本書以PyTorch深度學(xué)習的常用技術(shù)與真實案例相結(jié)合的方式，深入淺出地介紹使用PyTorch實現(xiàn)深度學(xué)習應(yīng)用的重要內(nèi)容。本書共7章，內(nèi)容包括深度學(xué)習概述、PyTorch深度學(xué)習通用流程、PyTorch深度學(xué)習基礎(chǔ)、手寫漢字識別、文本生成、基于CycleGAN的圖像風格轉(zhuǎn)換、基于TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺實現(xiàn)文本生成
本書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本概念、主要方法及代表性模型算法。本書根據(jù)人工智能的知識體系，在兼顧傳統(tǒng)的人工智能方法的基礎(chǔ)上，重點突出前沿性內(nèi)容，并對自動推理、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式優(yōu)化、機器學(xué)習、異常檢測、梯度下降、邏輯回歸、反向傳播、卷積網(wǎng)絡(luò)、語言模型、詞向量等常見技術(shù)進行詳細闡述和討論。本書結(jié)合應(yīng)用安排了示例和
本書對應(yīng)課程屬于一門概論性課程。本書將傳統(tǒng)的和新一代的人工智能/智能制造融于一體，從傳承與發(fā)展視角出發(fā)概述人工智能與智能制造的發(fā)展現(xiàn)狀及其相互關(guān)系，重點闡述人工智能與智能制造共性基礎(chǔ)技術(shù)、知識驅(qū)動的符號智能、數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習、智能制造理論與技術(shù)體系、智能制造的物理系統(tǒng)和信息系統(tǒng)，并指出人工智能與智能制造的未來發(fā)展方向
本書與工程實踐緊密結(jié)合，對連續(xù)控制系統(tǒng)、離散控制系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)等進行了描述，從控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、分類、分析、設(shè)計出發(fā)，引出系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，對傳遞函數(shù)、動態(tài)結(jié)構(gòu)圖、典型環(huán)節(jié)等內(nèi)容進行了細致的描述。本書重點對時域部分的系統(tǒng)階躍響應(yīng)分析、穩(wěn)定性分析、穩(wěn)態(tài)誤差計算，頻域部分的伯德圖、幅相頻率特性曲線、穩(wěn)定裕度等內(nèi)容進行了闡述，進
本書以項目實踐作為主線，結(jié)合必需的理論知識，以任務(wù)的形式進行內(nèi)容設(shè)計，每個任務(wù)都包含任務(wù)描述及任務(wù)實施的步驟，讀者按照實施步驟進行操作就可以完成相應(yīng)的學(xué)習任務(wù)，從而不斷提升項目實踐能力。本書主要內(nèi)容涉及機器學(xué)習的基礎(chǔ)知識，模型評估與選擇，回歸、分類、聚類等機器學(xué)習算法，數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識，數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用，以及通過用戶行
航空航天、智能制造及船舶動力定位等復(fù)雜系統(tǒng)中均含有大量來源不同、類型各異的干擾，上述干擾統(tǒng)稱為多源異質(zhì)干擾，帶有此類干擾的系統(tǒng)稱為多源異質(zhì)干擾系統(tǒng)�，F(xiàn)有的抗干擾控制方法大多針對單一干擾或?qū)⒍嘣串愘|(zhì)干擾整合為單一等價干擾，對干擾的來源、途徑和類型及對系統(tǒng)的影響機理等特征信息提取與分析不足。鑒于此，本書針對帶有多源異質(zhì)干擾
本書立足于AIGC技術(shù)前沿與發(fā)展趨勢，全面闡述了AIGC的概念內(nèi)涵、底層技術(shù)與應(yīng)用場景，詳細梳理全球科技巨頭在AIGC領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局，并輔之以大量生動有趣的案例，深度剖析AIGC在各行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景，旨在引導(dǎo)讀者真切感受AIGC革命浪潮蘊含的商業(yè)創(chuàng)造力。 全書分為五個部分，共18章。第一部分主要厘清AIGC技術(shù)的起
8大專題內(nèi)容深度講解、80多個熱門、高頻的ChatGPT+Excel智能辦公案例實戰(zhàn)！ 130多分鐘教學(xué)視頻講解、130頁PPT教學(xué)課件、170多款素材與效果文件超值贈送！ 全書通過理論+實例的形式，分別介紹了掌握Excel基本操作、加速輸入數(shù)據(jù)資料、掌握ChatGPT基本用法、用ChatGPT統(tǒng)計求和、用Chat
“人工智能超入門叢書”致力于面向人工智能各技術(shù)方向零基礎(chǔ)的讀者，內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)素養(yǎng)、機器學(xué)習、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學(xué)習、知識圖譜、專家系統(tǒng)等方向，體系完整、內(nèi)容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關(guān)知識，并輔以程序代碼解決問題，使得零基礎(chǔ)的讀者快速入門�！吨R工程：人工智能如何學(xué)貫古今》是“人工智能超入門叢書
本書講解了搜索算法的相關(guān)知識，內(nèi)容包括算法問題中涉及的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和復(fù)雜度分析，及狀態(tài)空間、樹、圖等較復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；同時，通過相關(guān)實例，講解了各類搜索方法及線性規(guī)劃與非線性規(guī)劃；也重點解讀了組合優(yōu)化問題和群智能算法。全書內(nèi)容包含了搜索算法所能用到的核心方法和技術(shù)，另附三個附錄，分別講解了類與繼承以及博弈基礎(chǔ)等。
本書由5個項目組成，內(nèi)容包括人工智能概述、新一代信息技術(shù)的應(yīng)用、人工智能之自動識別技術(shù)、人工智能之Python語言、人工智能之機器學(xué)習。本書系統(tǒng)闡述人工智能的基本原理、實現(xiàn)技術(shù)及應(yīng)用，全面地反映國內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的進展和發(fā)展方向。 本書作為國家職業(yè)教育改革實施方案中倡導(dǎo)使用的新型活頁式教材，既可作為人工智能、信息處
本書兼顧深度學(xué)習的理論和應(yīng)用，特別強調(diào)大規(guī)模訓(xùn)練應(yīng)用案例，引導(dǎo)學(xué)生進人深度學(xué)習的前沿領(lǐng)域．主要內(nèi)容有深度學(xué)習的核心理論問題：網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化方法.大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的優(yōu)化方法、正則化方法、激活函數(shù)的研究方法.書中引人深度學(xué)習在計算機視覺中的大型經(jīng)典和前沿應(yīng)用案例，包括圖像分類任務(wù).目標檢測與跟蹤任務(wù)、多源遙
人工智能驅(qū)動的組學(xué)挖掘是數(shù)據(jù)驅(qū)動的生物醫(yī)學(xué)研究的支撐技術(shù)。組學(xué)測序技術(shù)逐步向多尺度、跨模態(tài)、有擾動等方向發(fā)展，但體現(xiàn)出的高維度、高噪聲、多模態(tài)、標記稀缺等特點，成為制約其有效挖掘的瓶頸。本書面向生命組學(xué)數(shù)據(jù)特點，較為系統(tǒng)和深入地對組學(xué)機器學(xué)習的主要研究范式、適用場景、分析方法、理論思想進行介紹。結(jié)合相應(yīng)組學(xué)挖掘的具體研
本書以ChatGPT為主線，通過大量實用案例*介紹如何運用ChatGPT來提高工作和生活效率。在工作方面，本書詳細講解了如何使用ChatGPT來輔助寫作、制作PPT、行數(shù)據(jù)分析等。這些章節(jié)的內(nèi)容*為豐富，也*能體現(xiàn)ChatGPT的強大作用。讀者可以學(xué)會運用ChatGPT來優(yōu)化工作流程，提高工作效率。在生活方面，本書通過
本書主要為高等院校非計算機專業(yè)的人工智能導(dǎo)論課程設(shè)計編寫，內(nèi)容具有應(yīng)用理論的特色。針對高校學(xué)生的需求和人工智能發(fā)展的特點，本書分為引言篇、理論篇和應(yīng)用篇三部分，可基于學(xué)習需求和進度，自主選擇。引言篇包括緒論；理論篇包括人工智能之理論基礎(chǔ)、人工智能之機器學(xué)習、人工智能之深度學(xué)習、人工智能之強化學(xué)習；應(yīng)用篇包括人工智能開發(fā)
《從概念到現(xiàn)實：ChatGPT和Midjourney的設(shè)計之旅》詳細介紹了ChatGPT與Midjourney的使用方法和應(yīng)用場景，并結(jié)合設(shè)計案例講解了如何利用AIGC輔助不同行業(yè)的設(shè)計師提升工作效率和創(chuàng)造力，共涉及8個應(yīng)用領(lǐng)域，近60個案例演示，生動展示了各行各業(yè)中融入AIGC技術(shù)的設(shè)計成果，為設(shè)計師提供了更開闊的設(shè)
本書是《計算思維與人工智能基礎(chǔ)（第2版）》的配套實驗教材。本書緊跟計算機技術(shù)發(fā)展潮流，以“基礎(chǔ)性、系統(tǒng)性、先進性、實用性”為指導(dǎo)思想，主要實驗內(nèi)容包括Windows10、Word2016、Excel2016、PowerPoint2016、Visio2016、網(wǎng)絡(luò)信息檢索、算法設(shè)計、基于Weka平臺的機器學(xué)習算法實現(xiàn)等。
本書以Keras深度學(xué)習的常用技術(shù)與真實案例相結(jié)合的方式，深入淺出地介紹使用Keras進行深度學(xué)習的重要內(nèi)容。全書共7章，內(nèi)容包括深度學(xué)習概述、Keras深度學(xué)習通用流程、Keras深度學(xué)習基礎(chǔ)、基于RetinaNet的目標檢測、基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的詩歌生成、基于CycleGAN的圖像風格轉(zhuǎn)換、基于TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建
人工智能承載了人類之夢與科學(xué)之夢�；赝麅汕Ф嗄陙砣祟悓θ斯ぶ悄艿淖穳糁茫鞣N幻想、思辨、探索、曲折構(gòu)成了一幅令人驚嘆的歷史畫卷。人工智能的起點在哪里？曾經(jīng)歷過哪些艱辛的嘗試？人工智能背后的科學(xué)機理是什么？人工智能如何在軍事領(lǐng)域成為顛覆性技術(shù)？人類在未來已來的智能時代又該如何自處？如果對這些問題感興趣，那么請您翻開本書
本書共分為七章。第一章主要介紹數(shù)學(xué)對應(yīng)人工智能的重要性，以及代數(shù)學(xué)和分析學(xué)中的基礎(chǔ)概念，是后面各章的基礎(chǔ)。第二章和第三章分別介紹了微積分和線性代數(shù)核心內(nèi)容，并將相關(guān)基礎(chǔ)知識映射到人工智能領(lǐng)域，從這一視角理解數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識的工程應(yīng)用。第四章介紹了矩陣分解這一重要數(shù)學(xué)工具及其在人工智能領(lǐng)域的典型應(yīng)用。第五章介紹了概率論基礎(chǔ)知
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