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人工智能是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，建立智能信息处理理论，研制智能机器和智能系统，延伸和扩展人类智能。本书共16章。~6章讨论人工智能的认知问题和自动推理，论述逻辑基础、约束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7~14章重点讨论机器学习和知识发现，包括归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、无监督学习、关联规则、进化计算、知识发现；5章阐述主体计算；6章讨论互联网智能。与本书第二版相比，增加了两章新
视觉系统能够提供丰富的环境感知信息，是自主移动机器人为重要的环境感知系统之一。本书以机器人足球世界杯RoboCup中的中型组足球机器人系统为背景，描述了国防科学技术大学机器人足球研究组近十年来在足球机器人实时动态视觉感知问题上的研究成果和新进展，主要内容包括：视觉系统设计与标定、颜色编码化和非颜色编码化目标识别、目标跟踪与状态估计、视觉自定位等。本书主要成果均在实践中尤其是实际中型组机器人足球比赛中得到了充分应用和检验，较好地解决了机
机器学习算法评估力求用科学的指标，对机器学习算法进行完整、可靠的评价。 本书详细介绍机器学习算法评估的理论、方法和实践。全书分为3个部分。部分包含章～第3章，针对分类算法、回归算法和聚类算法分别介绍对应的基础理论和评估方法：第2部分包含第4章～第8章，介绍更复杂的模型（如深度学习模型和集成树模型）的对比与评估，并且针对它们实际应用的业务场景介绍一些特有的评估指标和评估体系：第3部分包含第9章～1章，总结算法评估的常用工具、技术
本书包括3部分：部分介绍机器学习的基本概念，它们是机器学习的预备知识；第2部分系统介绍几种成熟的机器学习算法和技术；第3部分介绍贯穿整个机器学习工作流程的21个很好案例，并且讨论具有前瞻性的方法和想法，它们被认可为是机器学习未来的研究重点。本书中的代码均在Python 3中测试通过。 本书适合高等院校相关专业的大学生、研究生或教师阅读学习，以及不具有机器学习或统计背景但是想要快速补充机器学习算法知识，以便在实际产品或平台中应用
本书帮你掌握通过机器学习和深度学习来识别和解决复杂问题所需的基本技能。本书使用了流行的Python机器学习生态系统中的真实示例，将成为你在学习机器学习的艺术和科学并成为一名成功的从业者道路上的完美伴侣。本书中使用的概念、技术、工具、框架和方法将教会你如何成功思考、设计、构建和执行机器学习系统和项目，并利用这些知识解决一些来自不同领域的实际问题，包括零售、运输、电影、音乐、计算机视觉、艺术和金融。本书将教会你解决自己遇到的机器学习问题！
本书主要从模型与方法、政策资源获取与结构化、政策文本计算、政策扩散、自动简报生成、垂直领域专家观点可信度及系统设计与实现等方面介绍了政策研究自动化关键技术研发与应用研究的相关内容，旨在为政策研究提供一些新的思路、方法与借鉴。 本书的具体研究内容如下。 章绪论，阐述政策研究自动化的基本出发点、推荐条件及相关方法等。 第2章模型与方法，阐述政策研究自动化的模型与方法，包括文本语言模型、文本生成模型、政策扩散模型、网
本书主要介绍作者研究的脑科学技术在生活中的应用, 通过对人体各主要神经元集群生物电信号的研究, 构建人脑脑网络模型, 进而对人脑疲劳检测, 脑-机接口等研究进行深入探讨, 进一步揭示了脑科学的奥秘。全书主要分为脑科学在疲劳驾驶领域的研究和在脑电机器人领域的研究。前者主要围绕驾驶疲劳检测与缓解两方面问题展开研究: 结合人类大脑主要区域间神经认知活动协调程度差异, 利用同步似然理论, 建立了基于较少脑电极的脑网络模型, 并根据脑网络模型的
飞桨PaddlePaddle Fluid是百度推出的深度学习框架，不仅支撑了百度公司的很多业务和应用，而且随着其开源过程的推进，在很多行业得到普及、应用和关注。 本书基于近期新的飞桨PaddlePaddle Fluid版本，以真实的应用案例介绍如何用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。全书共14章。本书首先介绍了什么是飞桨PaddlePaddle，然后介绍了其核心设计思想，进而紧紧结合案例介绍了飞桨PaddlePadd
沈波、白硕、李国权三位大咖向您倾情推荐数字经济时代的区块链技术。...
本书分析了国内外数字界面可用性评估理论及研究现状, 在总结了最新的设计科学、神经科学、认知心理学、认知神经科学的研究成果的基础上, 运用界面认知理论分析、界面脑电实验研究和实例验证的方法, 围绕数字界面信息的用户认知机制, 对数字界面可用性的脑电生理定量评价方法进行了研究...
内容提要 本书用简短的篇幅、精炼的语言，讲授机器学习领域推荐的知识和技能。全书共11章和一个术语表，依次介绍了机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等，涵盖了监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。全书很后给出了一个较为详尽的术语表。
本书共四个部分, 分别介绍了计算智能的4个典型代表: 演化计算、群体智能算法、人工神经网络和Fuzzy计算。内容包括: 演化计算导引 ; 遗传算法 ; 遗传算法在优化中的应用等...
1）知名互联网公司工程师撰写，打通高效机器学习脉络，掌握竞赛神器XGBoost 2）以机器学习基础知识做铺垫，深入剖析XGBoost原理、分布式实现、模型优化、深度应用等...
本书介绍了大量世界知名企业, 如亚马逊、谷歌、本田等公司的实际案例, 以帮助读者进一步认清机器时代的本质。在揭示机器时代本质的基础上, 作者对经营、工作、数据等战略问题进行了三位一体的讲解, 为个人和企业在机器脑时代获得长足发展献计献策...
这是一本从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络的著作-在图神经网络领域具有重大的意义。 本书作者是图神经网络领域的资深技术专家-作者所在的公司极验也是该领域的领先者。本书是作者和极验多年研究与实践经验的总结-内容系统、扎实、深入浅出-得到了白翔、俞栋等多位学术界和企业界领军人物的高度评价及强烈推荐。 全书共10章： 第1～4章全面介绍了图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识-是阅读本书的预备知识； 第5～6
这是一本讲解算法的书籍，从生活中的常见例子来讲解，使读者发现算法的乐趣，能快速把算法应用到机器学习中。...
本书是人工智能技术的通识读本, 全面展示人工智能技术的理论框架和应用价值, 主要内容包括: 人工智能的概况和发展历史, 作为目前人工智能主流技术的深度学习及其基础神经网络技术, 以及在人工智能技术发展过程中发挥了重要作用的人工智能方法, 如专家系统、模糊技术、粗糙集、遗传算法和其他生物技术方法等...
本书介绍强化学习原理、算法及其实现。内容涉及基于模型的强化学习、基于采样-估计的强化学习、基于逼 近理论的强化学习及深度强化学习等。 本书以教学为目标进行选材，力求阐述严谨、重点突出、深入浅出，以便于教学与自学。 本书面向所有对强化学习感兴趣的读者，可作为高等学校理工科高年级本科生、研究生强化学习课程教材或 参考书...
本书聚焦于人工智能如何从实验室走出来、如何从用户场景和服务去落地人工智能。先讲解了人工智能的发展现状、定义、发展历史, 以及人工智能的研究价值, 然后讲解了人工智能崛起的三大基石, 让读者了解到人工智能如何实现商业落地, 然后通过具体事例讲解人工智能如何在生活服务、娱乐、医疗、金融、文化、教育、工业等领域进行商业落地...
《深入浅出人工智能(第2版)》通俗易懂且引人入胜，提供了对人工智能(AI)这一激动人心领域的准确介绍，内容覆盖人工智能领域的主要子学科，描述了智能体、逻辑、搜索、不确定性推理、机器学习、神经网络和强化学习等子学科的实际算法和具体应用。除了对上一版进行大幅修改和更新外，《深入浅出人工智能(第2版)》还包括对深度学习这一新内容的介绍。...
本书以安防弱电信息化行业岗位技术需求为导向，以人工智能（AI）+安防应用为主体架构，系统、全面、详细地介绍了人工智能安防系统相关技术与行业案例应用。全书分为两部分。技术基础部分详细介绍了前端设备（摄像机结构与性能参数、IP高清摄像机、夜视摄像机、球形摄像机及人工智能摄像机等）与视频传输技术（模拟视频传输、Intranet网络视频传输、光纤视频传输及微波扩频无线传输）以及后端控制（NVR功能、视频存储系统、综合管理软件平台及AI人脸识别
本书分为9章, 从易于掌握的语言基础数据和数学模型开始, 向读者介绍机器学习领域中使用的各种库和框架, 然后通过有趣的示例实现回归、聚类、分类、神经网络等, 从而解决如图像分析、自然语言处理和时间序列数据的异常检测等实际问题...
以实际应用的项目作为案例,实践性强,注重提升读者的动手操作能力,适合作为高等院校本科生、研究生机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的实验教材...
（1）星环科技人工智能平台团队合著，凝结星环科技人工智能和大数据团队丰富的实战经验 （2）从技术视角提供当前人工智能相关技术的深入介绍，不仅讲解人工智能知识体系的理论基础，也可以指导基于实战的平台环境进行操作。 （3）针对各种类型的机器学习问题，基于星环自研的人工智能平台（Sophon）环境，结合真实案例，依照数据、分析、建模的演进历程进行系统化阐述并进行实战讲解。...
《玩转3D打印：奇妙的古代发明》将3D打印创意造型与机械发明相结合，介绍10个古代机械发明原理和结构的同时，用3D打印技术将其复原。既科普了机械知识，又拓展小创客的3D造型能力1.3D打印趣味造型，解密古代发明原理 2.设计方法步步图解，视频讲解清晰易懂 3.全彩印刷，扫描二维码下载视频和资料包 ...
本书讲述了前馈神经网络、Tensorflow、卷积神经网络、词嵌入与循环神经网络、序列到序列学习、深度强化学习、无监督神经网络模型等深度学习领域的基本概念和技术, 通过一系列的编程任务, 向读者介绍了热门的人工智能应用, 包括计算机视觉和自然语言处理等...
本书将传统的图像处理技术、机器学习时代的图像技术，到目前炙手可热的深度学习时代的图像处理技术融汇贯通起来。生动的结合了目前热门的应用，以抖音、美颜相机、手机自带的滤镜和美颜功能为切入点，专注于人脸图像的各种处理，大量实际案例，带领读者与一线AI图像算法工程师在项目实践中的如何设计算法流程，如何优化算法逻辑，如何将算法应用到实际的场景中。另外本身的最后一章，深扒了目前抖音、美颜相机、天天P图、淘宝、京东等APP里面图像技术的应用场景以及
1.你即使不是深度学习专家，也可以利用Keras这个深度学习库轻松构建深度学习模型。 2.本书涵盖了使用Keras时所需的深度学习概念，并提供了可实操的Python源代码。通过示例代码，你可以直观清晰地理解深度学习模型结构。 3.作者独具特色地利用乐高玩具模块，充满创意地实现了多种深度学习模型，非常直观、浅显地展现了各类深度学习算法。...
本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，由浅入深地阐述了深度学习的基础知识、主要模型以及前沿研究热点，使得读者能有效地掌握深度学习的相关知识，并具备以深度学习技术来处理和解决大数据问题的能力。全书共 15章，分为三个部分。部分为机器学习基础：第 1章是绪论，概要介绍人工智能、机器学习、深度学习；第 2～3章介绍机器学习的基础知识。第二部分是基础模型：第 4～6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神
本书以四旋翼无人飞行器为例，主控制器采用STM32系列微处理器，从设计方案论证到器件选型等过程，对四旋翼飞行器设计进行了透彻细致的讲解，并介绍了四旋翼飞行器图像采集处理，详细地阐述了图像处理的过程。另外，采用μC/OSⅢ系统重新梳理了代码，使得飞行器控制更加稳定。读者可以根据书中给出的电路和代码自行设计。本书可作为电子、通信及控制等相关专业学生的参考书，也可作为相关技术人员的技术参考书...
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）属于人工智能的一个子领域，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等进行操作和加工。它对计算机和人类的交互方式有许多重要的影响。本书可划分为三大部分：部分包括、2章，主要介绍了NLP的常用基本技术，包括词嵌入、文本规范化、标记文本、词性标注等，并且附有练习，以帮助读者实际上手和巩固所学知识；第
本文围绕基于学习的自适应控制。首先，重点介绍一些重要的数学工具；然后重点阐述本书的重点内容：基于模型的或经典的自适应控制、无模型自适应控制和自适应控制的学习；第三章着重基于极值搜索的迭代反馈增益，给出机电一体化的应用实例；第4章介绍多参数的极值搜索控制算法自动调整反馈增益，给出强大的非线性控制器加模型学习算法；第5章是基于极值搜索的间接自适应控制，给出两个不同的MES算法，*后两章重点介绍极值搜索为基础的非线性系统参数辨识算法和求极值
《强化学习》一书内容系统全面，覆盖面广，既有理论阐述、公式推导，又有丰富的典型案例，理论联系实际。书中全面系统地描述了强化学习的起源、背景和分类，各类强化学习算法的原理、实现方式以及各算法间的关系，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系；同时包含丰富的经典案例，如各类迷宫寻宝、飞翔小鸟、扑克牌、小车爬山、倒立摆、钟摆、多臂赌博机、五子棋、AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero等，通过给出它们对应的详细案例说明和代
本书分两篇，篇是理论篇，第二篇是路径篇。篇介绍了智能家居的基本构架和主要应用、智能家居的发展和智能家居涉及的关键技术。第二篇介绍了智能家居的规划设计与实际落地应用、智能家居控制系统的建设、智能家电控制系统的建设、智能家居安防系统、智能照明控制系统以及发展智能家居的难点与对策。 本书适合智能家居建设的管理者、相关专业的研究人员和学生学习参考，也可供对智能家居感兴趣的人士阅读...
近年来，世界主要发达国家均全力支持汽车自动驾驶相关研究。从政府出台政策扶持，到企业投入巨额资金研发，再到高校及研究机构对相关技术的不断探索，推动着自动驾驶技术迅速发展和产业规模不断扩大。与之相对的是自动驾驶技术人才供不应求，企业和研究机构亟须大量专业技术人员。 《自动驾驶汽车环境感知/自动驾驶技术系列丛书》系统介绍了自动驾驶汽车环境感知技术。从自动驾驶环境感知概述开始，介绍了车载传感器及传感器标定、计算机视觉与神经网络、环境感知
无论你是一名渴望进入人工智能世界的软件工程师，一名经验丰富的数据科学家，还是一名怀揣创造下一个人工智能爆款应用伟大梦想的业余爱好者，你可能都想知道从哪里开始深度学习。这本循序渐进的指导书会教你如何通过实际动手操作的方式为云计算、移动端、浏览器和边缘设备构建实用的深度学习应用程序...
深度学习网络正变得越来越小。谷歌助理（Google Assistant）团队可以在微控制器上运行只有14KB大小的模型来检测单词。这本实用的书将带你进入TinyML的世界，让深度学习和嵌入式系统结合在一起，用微小的设备创造出惊奇的事业...
在你的iOS, macOS, tvOS和watchOS的Swift应用中创建和实现基于人工智能和机器学习的功能。有了这本实用的指导书，各种背景德程序员都将找到一个Swift一站式人工智能和机器学习解决方案。你将学习如何通过强大的人工智能软件来实现识别图像、进行预测、生成内容、提出建议等功能...
通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow，作者Aurélien Géron会帮助你理解获得构建智能系统所需要概念和工具。你将会学习到各种技术，从简单的线性回归及发展到深度深度神经网络。每章的联系有助于运用所学到的知识，你只需要有一些编程经验就行了...
《人工智能启蒙》一共六册。图文并茂、深入浅出、生动有趣。内容包括人工智能概览、手机中的人工智能、迷你小车、图像分类与物体检测、计算机视觉、语音识别、无人驾驶、智能数据生成、人工智能在更多行业的运用、智慧校园等。根据小学生的认知规律，以漫画情景引入话题，渐次介绍相关基本知识，使学生对人工智能现有的领域和方向以及常见的相关知识有通识性的认识，同时穿插一些编程小练习和小项目，以及思考题，鼓励学生参与实验，发挥想象力，提升动手能力，养成思考习
随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别及分割领域的日益火爆，对于算法从业人员来说，熟练掌握并应用一种深度学习框架已成为推荐技能。在众多深度学习框架中，目前主流的是PyTorch和TensorFlow。尽管TensorFlow在工业界的应用有诸多优势，但依然有很多研究人员从TensorFlow转向PyTorch。PyTorch以其易于调试、具有动态计算图等特性备受学术界关注。关于PyTorch和TensorFlow的框架之争从
本书主要研究了表情识别系统基本理论、算法设计和应用。书中分别以动态人脸表情、微表情、鲁棒表情为识别对象， 系统介绍了相关特征提取、分类算法的技术方法， 并设计了一套主动视觉人脸跟踪与表情识别系统。 本书可供从事模式识别、表情识别、人脸识别系统研究的科研人员、相关专业的研究生或高年级本科学生使用...
本书以物联网与智能电网的发展为基础, 较为全面地介绍了物联网与智能电网的关键技术, 主要包括物联网架构、感知关键技术、通信与安全关键技术、大数据与边缘计算技术、智能电网的优化与运行等, 最后分析了我国可再生能源的现状与发展趋势及相应的微电网技术。内容全面, 脉络清晰, 文字通俗易懂, 方便读者自学。 本书适合从事物联网、智能电网、电力系统研究、开发及应用的工程技术人员、技术管理人员等, 也可作为高等院校相关专业的师生的参考教材...
本书共11章，主要内容包括深度学习简介、Python基础、神经网络基础、卷积神经网络、经典卷积网络结构、迁移学习、循环神经网络、强化学习、深度强化学习、基于策略的算法更新与趋势等，通过具体案例，将Python语言、深度学习思想、强化学习思想和实际工程完美地结合起来。本书由浅入深，从易到难，各章节既相对独立又前后关联，其*大的特点就是打破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解进一步加深对
本书介绍卷积神经网络的核心——错综复杂的细节和算法的微妙之处。主要包括卷积神经网络的不错主题和使用Keras和TensorFlow的对象检测...
本书重点研究机器学习的数学理论。第一部分探讨了在非凸优化问题中, 选择梯度下降步长来避免严格鞍点的最优性和自适应性。第二部分提出了在非凸优化中寻找局部极小值的算法, 并利用牛顿第二定律在一定程度上得到无摩擦的全局极小值。第三部分研究了含有噪声和缺失数据的子空间聚类问题, 这是一个由随机高斯噪声的实际应用数据和含有均匀缺失项的不完全数据激发的问题 ; 还提出了一种新的具有粘性网正则化的VAR模型及其等价贝叶斯模型, 该模型既考虑了稳定的
随着人工智能技术的发展，深度学习成为很受关注的领域之一。在深度学习的诸多开发框架中， TensorFlow 是很受欢迎的开发框架。 本书以培养人工智能编程思维和技能为核心，以工作过程为导向，采用任务驱动的方式组织内容。全 书共分为8 个任务，任务1 介绍深度学习的发展历程、应用领域以及开发环境的搭建过程；任务2 介绍 TensorFlow 框架的基本原理、计算图、会话、张量等概念；任务3 和任务4 阐述全连接神经网络模型、神
本书首先简要介绍机器人和机器人学的概况，以及机器人学的数学基础，然后分别详细讨论智能机器人体系结构、智能机器人中的传感器、环境感知与建模、路径规划、机器人控制、多机器人协同，以及智能机器人的HRI等内容...
本书旨在介绍作者及其研究团队在分布式优化与学习理论方面的**研究成果。全书共7章，第1、2章为绪论和相关数学基础；第3、4章为连续时间和基于采样数据的分布式优化算法；第5、6章分别为基于群体智能的分布式优化算法和分布式机器学习算法；第7章为基于自适应神经网络输出反馈控制的分布式合作学习方案设计。本书主要关注从分布式技术中总结出来的理论与方法方面的问题，但相关研究结论可以为解决通信网络、电网、燃气网、交通网等相关的网络优化问题提供借鉴和
自然语言处理(NLP)为深度学习应用程序提供了大部分可用的数据，而TensorFlow是目前可用的最重要的深度学习框架。《TensorFlow自然语言处理》将TensorFlow和NLP结合在一起，为你提供处理今天的数据流中大量非结构化数据的宝贵工具，并将这些工具应用到特定的NLP任务...
本书是一本讲述深度学习在计算机视觉领域的书籍，为机器学习和深度学习相关领域中需要学习图像识别和处理技术的读者量身定做。本书很好详尽地讲述了深度学习的各个知识点，包括深度学习卷积神经网络的理论知识、深度学习中的数据，以及图像分类、图像分割和目标检测等三大图像基础应用；另外还介绍了深度学习的数据可视化和模型可视化、深度学习中的常用损失函数、模型压缩以及深度学习模型部署的前后端基础知识。本书从第4章开始，每章都配置有一到两个难易程度不同的案
本书主要介绍范数优化迭代学习控制的基本理论和最新进展。全书内容分14章，系统地介绍了迭代学习控制的基本思想和理论体系，并对基于逆模型的迭代学习控制、范数优化迭代学习控制、参数优化迭代学习控制、基于逐次投影的迭代学习控制等迭代学习控制的最新研究成果进行了详细的阐述。本书也是Owens院士关于其在优化迭代学习领域中长期的研究结果的凝练和总结。 本书可作为高等院校控制理论及其应用等专业的研究生教材和教学参考用书，也可供相关领域科研工
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
老王子
林奕含
缪哲 著
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
刘争争
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