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機(jī)器學(xué)習(xí)與學(xué)習(xí)資源適配
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機(jī)器學(xué)習(xí)與學(xué)習(xí)資源適配

本書(shū)針對(duì)學(xué)習(xí)者在選擇合適的學(xué)習(xí)資源時(shí)所面臨的學(xué)習(xí)資源問(wèn)題，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分別對(duì)學(xué)習(xí)者模型、學(xué)習(xí)者的反饋信息、學(xué)習(xí)者的社交關(guān)系和學(xué)習(xí)資源的知識(shí)圖譜等方面的內(nèi)容進(jìn)行建模研究。本書(shū)采用定量與定性的研究方式評(píng)估了所提出的學(xué)習(xí)資源適配模型，并實(shí)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)了學(xué)習(xí)資源適配服務(wù)平臺(tái)，從理論和實(shí)證研究相結(jié)合的角度對(duì)學(xué)習(xí)資源適配技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)性的研究。本書(shū)圖文并茂，既有詳細(xì)的模型算法圖，又有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓酵茖?dǎo)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所構(gòu)建的模型能夠有效的提高學(xué)習(xí)資源適配的準(zhǔn)確率，使學(xué)習(xí)者在進(jìn)行在線學(xué)習(xí)過(guò)程中，獲得更加個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，以此提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和學(xué)習(xí)效率，具有一定的理論研究?jī)r(jià)值和較高應(yīng)用可行性。

劉海等編著 ·人工智能 ·11.2萬(wàn)字

風(fēng)火少年戰(zhàn)AI：人工智能從編程到實(shí)踐
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風(fēng)火少年戰(zhàn)AI：人工智能從編程到實(shí)踐

本書(shū)以耳熟能詳?shù)娜宋铩倪缸鳛橹骶€介紹人工智能中的自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、音視頻處理、圖像處理等基礎(chǔ)知識(shí)，并通過(guò)大量生活中的典型案例，幫助讀者了解如何利用人工智能解決生活中的實(shí)際問(wèn)題。

計(jì)湘婷等編著 ·人工智能 ·5.1萬(wàn)字

解碼智能時(shí)代2021：從中國(guó)國(guó)際智能產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)瞭望全球智能產(chǎn)業(yè)
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解碼智能時(shí)代2021：從中國(guó)國(guó)際智能產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)瞭望全球智能產(chǎn)業(yè)

本書(shū)分“盛會(huì)”“趨勢(shì)”“實(shí)踐”“成果”“重慶”五章?！笆?huì)”：對(duì)2020線上智博會(huì)的記錄與介紹。突出對(duì)創(chuàng)新思想的記錄，展現(xiàn)全球精英在智能化方向的思想演進(jìn)?！摆厔?shì)”：展望了智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。“實(shí)踐”：“趨勢(shì)”空中展開(kāi)、“實(shí)踐”具體落地，聚焦制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、城市建設(shè)、公共衛(wèi)生等各種場(chǎng)景應(yīng)用?！俺晒保夯氐阶x者的身邊，檢視人工智能已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的成果，智能材料、工業(yè)互聯(lián)、自動(dòng)駕駛、智慧文旅、智慧防疫、智慧金融、智慧政務(wù)等，不再是想象，而是可感知的現(xiàn)實(shí)?！爸貞c”：回到重慶，站在一個(gè)全新時(shí)代重新審視，從想象、戰(zhàn)略、實(shí)踐與未來(lái)等多個(gè)視角，探究這個(gè)“智造重鎮(zhèn)”、這座“智慧名城”，從何而來(lái)，向何處去。

黃桷樹(shù)財(cái)經(jīng)編著 ·人工智能 ·11.1萬(wàn)字

智能制造體系構(gòu)建：面向中國(guó)制造2025的實(shí)施路線
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智能制造體系構(gòu)建：面向中國(guó)制造2025的實(shí)施路線

制造業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主體，是國(guó)家保持競(jìng)爭(zhēng)力、經(jīng)濟(jì)健康運(yùn)行和社會(huì)穩(wěn)定的基礎(chǔ)，是科技創(chuàng)新的主戰(zhàn)場(chǎng)，一直受到各國(guó)政府的高度重視。特別是在國(guó)際金融危機(jī)發(fā)生后，歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家紛紛推出“再工業(yè)化”戰(zhàn)略，力圖搶占國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)，把制造業(yè)的發(fā)展上升為國(guó)家戰(zhàn)略之一，全球新一輪工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)競(jìng)賽就此展開(kāi)，各國(guó)都希望更多地參與全球產(chǎn)業(yè)分工、爭(zhēng)奪產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈高地，因此推進(jìn)了國(guó)際產(chǎn)業(yè)分工重塑，中國(guó)的制造業(yè)也再次迎來(lái)了歷史性機(jī)遇與挑戰(zhàn)。為了建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)，2015年我國(guó)制定了實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的第一個(gè)十年行動(dòng)綱領(lǐng)——《中國(guó)制造2025》，其中智能制造將作為新一代信息技術(shù)與制造技術(shù)深度融合的主攻方向。本書(shū)從管理、技術(shù)的角度闡述智能制造體系，清晰地描繪出智能制造場(chǎng)景，衷心希望廣大制造業(yè)管理者有所收獲。

胡成飛 姜勇 張旋 ·人工智能 ·13.7萬(wàn)字

基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)
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基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)

高分辨率遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)是遙感影像解譯中的一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。本書(shū)介紹了高分辨率遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)的基本知識(shí)和現(xiàn)有的研究方法，并系統(tǒng)總結(jié)了作者在基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)方面的研究工作。全書(shū)共6章，分為4個(gè)部分：第一部分（第1章）介紹了高分辨率遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)的的定義、研究背景和現(xiàn)有研究工作，以及本書(shū)的主要內(nèi)容；第二部分（第2-3章）將特征提取策略和監(jiān)督方式對(duì)高分辨率遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)性能的影響進(jìn)行了定性分析和定量實(shí)驗(yàn)評(píng)估；第三部分（第4-5章）介紹了兩種不同解決思路的高分辨率遙感圖像場(chǎng)景分類(lèi)方法來(lái)應(yīng)對(duì)人工標(biāo)注成本較高的問(wèn)題；第四部分（第6章）對(duì)本書(shū)的主要內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，并對(duì)未來(lái)的研究工作進(jìn)行展望。第2-5章都附有相關(guān)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證工作，以便有興趣的讀者進(jìn)一步鉆研探索。

錢(qián)曉亮 ·人工智能 ·5萬(wàn)字

你好啊，人工智能：你的第一本前沿科技啟蒙書(shū)
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你好啊，人工智能：你的第一本前沿科技啟蒙書(shū)

百頁(yè)圖文，縱覽AI半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展史，介紹AI事業(yè)在算力基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人工程等領(lǐng)域的發(fā)展，介紹并展望了AI的應(yīng)用對(duì)職場(chǎng)、金融業(yè)、社會(huì)生活、醫(yī)療健康等眾多方面的影響，并和讀者一起思考：人與機(jī)器的交互，會(huì)帶來(lái)何種未來(lái)？

(日)Infovisual研究所 ·人工智能 ·3.2萬(wàn)字

深度學(xué)習(xí)：原理與應(yīng)用實(shí)踐
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深度學(xué)習(xí)：原理與應(yīng)用實(shí)踐

深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)是當(dāng)今最流行和最受關(guān)注的兩大計(jì)算機(jī)技術(shù)方向。本書(shū)旨在成為國(guó)內(nèi)第一本深度學(xué)習(xí)原著。本書(shū)將全面、系統(tǒng)地介紹深度學(xué)習(xí)相關(guān)的技術(shù)，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)及源代碼分析，深度學(xué)習(xí)入門(mén)與進(jìn)階，深度學(xué)習(xí)高級(jí)實(shí)踐，所有章節(jié)均附有源程序，所有實(shí)驗(yàn)讀者均可重現(xiàn)，具有高度的可操作性和實(shí)用性。通過(guò)本書(shū)，研究人員、深度學(xué)習(xí)愛(ài)好者，能夠在2-3個(gè)月內(nèi)，系統(tǒng)掌握深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論和技術(shù)。

張重生 ·人工智能 ·4.8萬(wàn)字

元宇宙中的硬科技
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元宇宙中的硬科技

本書(shū)從元宇宙的起源和現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，基于元宇宙的“BIGCHINA”技術(shù)框架，為讀者依次揭開(kāi)元宇宙背后八大硬科技——區(qū)塊鏈（Blockchain）技術(shù)、交互（Interactivity）技術(shù)、通信技術(shù)（CommunicationTechnology，5G、6G）、云和邊緣計(jì)算（CloudandEdgeComputing）技術(shù)、高性能計(jì)算和量子計(jì)算（High-PerformanceComputingandQuantumComputing）技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器人（IoTandRobotics）技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)（Network）技術(shù)、人工智能（ArtificialIntelligence）技術(shù)的神秘面紗。本書(shū)將上述八大支撐技術(shù)與元宇宙中的諸多實(shí)際和潛在應(yīng)用相結(jié)合，生動(dòng)地繪制出一幅元宇宙的“技術(shù)圖譜”，為想要了解元宇宙及其背后核心技術(shù)的讀者提供有趣的科普閱讀體驗(yàn)。此外，本書(shū)在一定程度上突破了從單一技術(shù)視域分析元宇宙的局限，對(duì)讀者了解當(dāng)前元宇宙技術(shù)整體發(fā)展現(xiàn)狀和未來(lái)趨勢(shì)有一定的借鑒意義。

呂琳媛 陳永偉 武強(qiáng) ·人工智能 ·13.1萬(wàn)字

云計(jì)算：在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用
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云計(jì)算：在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用

本書(shū)首先在分析國(guó)內(nèi)外智能交通系統(tǒng)建設(shè)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出了智慧交通云的概念，并對(duì)智慧交通云做了簡(jiǎn)要介紹，深入講解了云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)、智慧交通云的總體框架、智慧交通云的建設(shè)內(nèi)容；然后就智慧交通云的關(guān)鍵技術(shù)，如基于云計(jì)算的交通信息采集與處理、基于云計(jì)算的交通控制、基于云計(jì)算的交通誘導(dǎo)、基于云計(jì)算的交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同等進(jìn)行了詳細(xì)的論述，最后探討了智慧交通云系統(tǒng)設(shè)計(jì)的相關(guān)問(wèn)題。本書(shū)可供道路交通管理部門(mén)、建設(shè)部門(mén)、科研機(jī)構(gòu)和生產(chǎn)廠家等參考，也可作為交通類(lèi)、計(jì)算機(jī)類(lèi)相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科生、研究生的參考資料。

梅朵 鄭黎黎 楊慶芳 ·人工智能 ·9.9萬(wàn)字

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)入門(mén)指南（第2版）
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生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)入門(mén)指南（第2版）

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)毫無(wú)疑問(wèn)是當(dāng)今熱門(mén)的人工智能技術(shù)之一，曾被美國(guó)《麻省理工科技評(píng)論》評(píng)選為“全球十大突破性技術(shù)”。《生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)入門(mén)指南》是一本結(jié)合基礎(chǔ)理論與工程實(shí)踐的入門(mén)型書(shū)籍，深入淺出地講解了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的各類(lèi)模型以及技術(shù)發(fā)展。本書(shū)面向機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)人員、在校相關(guān)專(zhuān)業(yè)學(xué)生以及具備一定基礎(chǔ)的人工智能領(lǐng)域愛(ài)好者。通過(guò)本書(shū)的學(xué)習(xí)，能夠了解生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)原理，并通過(guò)書(shū)中的代碼實(shí)例深入技術(shù)細(xì)節(jié)。本書(shū)共分12個(gè)章節(jié)，其中前半部分分別介紹了目前研究領(lǐng)域已經(jīng)較為成熟的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，比如DCGAN、WGAN等等，以及大量不同結(jié)構(gòu)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)變種。本書(shū)后半部分介紹了文本到圖像的生成、圖像到圖像的生成、離散數(shù)據(jù)的生成以及當(dāng)前前沿的高質(zhì)量生成技術(shù)，結(jié)尾總結(jié)了目前生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在行業(yè)應(yīng)用中的研究與發(fā)展。希望本書(shū)能夠幫助廣大讀者跟上新技術(shù)的前沿，成為人工智能時(shí)代的先行者。

史丹青編著 ·人工智能 ·10萬(wàn)字

解碼智能時(shí)代2021：前沿趨勢(shì)10人談
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解碼智能時(shí)代2021：前沿趨勢(shì)10人談

本書(shū)收錄10位專(zhuān)家與企業(yè)家的精彩訪談。徐宗本：數(shù)學(xué)如何讓人工智能更智能。約瑟夫·希法基思：人工智能如何獲得社會(huì)信任。賀東東：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如何重塑未來(lái)制造。周濤：如何打造新一代數(shù)據(jù)治理體系。吳曉如：智能化如何為生活添彩。肖風(fēng)：區(qū)塊鏈如何構(gòu)建新型生產(chǎn)關(guān)系。羅熙文：數(shù)字空間如何與現(xiàn)實(shí)世界共舞。李遠(yuǎn)清：腦機(jī)智能如何孕育“最強(qiáng)大腦”。謝更新：月球上的第一片綠葉意味著什么。金賢敏：量子科技如何打開(kāi)人類(lèi)新紀(jì)元。

信風(fēng)智庫(kù) ·人工智能 ·10.1萬(wàn)字

圖深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐
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圖深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一個(gè)熱點(diǎn)方向，從圖的視角解讀大數(shù)據(jù)，可以靈活建模復(fù)雜的信息交互關(guān)系，吸引大量學(xué)者的關(guān)注并在多個(gè)工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用?！秷D深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐》由淺入深，全面介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)、典型模型方法和應(yīng)用實(shí)踐。《圖深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐》不僅包括一般的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和圖基礎(chǔ)知識(shí)，還涵蓋了圖表示學(xué)習(xí)、圖卷積、圖注意力、圖序列等典型圖網(wǎng)絡(luò)模型，以京東自研的Galileo平臺(tái)為代表的圖學(xué)習(xí)框架，以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電商推薦和流量風(fēng)控方面的兩個(gè)典型工業(yè)應(yīng)用?！秷D深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐》既適合對(duì)數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)方向以及圖建模交叉方向感興趣的高年級(jí)本科生和研究生作為教材使用，也適合互聯(lián)網(wǎng)電商、金融風(fēng)控、社交網(wǎng)絡(luò)分析、藥物研發(fā)等企業(yè)的從業(yè)者參考學(xué)習(xí)。

包勇軍等主編 ·人工智能 ·9.5萬(wàn)字

基于深度學(xué)習(xí)的道路短期交通狀態(tài)時(shí)空序列預(yù)測(cè)
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基于深度學(xué)習(xí)的道路短期交通狀態(tài)時(shí)空序列預(yù)測(cè)

這本書(shū)系統(tǒng)闡述了深度學(xué)習(xí)方法論在道路短期交通狀態(tài)時(shí)空序列預(yù)測(cè)領(lǐng)域的最新研究成果。需要著重說(shuō)明以下幾點(diǎn)：1.領(lǐng)域限定在了道路交通，因?yàn)榻煌ㄊ莻€(gè)大系統(tǒng)，存在著航空、水運(yùn)、道路等多種運(yùn)輸方式，而本書(shū)所闡述的研究均是針對(duì)道路交通領(lǐng)域的數(shù)據(jù)以及面向道路交通領(lǐng)域的應(yīng)用；2.本書(shū)所討論的研究問(wèn)題是道路短期交通狀態(tài)時(shí)空序列預(yù)測(cè)問(wèn)題，該問(wèn)題是時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中時(shí)空預(yù)測(cè)問(wèn)題的一個(gè)重要子集，在本書(shū)的第1章中將會(huì)對(duì)這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行數(shù)學(xué)上的形式化定義；3.本書(shū)針對(duì)道路短期交通狀態(tài)時(shí)空序列預(yù)測(cè)問(wèn)題的討論，完全是基于深度學(xué)習(xí)的方法論，所參考的文獻(xiàn)絕大部分發(fā)表于2017年以后，并不涵蓋前人對(duì)該研究問(wèn)題所采用的全部方法論（如ARIMA，卡爾曼濾波、SVR等）。

崔建勛等編著 ·人工智能 ·11.4萬(wàn)字

自然語(yǔ)言表示學(xué)習(xí)：文本語(yǔ)義向量化表示研究與應(yīng)用
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自然語(yǔ)言表示學(xué)習(xí)：文本語(yǔ)義向量化表示研究與應(yīng)用

文本語(yǔ)義向量化表示是指將自然語(yǔ)言編碼為計(jì)算機(jī)可處理的、蘊(yùn)含語(yǔ)義特征的向量的過(guò)程。在人工智能領(lǐng)域中，語(yǔ)義表示學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器理解自然語(yǔ)言的第一步，是機(jī)器處理文本數(shù)據(jù)和完成各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)的基礎(chǔ)，其性能的優(yōu)劣直接影響下游任務(wù)的效果。因此，語(yǔ)義表示學(xué)習(xí)具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。本文梳理了文本語(yǔ)義向量化表示的基礎(chǔ)理論，詳細(xì)介紹了分布式表示方式、融合知識(shí)表示方法、任務(wù)導(dǎo)向的表示方法和預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型等典型方法，并以機(jī)器閱讀理解任務(wù)為例，介紹了文本語(yǔ)義向量化表示在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。最后本文對(duì)文本語(yǔ)言向量化表示進(jìn)行了總結(jié)和未來(lái)研究方向展望。

黃河燕編著 ·人工智能 ·6.5萬(wàn)字

深入淺出AI算法：基礎(chǔ)概覽
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深入淺出AI算法：基礎(chǔ)概覽

本書(shū)從理論到實(shí)踐，循序漸進(jìn)地介紹了人工智能算法的基礎(chǔ)知識(shí)，幫助讀者敲開(kāi)人工智能算法之門(mén)。本書(shū)內(nèi)容共8章，包括算法的歷史背景與基本概念、算法相關(guān)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)、信息學(xué)算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相關(guān)的概念與知識(shí)，以及業(yè)界常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。同時(shí)，本書(shū)還介紹了算法工程的組成部分，以及一個(gè)典型的算法工程實(shí)踐項(xiàng)目，手把手帶領(lǐng)讀者體驗(yàn)算法的魅力。本書(shū)還介紹了人工智能算法的三大研究方向，幫助讀者邁向AI算法的進(jìn)階學(xué)習(xí)之路。本書(shū)每一章的內(nèi)容都采用了“總分總”形式，并且在章節(jié)末尾提煉出該章的核心關(guān)鍵詞，方便讀者進(jìn)一步查詢(xún)回顧。其中，第2章~第7章配有若干代表性的思考題，幫助讀者鞏固章節(jié)所學(xué)知識(shí)。本書(shū)適合從事與人工智能相關(guān)的工程技術(shù)人員和高等院校相關(guān)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生，以及在AI領(lǐng)域就業(yè)一兩年以?xún)?nèi)的職場(chǎng)人士閱讀。

呂磊 ·人工智能 ·9.7萬(wàn)字

TensorFlow移動(dòng)端機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)
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TensorFlow移動(dòng)端機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

隨著人工智能技術(shù)的普及和邊緣計(jì)算等新興技術(shù)的興起，很多人工智能的應(yīng)用逐漸從云端向邊緣設(shè)備和終端設(shè)備轉(zhuǎn)移，基于移動(dòng)端設(shè)備和嵌入式設(shè)備等小型設(shè)備的人工智能應(yīng)用的開(kāi)發(fā)越來(lái)越重要。TensorFlow作為開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，提供了對(duì)不同開(kāi)發(fā)環(huán)境和設(shè)備的支持。本書(shū)詳細(xì)講解了如何使用TensorFlow進(jìn)行端到端機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)，以及使用TensorFlowLite在小型設(shè)備（包括Android、iOS、樹(shù)莓派（RaspberryPi））上進(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā)的要點(diǎn)和相應(yīng)的實(shí)戰(zhàn)案例。本書(shū)也講解了針對(duì)Android的硬件加速技術(shù)，以及業(yè)界流行的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用框架。本書(shū)代碼基本對(duì)應(yīng)TensorFlow2.0。本書(shū)適合沒(méi)有人工智能開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的初學(xué)者，以及有一定相關(guān)經(jīng)驗(yàn)并且希望在人工智能應(yīng)用上更加深入了解的開(kāi)發(fā)者閱讀。

王眾磊 陳海波 ·人工智能 ·8萬(wàn)字

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)
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深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)

本書(shū)系統(tǒng)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和綜合案例，讓讀者深入了解深度學(xué)習(xí)。全書(shū)共16章，分為4個(gè)部分。第1部分介紹了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法與應(yīng)用，主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的相關(guān)概念、多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和具體應(yīng)用、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及項(xiàng)目案例實(shí)現(xiàn)、優(yōu)化算法與模型管理。第2部分介紹了深度學(xué)習(xí)進(jìn)階算法與應(yīng)用，主要包括經(jīng)典的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ResNet、DenseNet和MobileNet，目標(biāo)檢測(cè)的基本概念和常見(jiàn)算法，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和具體應(yīng)用。第3部分介紹了時(shí)空數(shù)據(jù)模型與應(yīng)用，主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具體應(yīng)用，多元時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制和Transformer的基本結(jié)構(gòu)和具體應(yīng)用。第4部分介紹了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用，主要包括生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的基本概念及其模型的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過(guò)程，使用檢測(cè)模型、識(shí)別模型對(duì)車(chē)牌進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別。本書(shū)適合對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等感興趣的讀者閱讀，也適合作為本科院校和高等職業(yè)院校人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)的教材。本書(shū)可以幫助有一定基礎(chǔ)的讀者查漏補(bǔ)缺，使其深入理解和掌握與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的原理及方法，并能提高其解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

韓少云等編著 ·人工智能 ·7.7萬(wàn)字

來(lái)，主動(dòng)和chatGPT交朋友吧！
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來(lái)，主動(dòng)和chatGPT交朋友吧！

人工智能的新紀(jì)元！——7天和chatGPT的對(duì)話實(shí)錄；42個(gè)工作和生活的應(yīng)用場(chǎng)景；AI與人類(lèi)思維的強(qiáng)力碰撞；讓你充分了解AI正在改變什么，它能為你做什么。機(jī)器和人、虛擬世界和真實(shí)世界、現(xiàn)在與未來(lái)，這些邊界正在以我們無(wú)法預(yù)計(jì)的速度被各個(gè)擊破！

吳玲偉 GPT-4.0 ·人工智能 ·9.4萬(wàn)字

智能優(yōu)化算法：基于生物行為模型的案例分析與設(shè)計(jì)
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智能優(yōu)化算法：基于生物行為模型的案例分析與設(shè)計(jì)

本書(shū)從生物建模機(jī)理、算法設(shè)計(jì)和工程應(yīng)用層面針對(duì)典型的生物覓食行為啟發(fā)式計(jì)算方法進(jìn)行研究，取得了具有創(chuàng)新性和應(yīng)用價(jià)值的成果，所提出的改進(jìn)策略和優(yōu)化方法對(duì)于拓展相關(guān)領(lǐng)域的研究、指導(dǎo)實(shí)際應(yīng)用都將具有一定的借鑒意義，可為從事相關(guān)智能優(yōu)化方法研究的科研工作者提供可借鑒的理論指導(dǎo)。

劉洋編著 ·人工智能 ·3.6萬(wàn)字

人工智能視域下機(jī)器學(xué)習(xí)在教育研究中的應(yīng)用
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人工智能視域下機(jī)器學(xué)習(xí)在教育研究中的應(yīng)用

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的人工智能工具被應(yīng)用于教育領(lǐng)域，成為教師教學(xué)和學(xué)生學(xué)習(xí)的得力助手。例如，教育機(jī)器人可以幫助教師完成一些課堂輔助性或重復(fù)性的工作，如點(diǎn)名、布置、批改作業(yè)、出卷、閱卷、學(xué)情分析等，還可以幫助教師收集、整理資料、輔助教師備課和進(jìn)行科研活動(dòng)等，有效減輕教師負(fù)擔(dān)，提高工作效率。教師可以將主要精力關(guān)注在改革教學(xué)方法、創(chuàng)新教育內(nèi)容，促進(jìn)學(xué)生思維發(fā)展等關(guān)鍵問(wèn)題。當(dāng)前，個(gè)性化學(xué)習(xí)越來(lái)越受重視，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)是教育領(lǐng)域追求的終極目標(biāo)。然而，要想做到因材施教，需要對(duì)每一個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)效果進(jìn)行深入分析。

鄭婭峰 ·人工智能 ·10.7萬(wàn)字

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