本書是科創(chuàng)教育叢書人工智能系列小學(xué)版，從新課標(biāo)對學(xué)科融合的要求出發(fā)，以學(xué)校主要學(xué)科的教學(xué)實(shí)施為故事，通過8個項(xiàng)目的學(xué)科融合，循序漸進(jìn)地介紹掌控板、軟件編程及mPython軟件的主要使用方法，并介紹語音識別和語音合成這兩種人工智能的基礎(chǔ)應(yīng)用。
ChatGPT是OpenAI開發(fā)的人工智能聊天機(jī)器人程序，于2022年11月推出。它能夠自動生成一些表面上看起來像人類寫的文字，這是一件很厲害且出乎大家意料的事。那么，它是如何做到的呢？又為何能做到呢？本書會大致介紹ChatGPT的內(nèi)部機(jī)制，然后探討一下為什么它能很好地生成我們認(rèn)為有意義的文本。
本書首先簡要介紹了ChatGPT與自然語言大模型的基本概念，以及GPT-4的核心技術(shù)特點(diǎn)和人工智能技術(shù)未來的發(fā)展趨勢；之后介紹了數(shù)字化時代的基礎(chǔ)安全問題，以及大模型和ChatGPT在內(nèi)容安全、網(wǎng)絡(luò)安全、隱私安全、版權(quán)合規(guī)和倫理道德等方面帶來的新挑戰(zhàn)、新風(fēng)險，如生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性問題、作品訓(xùn)練的版權(quán)問題等，并從人工智能技術(shù)
本書以智能博弈對抗為主線，聚焦技術(shù)進(jìn)展、緊盯研究前沿，分為理論方法、應(yīng)用實(shí)踐、前沿展望三大部分。理論方法著重介紹智能博弈對抗的理論、相關(guān)基礎(chǔ)方法；應(yīng)用實(shí)踐針對當(dāng)前三類典型智能博弈對抗系統(tǒng)平臺，提出人工智能程序設(shè)計(jì)思路并進(jìn)行設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)；前沿展望分析當(dāng)前智能博弈對抗領(lǐng)域的前沿元理論，探討智能博弈對抗的典型應(yīng)用場景。
多智能體系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制是控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，正滲透到社會系統(tǒng)、生物系統(tǒng)、軍事系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)等眾多領(lǐng)域中，其相關(guān)的研究已成為目前學(xué)術(shù)界一個具有挑戰(zhàn)性的研究課題。本書系統(tǒng)地介紹作者近年來在多智能體系統(tǒng)的協(xié)調(diào)分析與控制領(lǐng)域的研究成果，具體內(nèi)容包括線性多智能體系統(tǒng)的有限時間編隊(duì)跟蹤控制、包含控制、編隊(duì)包含控制，以及非線性**者-
粒計(jì)算采用模擬人類大腦的認(rèn)知思維規(guī)律，從而提高解決復(fù)雜問題的效率，已經(jīng)在智能信息處理領(lǐng)域發(fā)揮了重要的作用�！恫淮_定性問題的多粒度建模與決策方法》重點(diǎn)從多粒度的視角研究不確定性問題。從多粒度建模和決策兩個角度出發(fā)，研究多粒度知識空間的結(jié)構(gòu)特征，并在多粒度知識空間的框架下研究不確定性問題的近似描述、粒度優(yōu)化模型、動態(tài)更新模
一本將AI繪畫講透的探秘指南，通過豐富的實(shí)踐案例操作，通俗易懂地講述AI繪畫的生成步驟，生動展現(xiàn)了AI繪畫的魔法魅力。從歷史到未來，跨越百年時空；從理論到實(shí)踐，講述案例操作；從技術(shù)到哲學(xué)，穿越多個維度；從語言到繪畫，落地實(shí)戰(zhàn)演練。AI繪畫的誕生，引發(fā)了奇點(diǎn)降臨，點(diǎn)亮了AGI（通用人工智能），并涉及Prompt、風(fēng)格、技
本書主要內(nèi)容包括探索性數(shù)據(jù)分析、有監(jiān)督學(xué)習(xí)(線性回歸、SVM、決策樹等)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)(降維、聚類等),以及深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)原理和應(yīng)用等。本書旨在為廣大讀者提供一個系統(tǒng)全面、易于理解的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)入門教程。不需要過多的數(shù)學(xué)背景,只需掌握基本的編程知識即可輕松上手。
本書基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像識別方法，介紹了PyTorch和PaddlePaddle兩種框架，并結(jié)合移動機(jī)器人講解了具體的開發(fā)過程。書中所用的硬件平臺，帶有兩個攝像頭傳感器，為機(jī)器人和無人駕駛車輛多攝像頭導(dǎo)航提供了理論指導(dǎo)。書中提到的模擬沙盤，正是機(jī)器人作為園區(qū)巡檢或無人配送實(shí)例的縮影。通過基于理論的實(shí)踐，本書不局限于具
人工智能正以前所未有的速度改變著世界。 GPT作為強(qiáng)大的人工智能語言模型，具有廣泛的應(yīng)用場景，必將改變?nèi)祟惖纳a(chǎn)與生活方式，為人類社會帶來巨大且深遠(yuǎn)的影響。而只要一個人開始使用GPT，他將大概率發(fā)現(xiàn)向GPT提問頗為關(guān)鍵。很大程度上，提問的質(zhì)量決定著回答的質(zhì)量，提問的效率決定著工作的效率。 本書旨在幫助讀者學(xué)會
本書以LabVIEW為開發(fā)平臺，講述物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中通信組網(wǎng)基本原理、應(yīng)用開發(fā)技術(shù)和程序設(shè)計(jì)方法。全書共7章，第1章簡要介紹物聯(lián)網(wǎng)的方法和技術(shù)，概述常用的物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)；第2章介紹LabVIEW程序設(shè)計(jì)方法，包括開發(fā)平臺簡介、LabVIEW中的數(shù)據(jù)類型、LabVIEW程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)及其應(yīng)用程序典型設(shè)計(jì)模式；第3～7章，分別介
人工智能（AI）是否會取代人類？是不是所有的事情機(jī)器都能比人做得好？當(dāng)AlphaGo能下圍棋、ChatGPT能理解并生成內(nèi)容時，當(dāng)每一次AI應(yīng)用取得突破時，這兩個問題都會引起人們的廣泛討論。 本書提供了多個AI應(yīng)用的例子，可讓讀者直觀地了解AI已經(jīng)可以出色地完成很多任務(wù)。通過一個個具體的案例，本書細(xì)致講解了主要AI工
本書旨在介紹人工智能中深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，為即將進(jìn)入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)行研究的讀者奠定基礎(chǔ)。全書共13章，其中，第1～4章為理論部分，第5～13章為應(yīng)用部分。理論部分介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容，以及TensorFlow開發(fā)框架的搭建和使用；應(yīng)用部分設(shè)置了多個項(xiàng)目案例，并介紹了這些案例詳細(xì)的實(shí)現(xiàn)步驟和代碼，使讀者在練
本書從人工智能（AI）項(xiàng)目管理中的實(shí)際困難出發(fā)，覆蓋通用項(xiàng)目管理、通用人工智能、特定領(lǐng)域人工智能三個層次的問題。重點(diǎn)討論治理、范圍、進(jìn)度和質(zhì)量四個大類的問題，并提供一系列適用于AI項(xiàng)目管理的基本框架、分析思路和翔實(shí)可用的模板、思維圖表和流程，幫助讀者快速理解人工智能項(xiàng)目管理的特點(diǎn)，并應(yīng)用到具體的項(xiàng)目中，解決具體的問題。
本書針對學(xué)習(xí)者在選擇合適的學(xué)習(xí)資源時所面臨的學(xué)習(xí)資源問題，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分別對學(xué)習(xí)者模型、學(xué)習(xí)者的反饋信息、學(xué)習(xí)者的社交關(guān)系和學(xué)習(xí)資源的知識圖譜等方面的內(nèi)容進(jìn)行建模研究。本書采用定量與定性的研究方式評估了所提出的學(xué)習(xí)資源適配模型，并實(shí)現(xiàn)和開發(fā)了學(xué)習(xí)資源適配服務(wù)平臺，從理論和實(shí)證研究相結(jié)合的角度對學(xué)習(xí)資源適配技術(shù)進(jìn)行了
《控制系統(tǒng)動力學(xué)講義》涵蓋了控制系統(tǒng)的基本概念和基本方法。講義首先介紹了控制系統(tǒng)常用的基本元件和基本概念、拉普拉斯變換及其逆變換、傳遞函數(shù)及頻率特性。接著給出了常系數(shù)線性系統(tǒng)分析和設(shè)計(jì)的解析方法和頻域方法，包括穩(wěn)定性和李雅普諾夫第二方法、特性曲線、米哈依諾夫判據(jù)及穩(wěn)定性區(qū)域劃分、反饋系統(tǒng)及其鎮(zhèn)定，討論了調(diào)節(jié)系統(tǒng)的品質(zhì)指
本書從工業(yè)背景下的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)需求出發(fā),詳細(xì)討論機(jī)器學(xué)習(xí)的各個分支技術(shù),包括矩陣型分類學(xué)習(xí)技術(shù)、多視角學(xué)習(xí)技術(shù)、不平衡數(shù)據(jù)分類學(xué)習(xí)技術(shù)、集成學(xué)習(xí)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)等,并在此基礎(chǔ)上,對機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行了分析。全書采取理論與實(shí)踐并重的方式介紹機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),在理論層面,力求覆蓋面廣,涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的所有重要分支;
本書主要講解分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法和開源框架，讀者既可以從宏觀的設(shè)計(jì)上了解分布式機(jī)器學(xué)習(xí)的概念和理論，也可以深入核心技術(shù)的細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)中，對分布式機(jī)器學(xué)習(xí)形成深刻而直觀的認(rèn)識，做到學(xué)以致用。本書共分為5篇，第1篇是分布式基礎(chǔ)，首先介紹了分布式機(jī)器學(xué)習(xí)的概念、基礎(chǔ)設(shè)施，以及機(jī)器學(xué)習(xí)并行化技術(shù)、框架和軟件系統(tǒng)，然后對集合通信和參數(shù)
自動控制理論與控制技術(shù)正廣泛深入地應(yīng)用到機(jī)械工程、儀器科學(xué)等領(lǐng)域，本書從工程應(yīng)用角度闡述了經(jīng)典控制理論的概念、原理和各種分析方法，內(nèi)容包括控制系統(tǒng)的基本概念與基本組成、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、控制系統(tǒng)的時域分析、控制系統(tǒng)的頻域分析、控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析、控制系統(tǒng)的根軌跡分析、控制系統(tǒng)的綜合與校正，以及MATLAB軟件在控制
新生事物的出現(xiàn)引發(fā)了一系列激烈的討論，不難發(fā)現(xiàn)輿論聲浪中夾雜著令人不安和無奈的概念混淆，甚至有人把ChatGPT等同于GPT，或等同于AI。對于新生事物，過度吹捧和質(zhì)疑都是不科學(xué)的。 本書的寫作建立在大量調(diào)查研究和資訊的基礎(chǔ)上，對ChatGPT、GPT和AI的發(fā)展進(jìn)行了全面分析，幫助讀者了解三者的不同，厘清ChatGP
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