试玩糖果派对

機(jī)器人驅(qū)動(dòng)裝置是驅(qū)使執(zhí)行機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)的機(jī)構(gòu)，按照控制系統(tǒng)發(fā)出的指令信號(hào)，借助于動(dòng)力元件使機(jī)器人進(jìn)行動(dòng)作。本書結(jié)合大量工程應(yīng)用實(shí)例，系統(tǒng)介紹基于步進(jìn)電動(dòng)機(jī)、直流伺服電動(dòng)機(jī)、交流伺服電動(dòng)機(jī)、液壓、氣壓等裝置的驅(qū)動(dòng)與控制技術(shù)及其最新應(yīng)用成果。本書取材新穎，涉及機(jī)器人廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域、多種機(jī)器人類型和多方面的專業(yè)技術(shù)。敘述上以應(yīng)用實(shí)例為主講解，條理分明，深入淺出，通俗易讀。本書主要供機(jī)電控制、機(jī)器人研究開發(fā)及應(yīng)用專業(yè)人員學(xué)習(xí)和參考，也可作為高等院校相關(guān)專業(yè)師生的教學(xué)參考書。

·23.1萬(wàn)字

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人工智能安全

隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，人工智能安全問題引發(fā)了人們的高度關(guān)注。本書介紹了人工智能安全的概念和范疇，并從理論技術(shù)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、倫理、法律等不同角度分析了人工智能所涉及的安全問題及其治理策略和解決方法。除概述外，本書介紹了采用可信計(jì)算技術(shù)解決人工智能安全問題的方法，以及無(wú)人系統(tǒng)安全、基于類腦計(jì)算的強(qiáng)人工智能及其安全、智能制造和智能城市中的人工智能應(yīng)用安全、網(wǎng)絡(luò)安全、人工智能安全可控的產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)、人工智能安全標(biāo)準(zhǔn)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)警、人工智能法律倫理。總體來(lái)說(shuō)，本書既概要地分析了人工智能安全問題的一般屬性，又從不同角度和不同的典型應(yīng)用領(lǐng)域分析了人工智能系統(tǒng)中特別的安全問題及其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)測(cè)、治理途徑和解決方法。

·25.4萬(wàn)字

會(huì)員

智慧的疆界：從圖靈機(jī)到人工智能

這是一部對(duì)人工智能充滿敬畏之心的匠心之作，《深入理解Java虛擬機(jī)》作者耗時(shí)一年完成，它將帶你從奠基人物、歷史事件、學(xué)術(shù)理論、研究成果、技術(shù)應(yīng)用等5個(gè)維度全面讀懂人工智能。本書以時(shí)間為主線，用專業(yè)的知識(shí)、通俗的語(yǔ)言、巧妙的內(nèi)容組織方式，詳細(xì)講解了人工智能這個(gè)學(xué)科的全貌、能解決什么問題、面臨怎樣的困難、嘗試過哪些努力、取得過多少成績(jī)、未來(lái)將向何方發(fā)展，盡可能消除人工智能的神秘感，把陽(yáng)春白雪的人工智能從科學(xué)的殿堂推向公眾面前。

·22.6萬(wàn)字

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機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)修煉

全書共分為兩篇：在上篇中，將從浩瀚的數(shù)學(xué)海洋中擷取機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員最為必須和重要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。內(nèi)容主要包括：微積分（含場(chǎng)論）、數(shù)值計(jì)算和常用最優(yōu)化方法、概率論基礎(chǔ)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)等。在下篇中，將選取機(jī)器學(xué)習(xí)中最為常用的算法和模型進(jìn)行講解，這部分內(nèi)容將涉及（廣義）線性回歸、圖模型（包含貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和HMM等）、分類算法（包括SVM，邏輯回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）和聚類算法（包括K均值和EM算法等）等話題。

·22.2萬(wàn)字

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深度學(xué)習(xí)

《深度學(xué)習(xí)》由全球知名的三位專家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰寫，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典教材。全書的內(nèi)容包括3個(gè)部分：第1部分介紹基本的數(shù)學(xué)工具和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，它們是深度學(xué)習(xí)的預(yù)備知識(shí)；第2部分系統(tǒng)深入地講解現(xiàn)今已成熟的深度學(xué)習(xí)方法和技術(shù)；第3部分討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)未來(lái)的研究重點(diǎn)。《深度學(xué)習(xí)》適合各類讀者閱讀，包括相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生或研究生，以及不具有機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)背景、但是想要快速補(bǔ)充深度學(xué)習(xí)知識(shí)，以便在實(shí)際產(chǎn)品或平臺(tái)中應(yīng)用的軟件工程師。

·43.8萬(wàn)字

會(huì)員

人機(jī)物融合群智計(jì)算

隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展與加速融合，智能物聯(lián)網(wǎng)（AIinIoT，AIoT）正成長(zhǎng)為一個(gè)具有具有廣泛發(fā)展前景的新興前沿領(lǐng)域。物聯(lián)網(wǎng)智能應(yīng)用和服務(wù)已經(jīng)逐步融入國(guó)家重大需求和民生的各個(gè)領(lǐng)域，如智慧城市、智能制造、無(wú)人駕駛、智慧農(nóng)業(yè)、健康衛(wèi)生、國(guó)防軍事等。在智能物聯(lián)網(wǎng)背景下，人（智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備等）、機(jī)（云設(shè)備/邊緣設(shè)備）、物（物聯(lián)網(wǎng)終端）這三種基礎(chǔ)要素正在走向協(xié)作和融合，邁向人機(jī)物融合群智計(jì)算時(shí)代。人機(jī)物融合群智計(jì)算（CrowdHMI）是指利用人/機(jī)/物感知能力的差異性、計(jì)算資源的互補(bǔ)性、節(jié)點(diǎn)間的交互性，通過協(xié)同感知、分布式學(xué)習(xí)、群智知識(shí)遷移等來(lái)解決單獨(dú)利用某種智能難以解決的復(fù)雜問題，進(jìn)而構(gòu)建具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)、可遷移能力的智慧空間。其潛在的研究挑戰(zhàn)包括人機(jī)物群智融合機(jī)理，人機(jī)物協(xié)作群智感知，自學(xué)習(xí)增強(qiáng)與自適應(yīng)演化（深度模型壓縮、遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)等），群體分布式學(xué)習(xí)模型（邊緣智能、端邊云協(xié)同計(jì)算、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等）方面。本書將為大家介紹人機(jī)物融合群智計(jì)算的基礎(chǔ)理論、概念模型、研究挑戰(zhàn)與關(guān)鍵技術(shù)、典型應(yīng)用，并對(duì)其未來(lái)發(fā)展方向進(jìn)行展望。本書可以為物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、智能制造等領(lǐng)域的科研人員和IT從業(yè)者提供創(chuàng)新的發(fā)展視角及相關(guān)理論、方法與技術(shù)支撐，也可作為相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生課程教材。

·44.4萬(wàn)字

會(huì)員

深度學(xué)習(xí)

本書初定五個(gè)章節(jié)，第一章淺層模型部分介紹線性回歸、Logistics回歸、Softmax回歸、廣義線性回歸模型以及機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念。第二章介紹深度學(xué)習(xí)模型以及相應(yīng)的正則化技術(shù)。第三章介紹卷積的物理意義、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其各種改進(jìn)。第四章介紹反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)的長(zhǎng)短期記憶單元。第五章介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，展示深度卷積網(wǎng)絡(luò)如何與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)融合用以人機(jī)圍棋博弈以及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。

·20.4萬(wàn)字

會(huì)員

信息流推薦算法

本書從信息流個(gè)性化推薦算法從業(yè)者的角度，闡述在資訊內(nèi)容類App中，如何搭建健壯、完善的個(gè)性化推薦算法體系，如何融合產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的專家模型和端到端的深度學(xué)習(xí)，如何平衡短期的商業(yè)化目標(biāo)和長(zhǎng)期的用戶體驗(yàn)，以及我們?cè)诙鄠€(gè)行業(yè)頭部平臺(tái)實(shí)踐的過程中遇到的典型業(yè)務(wù)問題和解決方案，對(duì)比理論推導(dǎo)為主的機(jī)器學(xué)習(xí)書籍，本身更偏向基于行業(yè)問題的深度思考及落地實(shí)踐。

·24.3萬(wàn)字

會(huì)員

模型思維：簡(jiǎn)化世界的人工智能模型

對(duì)從事算法研究與算法開發(fā)的人來(lái)說(shuō)，模型的學(xué)習(xí)與使用必不可少。尤其是在目前如日中天的人工智能領(lǐng)域里，人人談模型，模型也是層出不窮，讓人眼花繚亂。模型讓人又愛又恨。模型可愛的地方在于它確實(shí)能夠解決實(shí)際問題，而且其有效性一般都經(jīng)過了檢驗(yàn)。模型可恨的地方在于學(xué)習(xí)模型是一件非常痛苦的事情，尤其是對(duì)人工智能的初學(xué)者來(lái)說(shuō)。本書將人工智能在現(xiàn)實(shí)生活場(chǎng)景中解決的問題分類，并根據(jù)這個(gè)分類來(lái)介紹各種模型。書中將人工智能問題分為權(quán)重問題、狀態(tài)問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類，方便讀者了解各個(gè)模型之間的關(guān)系，也方便讀者理解各個(gè)模型的適用場(chǎng)景。本書盡量更多地介紹模型的使用場(chǎng)景，更多地介紹實(shí)際業(yè)務(wù)需求之間的關(guān)系，更多地采用生活中更淺顯易懂的例子，方便人工智能的初學(xué)者學(xué)習(xí)模型。本書不僅適合希望學(xué)習(xí)和運(yùn)用人工智能模型到具體應(yīng)用場(chǎng)景的企業(yè)工程師、科研院所的學(xué)生和科研人員，也適合對(duì)人工智能模型感興趣的讀者，使其將模型思維應(yīng)用到生活中。

·21.8萬(wàn)字

會(huì)員

實(shí)戰(zhàn)機(jī)器學(xué)習(xí)

隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)的不斷發(fā)展，許多領(lǐng)域都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析海量數(shù)據(jù)，可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、有價(jià)值的規(guī)律和模式，進(jìn)而用于預(yù)測(cè)并采取相應(yīng)動(dòng)作。在上述背景下，本書從理論、技術(shù)和應(yīng)用三個(gè)層面入手，全面講解如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決實(shí)際問題。本書共分26章，內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題流程、問題分析與建模、數(shù)據(jù)探索與準(zhǔn)備、特征工程、模型訓(xùn)練與評(píng)價(jià)、模型部署與應(yīng)用、回歸模型、支持向量機(jī)、決策樹、集成學(xué)習(xí)、K近鄰算法、貝葉斯方法、聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、正則化、深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器、基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音分離方法、基于深度學(xué)習(xí)的圖像去水印方法、基于LSTM的云環(huán)境工作負(fù)載預(yù)測(cè)方法、基于QoS的服務(wù)組合問題、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的投資組合方法、基于GAN模型的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化方法。本書內(nèi)容全面、示例豐富，適合機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者以及想要全面掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的算法開發(fā)人員，也適合高等院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)人工智能相關(guān)專業(yè)的師生教學(xué)參考。

·22.4萬(wàn)字

會(huì)員

機(jī)器學(xué)習(xí)觀止：核心原理與實(shí)踐

在寫作伊始，就把讀者設(shè)想為一位雖然沒有任何AI基礎(chǔ)，但對(duì)技術(shù)本身抱有濃厚興趣、喜歡“抽絲剝繭”、探究真相的“有識(shí)之士”。有別于市面上部分AI技術(shù)書籍從一開始就直接講解各種“高深莫測(cè)”算法的敘述手法，《機(jī)器學(xué)習(xí)觀止：核心原理與實(shí)踐》嘗試先從零開始構(gòu)建基礎(chǔ)技術(shù)點(diǎn)，而后“循序漸進(jìn)”地引領(lǐng)讀者前進(jìn)，最終“直搗黃龍”，贏取最后的勝利。全書據(jù)此分為5篇，共31章，內(nèi)容基本覆蓋了由AI發(fā)展歷史、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等經(jīng)典知識(shí)點(diǎn)以及深度學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等較新理論知識(shí)所組成的AI核心技術(shù)。同時(shí)注重“理論聯(lián)系實(shí)踐”，通過多個(gè)章節(jié)重點(diǎn)介紹了如何在工程項(xiàng)目中運(yùn)用AI來(lái)解決問題的諸多經(jīng)驗(yàn)以及相應(yīng)的模型算法，以期讓讀者既能享受到“知其所以然”的樂趣，還能體會(huì)到“知其然”的輕松和愉悅。

·30.2萬(wàn)字

會(huì)員

AI賦能HR：AI 10倍提升HR工作效率的方法與實(shí)踐

這是一本全方位講解如何利用AI工具為HR賦能的著作，是AI時(shí)代HR提升職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的實(shí)戰(zhàn)指南。作者基于深厚的HR管理經(jīng)驗(yàn)和AI實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，通過科學(xué)的方法、高效的提示詞、豐富的案例、清晰的步驟，細(xì)致地講解了如何利用AI工具提高工作效率、優(yōu)化管理流程、提升人才管理水平。從AIGC的基礎(chǔ)知識(shí)到AI工具的使用，從AI在人力資源全生命周期所有場(chǎng)景中的應(yīng)用到使用AI的風(fēng)險(xiǎn)防控，本書全面系統(tǒng)地講解了HR需要掌握的全部AI知識(shí)。

·20.6萬(wàn)字

會(huì)員

空間智能原理與應(yīng)用

本書從空間信息處理角度出發(fā)，將人工智能領(lǐng)域的理論研究與專業(yè)實(shí)踐相結(jié)合，完整介紹人工智能方法及其在空間信息處理中的應(yīng)用，不僅涵蓋人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)概念與基本方法，而且探討知識(shí)圖譜、計(jì)算智能、新興機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)，同時(shí)介紹人工智能在地理文本大數(shù)據(jù)、遙感影像、激光點(diǎn)云等空間信息處理中的應(yīng)用實(shí)例，具有較強(qiáng)的代表性和啟發(fā)性。本書可以作為高等院校空間信息與數(shù)字技術(shù)、遙感科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的教材，也可供計(jì)算機(jī)、電子信息、自動(dòng)控制、地球測(cè)繪等領(lǐng)域從事空間信息智能處理工作的科技人員學(xué)習(xí)和參考。

·23.8萬(wàn)字

會(huì)員

機(jī)器學(xué)習(xí)（第2版）

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要技術(shù)基礎(chǔ)，涉及的內(nèi)容十分廣泛。本書涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)的概述、統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、文本分析、分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法等經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)，還包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測(cè)、自編碼器等深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。此外，本書還介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的熱門應(yīng)用領(lǐng)域推薦系統(tǒng)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等主題。本書深入淺出、內(nèi)容全、案例豐富，每章都提供Python程序代碼和習(xí)題，供讀者鞏固所學(xué)知識(shí)。

·30.2萬(wàn)字

會(huì)員

奇點(diǎn)到來(lái)：AIGC引爆增長(zhǎng)新范式

增長(zhǎng)是企業(yè)利用計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)增長(zhǎng)的新思路和新方法，本書作為該領(lǐng)域的入門級(jí)讀物，介紹了AIGC在增長(zhǎng)領(lǐng)域的技術(shù)和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。本書分為4部分，第1部分、第2部分、第4部分主要針對(duì)有興趣了解AIGC背后技術(shù)原理、增長(zhǎng)模式的變化以及截至2023年3月業(yè)界、學(xué)術(shù)界的最新技術(shù)進(jìn)展的讀者；第3部分包含AI的基礎(chǔ)知識(shí)、基礎(chǔ)模型，并從實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用角度介紹作為應(yīng)用開發(fā)者如何高效上手與利用最新的開源技術(shù)與API，適合有一定技術(shù)基礎(chǔ)的讀者。

·21.9萬(wàn)字

會(huì)員

機(jī)器學(xué)習(xí)教程（微課視頻版）

本書兼顧機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、經(jīng)典方法和深度學(xué)習(xí)方法，對(duì)組成機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和基本算法進(jìn)行了比較細(xì)致的介紹，對(duì)廣泛應(yīng)用的經(jīng)典算法如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、決策樹和集成學(xué)習(xí)等算法都給出了深入的分析并討論了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本方法，對(duì)深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行了全面的敘述，比較深入地討論了反向傳播算法、多層感知機(jī)、CNN、RNN和LSTM等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心知識(shí)和結(jié)構(gòu)；對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，不僅介紹了經(jīng)典表格方法，還討論了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。本書是面向大學(xué)理工科和管理類各專業(yè)的寬口徑、綜合性機(jī)器學(xué)習(xí)的教材，可供本科生和一年級(jí)研究生課程使用，也可供科技人員、工程師和程序員自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)的原理和算法使用。本書對(duì)基礎(chǔ)和前沿、經(jīng)典方法和熱門技術(shù)進(jìn)行了盡可能的平衡，使得讀者不僅能在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域打下一個(gè)良好的基礎(chǔ)，同時(shí)也可以利用所學(xué)知識(shí)解決遇到的實(shí)際問題并為進(jìn)入學(xué)科前沿打好基礎(chǔ)。

·20.6萬(wàn)字

會(huì)員

機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能的重要分支領(lǐng)域.本書作為該領(lǐng)域的入門教材，在內(nèi)容上盡可能涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)的各方面.全書共16章，大致分為3個(gè)部分：第1部分（第1～3章）介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)；第2部分（第4～10章）討論一些經(jīng)典而常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、貝葉斯分類器、集成學(xué)習(xí)、聚類、降維與度量學(xué)習(xí)）；第3部分（第11～16章）為進(jìn)階知識(shí)，內(nèi)容涉及特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)、計(jì)算學(xué)習(xí)理論、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、概率圖模型、規(guī)則學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。每章都附有習(xí)題并介紹了相關(guān)閱讀材料，以便有興趣的讀者進(jìn)一步鉆研探索。本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化及相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生教材，也可供對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀參考。

·22.7萬(wàn)字

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人工智能對(duì)北京市就業(yè)的影響與應(yīng)對(duì)

人工智能作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)及高精尖產(chǎn)業(yè)發(fā)展的原創(chuàng)性、引領(lǐng)性和代表性技術(shù)，在北京國(guó)際科技創(chuàng)新中心、全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)標(biāo)桿城市的建設(shè)中迎來(lái)了發(fā)展的“關(guān)鍵窗口期”和“政策紅利期”，成為北京高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎和打造高質(zhì)量就業(yè)“北京樣板”的重大機(jī)遇。本書是一部經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)術(shù)專著，書稿導(dǎo)向積極。本書采用多元數(shù)據(jù)來(lái)源，運(yùn)用案例研究法、輿情分析與大數(shù)據(jù)分析法等多種研究方法，從產(chǎn)業(yè)與就業(yè)動(dòng)態(tài)匹配視角，聚焦人工智能對(duì)北京市就業(yè)的影響機(jī)制、效應(yīng)和趨勢(shì)開展理論和實(shí)證研究，在此基礎(chǔ)上提出系統(tǒng)化的應(yīng)對(duì)政策體系和實(shí)現(xiàn)路徑。

·25.6萬(wàn)字

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人工智能及其應(yīng)用

本書為普通高等教育“十一五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材。系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，比較全面地反映了國(guó)內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的最新進(jìn)展和發(fā)展方向。全書共分為11章。首先簡(jiǎn)要介紹了人工智能的發(fā)展歷史及概況；然后重點(diǎn)介紹了人工智能的知識(shí)表示方法，搜索技術(shù)和知識(shí)推理；最后詳細(xì)介紹了人工智能的主要應(yīng)用以及一些應(yīng)用實(shí)例。內(nèi)容由淺入深、循序漸進(jìn)，條理清晰，各章均有大量的例題，便于讀者掌握和鞏固所學(xué)知識(shí)，讓學(xué)生在有限的時(shí)間內(nèi)，掌握人工智能的基本原理與應(yīng)用技術(shù)，提高對(duì)人工智能習(xí)題的求解能力。

·32.3萬(wàn)字

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人工智能

《人工智能》一書由騰訊一流團(tuán)隊(duì)與工信部高端智庫(kù)傾力創(chuàng)作。本書從人工智能這一顛覆性技術(shù)的前世今生說(shuō)起，對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)全貌、最新進(jìn)展、發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了清晰的梳理，對(duì)各國(guó)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)做了深入研究。本書還對(duì)人工智能給個(gè)人、企業(yè)、社會(huì)帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)進(jìn)行了深入分析。對(duì)于想全面了解人工智能的讀者，本書提供了重要參考，是一本必備書籍。

·22.5萬(wàn)字

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人工智能

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