的學(xué)習(xí)教材，可直接用于實(shí)盤交易。本書有三大特色：*，以實(shí)盤個(gè)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(wú)須專業(yè)編程基礎(chǔ)，

本書結(jié)合實(shí)際應(yīng)用介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域相關(guān)信息，從結(jié)構(gòu)上重點(diǎn)介紹了前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及自組織競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并針對(duì)當(dāng)下深度學(xué)習(xí)中比較重要的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了詳細(xì)介紹，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)（遞歸）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度信念網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，以及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。本書不僅能讓讀者對(duì)當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)有體系

《21個(gè)項(xiàng)目玩轉(zhuǎn)深度學(xué)習(xí)基于TensorFlow的實(shí)踐詳解》以實(shí)踐為導(dǎo)向，深入介紹了深度學(xué)習(xí)技術(shù)和TensorFlow框架編程內(nèi)容。通過(guò)本書，讀者可以訓(xùn)練自己的圖像識(shí)別模型、進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和人臉識(shí)別、完成一個(gè)風(fēng)格遷移應(yīng)用，還可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成圖像和文本，進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)、搭建機(jī)器翻譯引擎，訓(xùn)練機(jī)器玩游戲等。全書共包含2

《新未來(lái)簡(jiǎn)史：新未來(lái)簡(jiǎn)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(guò)往絕大多數(shù)有關(guān)人類未來(lái)的預(yù)測(cè)與推斷，*限度地靠近事物的本原。以特有近乎刁鉆的視覺(jué)、博雜的知識(shí)、激情的文風(fēng)和嚴(yán)密的邏輯，聯(lián)動(dòng)前沿科技與社會(huì)、自然、經(jīng)濟(jì)、金融、人文、歷史以及人性驅(qū)動(dòng)下的人類競(jìng)爭(zhēng)、價(jià)值創(chuàng)造等進(jìn)行了深入的思考與推演，展現(xiàn)出"氣勢(shì)恢宏

未來(lái)已來(lái)。在AI世界，限制我們的是認(rèn)知，面對(duì)指數(shù)式增長(zhǎng)的知識(shí)和信息，焦慮成為了這個(gè)時(shí)代的底色。我們應(yīng)該如何迎接和擁抱智能文明？面對(duì)人工智能帶來(lái)的翻天覆地的變化，我們應(yīng)該如何自處？本書有趣有料，通過(guò)研究人類面對(duì)復(fù)雜世界不同領(lǐng)域的知識(shí)，探索面對(duì)未來(lái)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(lái)：技術(shù)進(jìn)化與人類理性價(jià)

本書全面介紹了作者近年來(lái)在奇異攝動(dòng)飽和控制系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)方面的研究成果。書中介紹了奇異攝動(dòng)飽和控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析方法、奇異攝動(dòng)飽和控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法、具有L2擾動(dòng)的奇異攝動(dòng)飽和系統(tǒng)快采樣控制設(shè)計(jì)和慢采樣控制設(shè)計(jì)方法、奇異攝動(dòng)切換飽和控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法、奇異攝動(dòng)系統(tǒng)抗飽和控制設(shè)計(jì)方法、非線性奇異攝動(dòng)系統(tǒng)模糊采樣控制設(shè)計(jì)方法、

本書將智能計(jì)算中的人工免疫系統(tǒng)用于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的相關(guān)問(wèn)題求解，主要關(guān)注人工免疫系統(tǒng)中的克隆選擇算法、否定選擇算法、危險(xiǎn)理論等的具體應(yīng)用實(shí)現(xiàn)。本書主要介紹了基于克隆選擇算法的認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)頻譜分配、頻譜決策優(yōu)化、認(rèn)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(xiǎn)理論的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)感知和評(píng)估模型與方法、用于異常檢測(cè)的

本書針對(duì)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(jià)值密度高等特點(diǎn)，以粒計(jì)算方法為理論基礎(chǔ)，以經(jīng)典粗糙集模型和區(qū)間值信息系統(tǒng)為研究對(duì)象，以Hadoop開(kāi)源平臺(tái)為實(shí)驗(yàn)環(huán)境，構(gòu)建大數(shù)據(jù)下知識(shí)約簡(jiǎn)計(jì)算模型及知識(shí)獲取方法。本書主要介紹大數(shù)據(jù)下Pawlak模型知識(shí)約簡(jiǎn)、區(qū)間值信息系統(tǒng)知識(shí)約簡(jiǎn)、層次粗糙集模型知識(shí)約簡(jiǎn)及知識(shí)獲取

本書主要介紹深度學(xué)習(xí)的核心算法，以及在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理中的相關(guān)應(yīng)用。本書的作者們都是業(yè)界第一線的深度學(xué)習(xí)從業(yè)者，所以書中所寫內(nèi)容和業(yè)界聯(lián)系緊密，所涵蓋的深度學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)點(diǎn)比較全面。本書主要講解原理，較少貼代碼。本書適合深度學(xué)習(xí)從業(yè)人士或者相關(guān)研究生作為參考資料，也可以作為入門教程來(lái)大致了解深度學(xué)習(xí)的相

阿爾法狗接連打敗李世石、柯潔，無(wú)人駕駛汽車從科幻慢慢變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，人工智能正在全世界如火如荼地“跑馬圈地”。我們正在被一個(gè)的以智能技術(shù)為核心驅(qū)動(dòng)力的新型社會(huì)裹挾著前行。 隨著智能時(shí)代的來(lái)臨，每個(gè)企業(yè)和個(gè)人都在經(jīng)受著的挑戰(zhàn)，但挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存，我們要積極探索，緊跟前沿，才能在這波智能化浪潮中不致被淘汰。 本書通過(guò)豐富鮮活的

本書系統(tǒng)地介紹了自動(dòng)控制的基本理論。全書共8章。第1章介紹自動(dòng)控制的一些基本概念；第2章介紹控制系統(tǒng)的輸入-輸出模型，包括系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)方程、傳遞函數(shù)、頻率特性函數(shù)、框圖和信號(hào)流圖等；第3章介紹控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型；第4章介紹控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析；第5章介紹控制系統(tǒng)的時(shí)域運(yùn)動(dòng)分析；第6章介紹系統(tǒng)校正方法；第7章介紹線性控制

TensorFlow是谷歌2015年開(kāi)源的主流深度學(xué)習(xí)框架，目前已得到廣泛應(yīng)用。本書為TensorFlow入門參考書，旨在幫助讀者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度學(xué)習(xí)。書中省略了煩瑣的數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)，從實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題出發(fā)，通過(guò)具體的TensorFlow示例介紹如何使用深度學(xué)習(xí)解決實(shí)際問(wèn)題。書中包含深度學(xué)習(xí)的

本書以MATLABR2016a為平臺(tái)，通過(guò)專業(yè)技術(shù)與大量典型實(shí)例相結(jié)合，介紹了各種典型網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程和實(shí)際應(yīng)用。全書共27個(gè)案例，從實(shí)用角度出發(fā)，詳盡地講述感知器網(wǎng)絡(luò)、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，擴(kuò)展介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其他工程領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。本書可作為科研人員及工程技術(shù)人

本書全面地介紹了人工智能的主要理論、技術(shù)和方法，主要包括：搜索策略、確定性推理、不確定性推理、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言理解和遺傳算法。本書著重展現(xiàn)人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)方法和理論，同時(shí)引入了人工智能技術(shù)在機(jī)器人領(lǐng)域的研究應(yīng)用實(shí)例，為讀者知識(shí)進(jìn)階作鋪墊。 本書內(nèi)容豐富，深入淺出，通俗易懂，以基礎(chǔ)理論為主，兼顧實(shí)用技術(shù)，

粒計(jì)算是當(dāng)前人工智能研究領(lǐng)域中模擬人類思維和解決復(fù)雜問(wèn)題的新理論與新方法，它涵蓋了所有有關(guān)粒度的理論、方法和技術(shù)，是研究大規(guī)模復(fù)雜問(wèn)題求解、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、不確定性智能信息處理的有力工具。經(jīng)過(guò)十多年的發(fā)展，在與多學(xué)科交叉研究過(guò)程中，粒計(jì)算正逐步形成其特有的研究體系和內(nèi)容。本書介紹了粒計(jì)算的不確定性分析與知識(shí)獲取方法的

書從多維數(shù)組Tensor開(kāi)始，循序漸進(jìn)地帶領(lǐng)讀者了解PyTorch各方面的基礎(chǔ)知識(shí)，并結(jié)合基礎(chǔ)知識(shí)和前沿研究，帶領(lǐng)讀者從零開(kāi)始完成幾個(gè)經(jīng)典有趣的深度學(xué)習(xí)小目，包括GAN生成動(dòng)漫頭像、AI濾鏡、AI寫詩(shī)等。本書沒(méi)有簡(jiǎn)單機(jī)械地介紹各個(gè)函數(shù)接口的使用，而是嘗試分門別類、循序漸進(jìn)地向讀者介紹PyTorch的知識(shí)，希望讀者對(duì)Py

本書由TensorLayer創(chuàng)始人領(lǐng)銜，TensorLayer主要開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)傾力打造而成。內(nèi)容不僅覆蓋了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)，如多層感知器、卷積網(wǎng)絡(luò)、遞歸網(wǎng)絡(luò)及增強(qiáng)學(xué)習(xí)等，還著重講解了深度學(xué)習(xí)的一些新的技術(shù)，如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、學(xué)習(xí)方法和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，配有許多應(yīng)用及產(chǎn)品的實(shí)例。讀者可從零開(kāi)始掌握深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以及使用Tenso

《深入淺出強(qiáng)化學(xué)習(xí)：原理入門》用通俗易懂的語(yǔ)言深入淺出地介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理，覆蓋了傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本方法和當(dāng)前炙手可熱的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。開(kāi)篇從*基本的馬爾科夫決策過(guò)程入手，將強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題納入到嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)框架中，接著闡述了解決此類問(wèn)題*基本的方法動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法，并從中總結(jié)出解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題的基本思路：交互迭代策略評(píng)