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深度學習與神經網絡
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神經網絡與深度學習是人工智能研究的重要領域,是機器學習的重要組成部分。人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規律的科學。本書緊緊圍繞神經網絡和深度學習的基礎知識體系進行系統的梳理,力求從基礎理論、經典模型和前沿應用展開論述,便于讀者能夠較為全面地掌握深度學習的相關知識。全書共16章。第1章是緒論,簡要介紹人工智能、機器學習、神經網絡與深度學習的基本概念及相互關系,并對神經網絡的發展歷程和產生機理進行闡述;第2章介紹神經網絡的基本神經元模型、網絡結構、學習方法、學習規則、正則化方法、模型評估方法等基礎知識;第3~8章介紹多層感知器神經網絡、自組織競爭神經網絡、徑向基函數神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制與反饋網絡;第9章介紹深度學習網絡優化的相關內容;第10~13章介紹受限玻爾茲曼機和深度置信網絡、棧式自編碼器、生成對抗網絡和圖神經網絡;第14章介紹深度強化學習;第15章介紹深度學習的可解釋性;第16章介紹多模態預訓練模型。深度學習是源于對含有多個隱藏層的神經網絡結構進行的研究,以便建立和模擬人腦的學習過程。本書整理了人工神經網絡從簡單到復雜的模型,歸納和總結了神經網絡的理論、方法和應用實踐。本書可以作為高等院校人工智能及相關專業或非計算機專業的參考用書,也可以作為人工智能領域的科技工作者或科研機構工作人員的參考用書。

趙眸光編著 ·人工智能 ·20萬字

大話機器智能:一書看透AI的底層運行邏輯
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本書以有趣的案例和深入淺出的語言,直擊AI的底層運行邏輯與核心原理,勾勒人工智能的全貌,以便讀者掌握AI技術要點,打通AI的各種技術壁壘,厘清不易察覺的“認知錯誤”,從而更好地認識正在運轉的神秘AI世界。本書共9章,邏輯上分為三部分。第1~3章是人工智能的基礎理論,通過生動、有趣的講解,讓讀者知道支撐AI的基礎學科如何起作用:如何基于統計學和概率論找到應對不確定性的有效方法與解題思路如何基于數據統計的基礎知識與原理避開數據“陷阱”,給出謹慎的主觀結論如何從數學視角理解信息的處理模型。第4~7章討論人工智能的核心技術——數據、算法、算力,詳細介紹大數據是如何處理的,如何通過機器學習算法和深度學習算法讓機器正確認識數據間的關聯與規律,以及如何通過算力整合與軟件協作實現更高效的智能。第8~9章探討一些人工智能安全話題——大數據“殺熟”、隱私計算、深度偽造技術、對抗樣本攻擊、數據投毒攻擊、攻防博弈等,并展望人工智能的未來,包括:人工智能會搶走人類的工作嗎?機器人會統治人類嗎?通用人工智能會出現嗎?未來到底會變成什么樣子?

徐晟 ·人工智能 ·20.8萬字

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