本書向讀者介紹當(dāng)代人工智能技術(shù)的入門知識,特別是以深度學(xué)習(xí)為代表的機器學(xué)習(xí)方法。本書主要內(nèi)容包括人工智能在模擬人類視覺、聽覺、語言、行為、思維五個方面的最新進(jìn)展,覆蓋了當(dāng)前人工智能應(yīng)用最廣泛的幾個領(lǐng)域,包括人臉識別、語音識別、聲紋識別、自然語言理解、機器人設(shè)計等。本書介紹的很多算法都需要動手實踐才能有更好的理解。讀者可

本書主要介紹三種人工智能方法：搜索策略、邏輯推理和機器學(xué)習(xí)。首先會在第一部分和第二部分分別介紹兩類經(jīng)典的人工智能方法——搜索策略與邏輯推理，然后在第三部分深入淺出介紹機器學(xué)習(xí)的主流方法。搜索和推理在早期的人工智能領(lǐng)域占據(jù)著非常重要的地位，而在如今的人工智能時代，基于大數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)方法更是舉足輕重。

本書一共分為五個部分。第一部分回顧智能源泉、人類智能的核心——人腦的“前世”。第二部分介紹了人工智能從無到有，幾經(jīng)寒冬，幾經(jīng)繁榮的發(fā)展歷程。第三部分介紹了人工智能技術(shù)背后的原理。第四部分介紹了人工智能技術(shù)未來的發(fā)展方向——通用人工智能。第五部分則是對未來在人工智能的影響下的生活、世界和宇宙做了一些大膽的推測。

本書用淺顯易懂的語言，圖文并貌地講解了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，從如何挑選硬件到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初步搭建，再到實現(xiàn)圖片識別、文本翻譯、強化學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等多個目前*流行的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。書中基于目前流行的PyTorch框架，運用Python語言實現(xiàn)了各種深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序，讓理論和實踐緊密結(jié)合。

隨著計算科學(xué)的快速發(fā)展，人工智能已為我們大家熟知。2017年國務(wù)院正式印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確了人工智能的國家戰(zhàn)略地位，關(guān)于人工智能的科普、技術(shù)普及讀物也已出現(xiàn)，但符合少年兒童認(rèn)知的人工智能科普讀物卻一直是個空白。本書是面向少年兒童的人工智能科普讀物，用輕松有趣的筆觸和明確簡潔的形式介紹人工智能的歷史、現(xiàn)狀

本書主要講述了深度學(xué)習(xí)中的重要概念和技術(shù)，并展示了如何使用TensorFlow實現(xiàn)高級機器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書首先介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)中的基本概念，然后講述如何使用TensorFlow訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，以及如何通過訓(xùn)練深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)字進(jìn)行分類，如何通過深度學(xué)習(xí)架構(gòu)解決計算機視覺、語言處理、語義分析等方面的

本書作為作者已出版多次的《人工智能》教材的配套教輔材料，其章節(jié)與原教材基本對應(yīng)，但內(nèi)容分為學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求、知識要點、原教材對應(yīng)的習(xí)題解析、補充題、課堂演示與實驗指導(dǎo)5個部分。其中，學(xué)習(xí)目標(biāo)與要求為每章要達(dá)到的學(xué)習(xí)目標(biāo)；知識點與原教材的內(nèi)容對應(yīng)，基本上全面介紹了人工智能的理論與技術(shù)；習(xí)題解析對每章的習(xí)題進(jìn)行了解答；補充題

當(dāng)前，隨著技術(shù)的發(fā)展，智能化已經(jīng)滲透到社會生活的方方面面。眾多讀者對智能化技術(shù)有濃厚的興趣，但卻苦于不知從何入手。本書借助思科公司PacketTracer7.2.1仿真模擬軟件，通過一系列淺顯易懂的仿真實驗，闡述了智能化的概念，指出實現(xiàn)智能化的關(guān)鍵要素。書中還介紹了硬件連接的基礎(chǔ)知識，演示了簡單的智能化系統(tǒng)的設(shè)計流程，

在人工智能和萬物互聯(lián)的時代，智能和安全是內(nèi)在關(guān)聯(lián)的兩大主題。《智能與安全漫語》一書圍繞智能系統(tǒng)、人工智能和安全領(lǐng)域的基本要素及其交織關(guān)系，將重要的概念、事實和觀點融入往日蹤跡現(xiàn)實浪潮和未來世界三個時空背景之中，以精彩、通俗的講述和闡釋，為大眾認(rèn)識蓬勃發(fā)展的智能世界、理解日益重要的安全體系，提供有力的幫助和啟迪。

本書主要介紹機器學(xué)習(xí)上的PAC-Bayes理論評價及應(yīng)用。本書分為上、下兩篇。上篇為基礎(chǔ)理論篇，下篇為應(yīng)用篇。上篇探討了計算學(xué)習(xí)理論、統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論、PAC-Bayes理論、RKHS、MCMC、探討各種機器學(xué)習(xí)算法上的PAC-Bayes理論及計算方法。下篇介紹機器學(xué)習(xí)上的PAC-Bayes理論應(yīng)用。將PAC-Bayes邊