世界范圍內(nèi)主要的人工智能玩家有哪些？哪家公司在這場(chǎng)腦力與毅力的角逐中脫穎而出？深度學(xué)習(xí)革命如何顛覆了整個(gè)人工智能領(lǐng)域？人工智能還會(huì)經(jīng)歷第三次寒冬嗎？長期以來，人工智能一直被視為一種遙遠(yuǎn)的未來技術(shù)，它是一個(gè)被委托給科學(xué)界邊緣的項(xiàng)目，甚至在歷史上兩次走入絕境，陷入寒冬，直到一些孤注一擲的研究人員用一場(chǎng)新的變革打破了寧靜深度

本書總體目標(biāo)是介紹群體智能與演化博弈交叉領(lǐng)域的現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)和重要應(yīng)用，為讀者在群體智能、無人系統(tǒng)、仿生智能、對(duì)抗與博弈等領(lǐng)域開展跨學(xué)科研究和技術(shù)開發(fā)打下基礎(chǔ)。全書共7章，主要內(nèi)容包括緒論、基于粒子群優(yōu)化算法的群體演化博弈、有限群體中任務(wù)分配博弈的動(dòng)力學(xué)、帶有破壞者的任務(wù)分配博弈演化動(dòng)力學(xué)、基于演化博弈的多智能體覆蓋控

本書旨在展示如何運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決現(xiàn)實(shí)世界中的行業(yè)問題,清晰地描述了如何通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理;對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了全面概述,并介紹了一些關(guān)鍵領(lǐng)域知識(shí)及如何改進(jìn)算法來推動(dòng)第四次工業(yè)革命的發(fā)展意義。本書內(nèi)容共分為七章。第1章介紹了第四次工業(yè)革命的現(xiàn)狀、機(jī)遇、趨勢(shì)、問題和挑戰(zhàn);第2章著重于機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)

本書圍繞人工智能國際治理問題,匯編了跨學(xué)科、多領(lǐng)域的研究成果,集中探討了人工智能對(duì)國際關(guān)系的影響,以及人工智能全球合作的發(fā)展趨勢(shì),并對(duì)不同國家的人工智能戰(zhàn)略進(jìn)行了分析比較。同時(shí),本書也探討了人工智能軍事化給國際安全帶來的嚴(yán)峻挑戰(zhàn),分析了人工智能國際安全治理路徑,并從不同角度審視人工智能技術(shù)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)、治理與倫理問題。

本書主要內(nèi)容包括社會(huì)生活中的計(jì)算機(jī)及人類妥協(xié)危機(jī)、人工智能專業(yè)知識(shí)和寫作、語言和“修復(fù)”、人類如何學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)無法掌握的內(nèi)容、人工智能模式的兩類模型與未來發(fā)展方向等。

本書全面、深入地探討了人工智能（AI）領(lǐng)域的理論和實(shí)踐，以統(tǒng)一的風(fēng)格將當(dāng)今流行的人工智能思想和術(shù)語融合到引起廣泛關(guān)注的應(yīng)用中，真正做到理論和實(shí)踐相結(jié)合。全書分7個(gè)部分，共28章，理論部分介紹了人工智能研究的主要理論和方法并追溯了兩千多年前的相關(guān)思想，內(nèi)容主要包括邏輯、概率和連續(xù)數(shù)學(xué)，感知、推理、學(xué)習(xí)和行動(dòng)，公平、信任、

本書利用精美的插圖和有趣的類比，對(duì)深度學(xué)習(xí)的主流技術(shù)和背后的原理進(jìn)行了深入淺出的講解，解釋了什么是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)流行的原因，以及深度學(xué)習(xí)與其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法的關(guān)系。閱讀本書，讀者可以掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等熱門技術(shù)，學(xué)習(xí)TensorFlow、Keras和PyTorch等熱門工具的使

本書從基本概念和理論入手，通過近千張圖和簡單的例子由淺入深地講解深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)，且不涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)內(nèi)容。 本書分為上下兩冊(cè)。上冊(cè)著重介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，旨在幫助讀者建立扎實(shí)的知識(shí)儲(chǔ)備，主要介紹隨機(jī)性與基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)、訓(xùn)練與測(cè)試、過擬合與欠擬合、神經(jīng)元、學(xué)習(xí)與推理、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、分類器、集成算法、前饋網(wǎng)絡(luò)、激活函數(shù)、反向

PyTorch是基于Torch庫的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫，它主要由Meta（原Facebook）的人工智能研究實(shí)驗(yàn)室開發(fā)，在自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用。本書介紹了簡單且經(jīng)典的入門項(xiàng)目，方便快速上手，如MNIST數(shù)字識(shí)別，讀者在完成項(xiàng)目的過程中可以了解數(shù)據(jù)集、模型和訓(xùn)練等基礎(chǔ)概念。本書還介紹了一些實(shí)用且經(jīng)典的模