小说 青春文学 中国散文 外国散文 悬疑推理 文学理论 文集 世界名著
外国小说| 中国当代小说| 中国古典小说| 中国近现代小说| 悬疑推理| 科幻小说 世界名著 四大名著| 作品集| 更多
外国诗歌| 中国古诗词| 中国现当代诗歌| 外国散文| 中国现当代散文| 中国古代散文 文学理论| 文集| 戏剧| 更多
玄幻/科幻| 悬疑/惊悚| 叛逆/成长| 爆笑/无厘头| 校园| 港台青春文学| 外国青春文学 更多
历史 哲学/宗教 社会科学 政治军事 传记 文化 古籍 管理 经济 成功励志 法律 语言文字
中国史| 世界史| 地方史志| 历史知识读物| 史料典籍| 史学理论| 考古文物 民族史志
政治| 军事| 中国政治| 国际政治| 外交/国际关系 哲学| 宗教| 美学 哲学知识读物| 中国古代哲学
历代帝王| 历史人物| 科学家| 体育明星| 文学家| 学者| 艺术家| 文娱明星 政治人物| 自传| 更多
世界文化| 中国文化| 中国民俗| 地域文化| 文化理论| 文化评述| 神秘现象
心理学| 人类学| 教育| 社会学| 新闻传播出版| 语言文字| 更多
古籍整理| 经部| 史类| 子部| 集部
经济理论| 中国经济| 国际经济| 经济通俗读物| 保险| 会计| 金融投资 市场营销| 管理学| 电子商务
成功激励| 口才演讲| 名人励志| 人际交往| 人生哲学| 心灵修养| 性格习惯 更多
法的理论| 法律法规| 国际法| 经济法| 更多
中国儿童文学 外国儿童文学 科普读物 绘本 动漫/卡通 幼儿启蒙
中国儿童文学| 外国儿童文学| 童话| 小说| 寓言传说|
动漫/卡通
科普| 百科| 历史读物| 生活常识| 益智游戏| 传统文化
幼儿启蒙| 少儿英语| 励志/成长| 艺术课堂
0-2岁| 3-6岁| 7岁及以上
绘画 书法篆刻 艺术理论 摄影 音乐
绘画理论| 国画| 油画| 素描速写| 水粉水彩
碑帖| 技法教程| 书法理论| 硬笔书法| 字帖| 篆刻
设计| 摄影后期| 摄影教程| 摄影理论| 摄影器材| 数码摄影| 作品集
影视理论| 影视赏析| 影视制作| 舞台/戏曲艺术
钢琴| 吉它| 理论/欣赏| 声乐| 通俗音乐| 外国音乐| 中国民族音乐| 作曲/指挥
宝石| 雕品| 古代家具| 钱币| 收藏百科| 收藏随笔| 书画| 陶瓷| 玉器
艺术理论| 雕塑| 工艺美术| 建筑艺术| 民间艺术| 人体艺术| 艺术类考试
美食 保健/心理健康 旅游 家庭教育 家居休闲
饮食文化| 保健食谱| 家常食谱| 八大菜系| 餐饮指南| 世界美食| 更多
健康百科| 健身| 心理健康| 中老年| 中医保健 常见病| 更多
旅游随笔| 旅游攻略| 旅游画册| 城市自助游| 国内自助游| 国外自助游| 地图地理 更多
孕产百科| 育儿百科| 更多
美丽妆扮| 两性关系| 家居休闲| 个人理财
中小学教辅 外语 教材 医学 计算机 自然科学
语文阅读| 拓展读物| 高考| 初中通用| 高中通用| 工具书 教师用书| 更多
英语读物| 职业英语| 英语考试| 大学英语| 少儿英语 更多
研究生/本科/专科教材 | 职业技术培训| 中小学教材|
操作系统/系统开发| 数据库| 信息安全 程序设计| 电脑杂志| 计算机教材| 计算机考试认证 计算机理论| 计算机体系结构| 家庭与办公室用书| 企业软件开发与实施| 人工智能 软件工程/开发项目管理|
考试| 家庭教育| 自然科学| 科普读物| 医学| 农林业| 工业技术| 建筑
笔记本 布艺品 书签/藏书票
笔记本| 布艺品| 书签/藏书票| 明信片| 笺纸| 胶带| 其它
·学习如何在生产环境部署深度学习模型。·研究多家靠前公司的PyTorch用例。·学习如何对图像应用迁移学习。·使用Wikipedia上训练的一个模型应用前沿的NLP技术。·使用PyTorch的torchaudio库用一个基于卷积的模型完成音频分类。·使用TensorBoard和火焰图调试PyTorch模型。·用Docker容器和Google Cloud上运行的Kubernetes集群在生产环境中部署PyTorch应用...
身处AI（人工智能）世界，人类所有生活领域都面临着一场巨大变革。人工智能的未来发展将走向何处？我们必须对什么情况做好心理准备？什么是与现实无关的、仅仅被渲染突出的幻境？智能机器在多大程度上构成一种威胁？将来我们与智能机器还有什么区别？本书的每个章节都以一幕科幻剧作为开场，巧妙地回答了人类对无处不在的AI世界中，有关宇宙、人生及很多问题的追问。与此同时，作者艾伯尔在人工智能的应用领域、社会价值、行为认知以及深度学习等领域进行了更深层面的
本书可视为一本以问题为导向的书籍, 很好适合具备一定数据基础和Python基础的读者学习,作为一本数据科学的基础书籍,读者可以在短时间内学习数据科学的经典算法。主要阐述 python3 基础内容；常用模块进行扼要阐述和实例操作；常见统计量, 数据转换, 以及多维数组等内容, 并通过代码实现； 特色是以问题导向的方式阐述了常见的 12 种经典算法；并介绍了 pytorch 的相关内容, 并扼要阐述了深度学习中几种经典的神经网络算法, 以
如今，我们无时无刻不置身于AI带来的便利之中。线上支付方便快捷，语音控制解放双手，每一次浏览、每一个选择都在扩充个人喜好数据库。然而，随波前行之中，是否需要按下暂停键，思考生活的变化、想象未来的可能呢？ 《AI苏醒：科幻电影的思 想实验室》或许正是这个暂停键。 这是一本问题之书 AI苏醒，并不存在不可逾越的天花板，只不过短时间内还很难实现。人类应该利用这段时间充分认识自己、认识AI——AI将发展到什么程度？人类会不会被AI取代？AI
本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。 本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。
本书主要对工艺类专业所涉及的过程控制系统、过程控制的实施工具、过程控制系统的操作等内容以及一些相关知识进行了较全面的介绍。本书在前一版教材的基础上对内容进行了适当的增删，删除了目前使用较小的“DDZⅢ型力矩平衡式压力变送器”，增加了“智能差压变送器”及“HART375智能终端”的内容。用应用较为广泛的C3000数字过程控制器代替了PMK可编程序调节器。并将DCS、PLC部分内容进行了更新，符合企业应用实际。 本书为了符合人们学习知识
《青少年手机APP开发趣味课堂(微课版)》共8个单元，24个案例，由浅入深地向读者展现了利用App Inventor 2平台制作APP的完整流程。案例的选择从日常生活实际出发，使深奥的APP应用程序开发贴近学生的生活，激发学生的学习兴趣。全书着重培养学生用编程的思维解决实际问题的能力，重视计算思维能力的培养。案例先通过体验中心带领学生体验APP，由体验产生疑问，然后通过规划分析、算法实现制作案例。在分析和实现的过程中层层推进，解决疑问
本书以当前有代表性的物联网系统与大数据技术融合发展趋势为主线，结合已发布的若干重点物联网基础通用技术的国家标准，系统地介绍了在大数据环境下的物联网技术架构、数据感知与数据融合、协同信息处理、大数据管理架构与关键技术及融合大数据的智能物联网系统发展趋势和应用实例。 全书共分13章，章介绍物联网的发展历程与大数据，第2章进行了物联网技术体系架构的多视图分析，第3章和第4章介绍了物联网系统的数据感知与数据融合方法及协同信息处理，第5章到0章
本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成，力求精准、很小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分，线性代数与矩阵论，很优化方法，概率论，信息论，随机过程，以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识，对它们在该领域的应用举例说明，使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。 本书内容紧凑，结构清晰，深入浅出，讲解详细。可用作计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教
《人工智能简史》全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、不错智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。 第2版中每章都有新增内容，并增加了全新的3章，整理了人工智能几大派别的演化路线和人物的继承关系，有助读者阅读方便。 本书极具专业性、思想性和趣味性，既适合缺少专业背景的读
本书在介绍人机交互基本概念和发展状况的基础上，详细讨论了智能人机交互基础理论、生理计算与交互、手势理解与交互、草图计算与交互、情感计算与交互、言语计算与交互、智能仿真与交互、交互式机器学习等内容...
本书系统地描述了深度学习的基本理论算法及应用。全书共14章，~3章论述了数学基础、机器学习基础和深度学习基础；第4~7章介绍了一些经典网络及计算机视觉领域中常用的CNN、RNN、GAN等网络结构技术；第8~9章介绍了深度学习在计算机视觉领域的目标检测及图像分割两大应用；0~14章介绍了计算机视觉领域主要的优化方法及思路等，包括迁移学习、网络架构及训练、网络优化技巧、超参数调整及模型的压缩和加速等。本书凝聚了众多一线科研人员及工程师的经
本书将读者群设定为普通大众, 旨在令不熟悉人工智能专业词汇、没有专业背景的普通读者也能够读懂本书。书中所选取的都是人工智能基础研究相关的代表性主题, 也是读者想要了解的问题, 如人工智能是什么时候出现的, 人工智能会超越人类吗, 什么易导入人工智能, 什么不易导入人工智, 怎样从信息角度来学习人工智能, 人工智能应用的领域有哪些等等...
本书全面介绍了深度学习知识，借助数学公式、示意图和代码，旨在帮助读者从数学层面、概念层面和应用层面理解神经网络。读者可以跟随本书构建和训练神经网络模型，从而解决实际问题。另外，本书着重介绍卷积神经网络和循环神经网络，并提供PyTorch开源神经网络库的使用方法，有助于学习构建更不错的神经网络架构...
本书主要介绍构建和训练生成对抗网络（GAN）的方法。全书共12 章，先介绍生成模型以及GAN 的工作原理，并概述它们的潜在用途，然后探索GAN 的基础结构（生成器和鉴别器），引导读者搭建一个简单的对抗系统。 本书给出了大量的示例，教读者学习针对不同的场景训练不同的GAN，进而完成生成高分辨率图像、实现图像到图像的转换、生成对抗样本以及目标数据等任务，让所构建的系统变得智能、有效和快速...
周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。本书（俗称“南瓜书”）基于Datawhale 成员自学“西瓜书”时记下的笔记编著而成，旨在对“西瓜书”中重难点公式加以解析，以及对部分公式补充具体的推导细节。 全书共16 章，与“西瓜书”章节、公式对应，每个公式的推导和解析都以本科数学基础的视角进行讲解，希望能够帮助读者达到“理工科数学基础扎实点的大二下学期学生”水平。每章都附有相关阅读材料，以便有兴趣的读
本书共分8章，系统地介绍了神经网络盲均衡算法的基本理论及算法形式。首先分析了盲均衡算法的基本原理、均衡准则、评价指标以及与神经网络的结合机理。其次，系统研究了前馈神经网络、反馈神经网络、进化神经网络、模糊神经网络和小波神经网络盲均衡算法的基本原理，推导了算法迭代公式，并进行了计算机仿真。最后采用zigzag编码和前馈神经网络实现了二维医学图像的盲均衡...
《人工智能技术》系统介绍了人工智能技术的基本理论和应用技术。全书共9章，主要内容包括：知识表示技术，知识推理技术，模糊逻辑技术，神经网络技术，遗传算法，专家系统，机器学习，群集智能。该书是作者在总结近年来教学和科研成果，学习国内外人工智能技术领域新技术的基础上编写而成的。全书内容体系新颖，选材具有先进性、系统性和实用性的特点。 《人工智能技术》可作为高等学校计算机科学与技术专业、电子信息工程专业、电工及自动化类专业、机电一体化专
本书力图突破传统的学科系统化课程模式，基于工作的学习和学习的工作的理念，实践高职教育“教学做合一”的教学原则。本书在结合化工行业分析、生产过程自动化工作过程分析、集散控制系统组态与维护岗位工作任务分析和化工仪表维修技师的职业成长认知规律，通过化工企业过程自动化实践专家座谈会等程序化的方法确定DCS组态、调试、安装、维护与检修典型工作任务的基础之上编写而成。 本书以职业活动为导向，以全国化工仪表维修工技能大赛的比赛项目或典型的化工装置D
《用Python编程和实践！深度学习教科书》是一本专门针对有一定编程经验，但没有Python和机器学习相关经验的读者编写的参考书籍，目标是让读者能够独立编写出机器学习相关的应用程序。书中首先介绍了机器学习和Python语言的基础知识，然后对NumPy、Pandas、matplotlib等在Python中使用频率较高的软件库进行讲解；对数据可视化、lambda和map等Python语法、基于DataFrame的数据整理、OpenCV的运
《机器学习观止——核心原理与实践》在写作伊始，就把读者设想为一位虽然没有任何AI基础，但对技术本身抱有浓厚兴趣、喜欢“抽丝剥 茧”、探究真相的“有识之士”。有别于市面上部分AI技术书籍从一开始就直接讲解各种“高深莫测”算法的叙 述手法，《机器学习观止——核心原理与实践》尝试先从零开始构建基础技术点，而后“循序渐进”地引领读者前进，最终“直捣黄龙”，赢取最 后的胜利。 全书据此分为5篇，共31章，内容基本覆盖了由AI发展历史、数学
本书全面地介绍了GNN的基本概念、具体模型和实际应用。首先概述数学基础和神经网络的概念, 接着介绍GNN的不同种类, 包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络, 以及几个通用框架。此外, 本书还介绍了GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。读完本书, 你将对GNN的最新成果和发展方向有较为透彻的认识...
数学是机器学习和数据科学的基础，任何期望涉足相关领域并切实领悟具体技术与方法的人都无法绕过数学这一关。本书系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的必备数学基础，这些都是笔者从浩如烟海的数学知识中精心萃取的，在学习和研究机器学习技术时所必须的内容。具体包括微积分（主要是与z优化内容相关的部分）、概率论与数理统计、数值计算、信息论、凸优化、泛函分析基础与变分法，以及蒙特卡洛采样等话题。为了帮助读者加深理解并强化所学，本书还从上述数学基础出发进
本书共12章, 主要包括内容有: TensorFlow软件、计算机视觉与深度学习、深度神经网络的基础、全连接神经网络、卷积神经网络、高级卷积神经网络、循环神经网络、对抗神经网络、其他监督学习、非监督学习、自动编码机、强化学习等内容...
《深入浅出深度学习：从逻辑运算到人工智能》讲解生动，清晰简明，介绍深度学习前沿的连接模型，讨论非常流行的算法和架构，分析深度学习和连接的有趣开放性研究问题。 《深入浅出深度学习：从逻辑运算到人工智能》涉及卷积网络、LSTM、Word2vec、RBM、DBN、神经图灵机、记忆网络和编码机等概念，主题包括机器学习基础知识、深度学习的数学和计算知识、前馈神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络的循环连接、自动编码机等...
《深度学习的驾驶意图识别》主要介绍了Python基础知识、信号处理技术、机器学习基础、深度学习的驾驶意图识别、驾驶意图人机融合。书中运用小波理论、小波包理论、主成分分析法等对信号进行处理，并通过Python实现；介绍了深度学习模型循环神经网络、LSTM模型；同时还介绍了输入脑电信号对驾驶意图识别的试验，识别后的驾驶意图可运用到自动驾驶领域，辅助保障行车安全。本书可帮助读者更好地理解基于信号技术的深度学习的驾驶意图识别，更深入地理解并掌
"布鲁萨德写这本书的用意是为了给读者“赋能”。通过这本书，你会了解人工智能、 机器学习、大数据是怎么回事，了解计算机的本质是什么，从此对人工智能和大数据这些大词没有畏惧心理。 这本书会告诉你，高估了人工智能会带来什么社会问题，以及自动驾驶这件事有多难，它还会告诉你，现阶段人工智能的社会化应用的根本矛盾是什么。人们不应该假设计算机能够永远正确，如果人们能够认识到技术使用的局限性，可以让技术更好地造福人类。 人工智能想大规模取
《传感器原理及应用》系统全面地介绍各类传感器的结构、工作原理、特性、参数、电路及典型工程应用，覆盖传感技术研究中的新成果。 全书共分10章，第1章对传感技术的定义、作用以及传感器的组成、分类、性能指标进行简要介绍；第2～9章介绍各种传感技术，包括光电传感器、数字传感器、热电传感器、电阻传感器、电容传感器、电感传感器、压电传感器、霍尔传感器、声敏传感器、超声波传感器、气敏传感器、湿敏传感器、生物传感器、超导传感器、智能传感器；第1
《智能网联汽车自动驾驶仿真技术》主要介绍了智能网联汽车的自动驾驶分级、优选驾驶辅助系统、环境感知传感器、自动驾驶仿真系统构成和自动驾驶功能测试，以及自动驾驶仿真软件、自动驾驶仿真基础知识、自动驾驶场景构建方法、MATLAB自动驾驶仿真模块、基于MATLAB的自动驾驶仿真示例。书中所涉及的示例都有原程序及注释。读者根据这些原程序和注释，可以快速理解和掌握MATLAB自动驾驶仿真技术，用于开发和验证智能网联汽车的各种算法。 本书内容丰富，
本书全面且系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设，分为5部分，共15章。第一部分（第1～4章）涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识；第二部分（第5～7章）介绍了大数据基础、大数据测试指南及相关工具实践；第三部分（第8～10章）讲解了机器学习测试基础、特征专项测试及模型算法评估测试；第四部分（第11～13章）介绍了模型评估平台实践、机器学习工程技术及机器学习的持续交付流程；第五部分（第14章和第15章）探讨了AI（A
主要内容 ● 理解ANN和CNN的工作机制 ● 使用Python从头创建计算机视觉应用和CNN ● 使用TensorFlow从概念到生产学习深度学习项目 ● 与Kivy配合使用NumPy构建跨平台的数据科学应...
本书主要对人工智能时代人们的学习的主要方面, 如人工智能对学习的冲击、智能学习的概念与特征、传统学习形态的扬弃、学生学习能力的培养、学习环境的改善、智能学习平台的搭建、学习资源的共享、学习角色的切换、学习管理的智能化转型、学习评价方式的多元化发展、学习型社会的构建等方面进行了系统化的研究与思考...
本书对人工智能时代教育的主要方面, 如人工智能教育的概念和特征、传统教育的弊端、教育方式、教育管理、教育的在场方式、教师角色、教师教学能力培养、创客教育、通才教育、素质教育、STS教育、STEAM教育、家庭教育、学校教育、社会教育、教育的未来发展趋势等方面进行了研究和反思, 探讨了在人工智能时代的教育场景中, 教育者、教育中介、受教育者等要素的技术化形态, 全书将围绕这几大要素展开, 对于智能要素的渗透, 掀起的要素与要素的碰撞、融合
本书以Tensorflow2.0人工智能平台的基础架构作为切入点，逐步过渡到Tensorflow2.0项目开发实战和项目部署上线，重点介绍了使用Tensorflow2.0的不错封装Keras搭建神经网络、训练神经网络和神经网络模型预测，让读者在项目实践中系统学习人工智能任务的工作流程及使用Tensorflow2.0框架开发的完整过程，并且帮助读者更加深入的理解人工智能。 本书涵盖了人工智能所需的基本知识，既有理论知识，如人工神经网络、
随着机器学习算法的普及，开发和优化这些算法的新工具也得到了发展。本书首先介绍了scikit-learn包，学习如何使用scikit-learn语法；学习监督模型和无监督模型之间的差异，以及为每个数据集选择适当算法的重要性；学习将无监督聚类算法应用到真实的数据集中，发现其中的规律，并在探索中解决无监督机器学习问题。其次，本书重点研究监督学习算法，学习如何使用scikit-learn包实现不同的监督算法以及如何开发神经网络架构；还将了解如
深度学习是机器学习研究中的一个活跃领域，《深度学习入门》的宗旨在于为深度 机器学习的初学者提供一本通俗易懂、内容全面、理论深入的学习教材。 本书的内容大体可以分为机器学习基础、顺序传播神经网络的深度学 习、玻尔兹曼机和深度强化学习四个部分，既考虑了通俗性和完整性，又 介绍了深度学习的各个方面。其中机器学习基础部分介绍了神经网络、机 器学习与深度学习的数学基础、典型任务、数据集等;顺序传播神经网络 的深度学习部分介绍了梯度下
《零基础实践深度学习》从人工智能、机器学习和深度学习三者的关系开始，以深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统的应用实践为主线，逐步剖析模型原理和代码实现。书中的内容深入浅出，通过原理与代码结合、产业实践和作业题结合的方式，帮助读者更好掌握深度学习的相关知识和深度学习开源框架的使用方法。为了让更多的读者从中受益，快速应对复杂多变的AI应用，书中还介绍各种模型资源和辅助工具，旨在帮助读者在人工智能的战场上武装到牙齿，和“AI大师”一
移动机器人的范围覆盖着从火星探索任务的遥控旅居者到巴黎超市的清洁机器人。本书向学生和其他有兴趣的读者提供移动性基本原理的概述，其领域范围跨越机械、电机、传感器、感知和认知。本书着重于移动性本身，对许允的移动机器人，其横穿现实世界环境行走和执行任务（包括运动、传感、定位和运动规划）的机理提出述评，综合了来自运动学、控制理论、信号分析、计算机视觉、信息论、人工智能和概率论这些领域的素材。本书提出了移动机器人的技术和工艺，能使运动学在一
本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，很后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。本书结合计算机视觉、自然语言处理、金融领域等方面的项目，系统讲述深度学习技术，可操作性强...
这是一本深入浅出且极富趣味的深度学习入门书。本书选取深度学习近年来很重大的突破之一 AlphaGo，将其背后的技术和原理娓娓道来，并配合一套基于 BetaGo 的开源代码，带领读者从零开始一步步实现自己的“AlphaGo”。本书侧重实践，深入浅出，庖丁解牛般地将深度学习和AlphaGo这样深奥的话题变得平易近人、触手可及，内容很好精彩。 全书共分为3个部分：部分介绍机器学习和围棋的基础知识，并构建一个很简围棋机器人，作为后面章节内容的
警用机器人及其系统是大数据、云计算、人工智能、物联网等新技术的融合应用，是“云-网-端”架构理念在公安领域落地的装备形态。本书围绕智能机器人关键技术，讲述了警用机器人实战应用技术，如安保机器人关键技术、巡逻机器人关键技术、处置机器人关键技术以及警用机器人指挥控制技术。本书可供从事机器人教学和科研的人员阅读参考...
本书是资深金融数据分析专家多年工作的结晶。书中深入浅出地阐释机器学习的数学基础及其在金融数据分析领域的应用。 全书共分9章。第1章介绍机器学习的发展状况并概述机器学习在金融中的应用。第2章介绍监督学习的通用框架。第3章描述最简单的线性回归模型——普通最小二乘法以及正则化方法——岭回归和套索回归，并讨论线性模型及非线性的回归和分类方法。第4章讨论监督学习中的树模型，包括决策树、随机森林和梯度提升树。第5章重点介绍三种主要的神经网络：人
本书致力于推动人工智能的普及教育，结合近期新的人工智能科学技术的发展成果，使用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了人工智能的相关知识，重点介绍了人工智能的孕育、人工智能的诞生、人工智能的复苏、人工智能的高速发展、人工智能的应用分支和哲学与思考等方面，在每章节后都有与之对应的章节习题，供学习者学习，以强化学生解决问题的能力...
图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向，它不仅迅速得到了学术界的广泛关注，而且被成功地应用在工业界的多个领域。本书介绍了图神经网络和图深度学习的基础知识和前沿研究，不仅包括它们的发展历史和经典模型，还包括图神经网络在深层网络、无监督学习、大规模训练、知识图谱推理等方面的前沿研究，以及它们在不同领域（如推荐系统、生化医疗、自然语言处理等）的实际应用。本书既可作为人工智能领域研究和开发人员的技术参考书，也可作为对图上的深度学习感兴趣的高年
机器学习虽然对改进产品性能和推进研究有很大的潜力，但无法对它们的预测做出解释，这是当前面临的一大障碍。本书是一本关于使机器学习模型及其决策具有可解释性的书。本书探索了可解释性的概念，介绍了简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归，重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关的方法，如特征重要性和累积局部效应，以及用Shapley值和LIME解释单个实例预测。本书对所有的解释方法进行了深入说明和批判性讨论，例如它们如何在黑盒下工作、
针对现有人工智能(AI)教材大多重视技术、淡化商业应用的问题，本教材力图“透过技术的坚硬外壳，探索AI的商业潜力和社会影响”。作为一本“面向商学院学生的人工智能教材”，本教材的主要内容有新一代人工智能基本技术原理、特点，人工智能技术的发展历史，新一代人工智能发展的驱动因素、特征和发展方向，人工智能应用层技术的特点、能力和商业意义，人工智能技术的主要行业应用及影响。本教材试图从战略融合的视角，启发学生思考“企业如何实现从数字化到智能化”
本书以知识表示与处理所涉及的相关知识，如知识获取、知识表示、知识推理、知识迁移等内容为主体，完整呈现了知识表示与处理的知识体系。本书首先，介绍了知识表示与处理的发展、相关概念、流程等；其次，介绍了知识获取的内容；再次，重点介绍了知识表示的各种方法，如逻辑谓词、产生式规则、语义网络、本体、知识图谱等，以及知识推理所涉及的确定性知识推理和不确定性知识推理；最后，介绍了知识应用和知识迁移相关的内容。本书将免费提供配套PPT、实验及应用案例等
人工智能时代已经来临，这项技术正在改变人类的认知和生活，也对社会各个领域产生了重大的影响。本书从理论基础、商业落地、实战场景、案例分析多个方面介绍人工智能，讲述人工智能对农业、金融、娱乐、医疗、营销、工业、教育等领域的影响。另外，为了迎合时代热点，本书还分析了人工智能与5G、区块链等前沿技术的融合及融合效果，使读者了解当人工智能成为不可逆转的趋势，应该如何跟上时代的步伐。本书是一本不可多得的实战书，不仅具备很强的操作性，还具备一定的前
《人工智能：寒武纪平台边缘智能实践》旨在帮助有一定人工智能理论基础的学习者提升实践能力。主要分为两部分，首部分是对深度学习的一些基础知识的介绍，作用是服务于后续案例，其中包含了对于国产智能化芯片——寒武纪智能芯片的相关知识的讲解，从原理的介绍到平台的使用，最后到边缘化设备的使用都做了详细的说明，有助于读者理解从网络模型到边缘化设备的具体使用过程，读者可参照这部分内容去完成后续的案例；第二部分则是列举了当下一些较为热门和应用程度较高
本书基于丰富的图示，详细介绍了有监督学习和无监督学习的17种算法，包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。书中针对各算法均用Python代码进行了实现，读者可一边运行代码一边阅读，从而加深对算法的理解...
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
汪曾祺
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
老王子
梁实秋
宋瑞祥 著
京ICP备09013606号-3京信市监发[2002]122号海淀公安分局备案编号：1101083394
营业执照出版物经营许可证 京出发京批字第直110071