本書內(nèi)容講述:許多AI入門指南可以說都是變相的微積分書籍,但這本書基本上避開了數(shù)學(xué)。相反,作者JeffProsise幫助工程師和軟件開發(fā)人員建立了對AI的直觀理解,以解決商業(yè)問題。需要創(chuàng)建一個系統(tǒng)來檢測雨林中非法砍伐的聲音、分析文本的情感或預(yù)測旋轉(zhuǎn)機械的早期故障?這本實踐用書將教你將AI和機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于職場工作所需的技

本書的編程語言以Python為主,詳細介紹了人工智能算法主流類別,從常見的特征處理算法出發(fā),介紹了回歸算法、基于實例的算法、樹方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、社會網(wǎng)絡(luò)、群粒子算法、推薦算法。本書針對每一個大類算法都介紹了該門類下的幾個經(jīng)典算法,并運用常見算法庫以代碼實現(xiàn)為目的,以商業(yè)分析、金融投資、科研輔助、工程優(yōu)化等案

本書首先通過圖文、視頻等方式帶領(lǐng)讀者體驗身邊的人工智能技術(shù)應(yīng)用，使讀者初步了解人工智能，然后引領(lǐng)讀者認識人工智能關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用，并使用手機APP實際操作不同領(lǐng)域(如設(shè)備故障智能排查、刷臉支付、拍照視物、同聲翻譯、導(dǎo)航路徑規(guī)劃等)中人工智能的應(yīng)用，以加深對人工智能知識的理解。本書的主要內(nèi)容包括體驗與認識身邊的人工智能技術(shù)

本書的主體內(nèi)容包括機器學(xué)習(xí)概念與特征工程、機器學(xué)習(xí)技術(shù)、模型關(guān)系管理，其中，模型關(guān)系管理部分主要介紹了弱集成學(xué)習(xí)、強集成學(xué)習(xí)和混合專家模型。弱集成學(xué)習(xí)是指使用機器學(xué)習(xí)中的弱分類器實現(xiàn)模型準確度和穩(wěn)定性之間的平衡。強集成學(xué)習(xí)是指協(xié)同特征工程與強分類器形成強集成學(xué)習(xí)環(huán)境�；旌蠈＜夷Ｐ褪侵竿ㄟ^神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計形成深

在人工智能發(fā)展的漫長歷程中，如何讓機器學(xué)會創(chuàng)作一直被視為難以逾越的天塹，創(chuàng)造力也因此被視為人類與機器最本質(zhì)的區(qū)別之一。然而，人類的創(chuàng)造力也終將賦予機器創(chuàng)造力，把世界送入智能創(chuàng)作的新時代。人工智能繪畫作品的奪冠、超級聊天機器人ChatGPT的出現(xiàn)，無疑拉開了智能創(chuàng)作時代的序幕。從機器學(xué)習(xí)到智能創(chuàng)造，從PGC、UGC到AI

本書以“行業(yè)應(yīng)用案例”貫穿課程，每個單元以相關(guān)行業(yè)中的真實企業(yè)應(yīng)用案例為基礎(chǔ)，涉及制造、交通、電商、財會、傳媒、金融、互聯(lián)網(wǎng)、文旅等多個傳統(tǒng)行業(yè)，在此過程中培養(yǎng)學(xué)生人工智能意識、人工智能技術(shù)應(yīng)用等綜合職業(yè)能力。本書共含12個知識單元，系統(tǒng)講解了人工智能基礎(chǔ)知識及其應(yīng)用，并通過人工智能技術(shù)在各專業(yè)場景下的應(yīng)用案例，解答“

《人工智能基礎(chǔ)項目教程》采用項目教程的編排方式，實現(xiàn)了基于工作過程、項目教學(xué)的理念。本書共由8個項目組成：人工智能概論、人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理、云計算下的人工智能、人工智能基礎(chǔ)知識、人工智能技術(shù)在交通系統(tǒng)中的應(yīng)用、人工智能編程入門、人工智能框架技術(shù)、人工智能的行業(yè)應(yīng)用。本書內(nèi)容豐富，結(jié)構(gòu)清晰，通過具體的實例對人工智能的概念

2017年，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，要求中小學(xué)開設(shè)人工智能相關(guān)課程，并提倡以計算思維為指導(dǎo)，將信息技術(shù)課程從技術(shù)導(dǎo)向轉(zhuǎn)換為科學(xué)導(dǎo)向。因此，機器學(xué)習(xí)作為人工智能技術(shù)的內(nèi)核，走入我國廣大中小學(xué)生的課堂是科技發(fā)展的必然選擇。《BR》本書共11章，系統(tǒng)地介紹機器學(xué)習(xí)模型中常見的白盒和黑盒模型，以及這些模型統(tǒng)一的框

本書兼顧機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、經(jīng)典方法和深度學(xué)習(xí)方法,對組成機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和基本算法進行了比較細致的介紹,對廣泛應(yīng)用的經(jīng)典算法如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機、決策樹和集成學(xué)習(xí)等算法都給出了深入的分析并討論了無監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本方法,對深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)進行了全面的敘述,比較深入地討論了反向傳播算法、多層感知機、C

本書是人工智能專業(yè)最基礎(chǔ)最全面的高校教材，作者陸汝鈐院士系中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院數(shù)學(xué)研究所研究員。在知識工程和基于知識的軟件工程方面做了系統(tǒng)的、創(chuàng)造性的工作，是我國該領(lǐng)域研究的開拓者之一。倡導(dǎo)并主持完成了以軟件的機械化生成和移植為目標的系列軟件計劃（XR計劃），推動了當時國產(chǎn)機軟件缺乏問題的解決。本書首次把異構(gòu)