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本書介紹了元學(xué)習(xí)方法的發(fā)展歷史、起源、思想、近來(lái)流行的元學(xué)習(xí)方法，以及這些方法的組織思路、改進(jìn)方案、相互繼承、如何應(yīng)用。本書共11章，分為兩部分：元學(xué)習(xí)方法思想的介紹和元學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景中模型的介紹。這些內(nèi)容介紹了如何在元學(xué)習(xí)框架下融入強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際應(yīng)用中深度模型的改進(jìn)，以適應(yīng)復(fù)雜多變的實(shí)際任務(wù)。

·19.7萬(wàn)字

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從機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)：基于scikit-learn與TensorFlow的高效開發(fā)實(shí)戰(zhàn)

這是一本場(chǎng)景式的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐書，筆者努力做到“授人以漁，而非授人以魚”。理論方面從人工智能（AI）與機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的基本要素講起，逐步展開有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)這三大類模型的應(yīng)用場(chǎng)景與算法原理；實(shí)踐方面通過(guò)金融預(yù)測(cè)、醫(yī)療診斷概率模型、月球登陸器、圖像識(shí)別、寫詩(shī)機(jī)器人、中國(guó)象棋博弈等案例啟發(fā)讀者將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在各行各業(yè)里，其中后三個(gè)案例使用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)。本書試圖用通俗的語(yǔ)言講解涵蓋算法模型的機(jī)器學(xué)習(xí)，主要內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)通用概念、三個(gè)基本科學(xué)計(jì)算工具、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、聚類模型、降維模型、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模型遷移等。在深入淺出地解析模型與算法之后，介紹使用Python相關(guān)工具進(jìn)行開發(fā)的方法、解析經(jīng)典案例，使讀者做到“能理解、能設(shè)計(jì)、能編碼、能調(diào)試”，沒(méi)有任何專業(yè)基礎(chǔ)的讀者在學(xué)習(xí)本書后也能夠上手設(shè)計(jì)與開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品。本書內(nèi)容深入淺出、實(shí)例典型，適合對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、技術(shù)管理、數(shù)據(jù)分析、軟件開發(fā)或?qū)W生讀者。閱讀本書既能了解當(dāng)前工業(yè)界的主流機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)開發(fā)工具的使用方法，又能從戰(zhàn)略方面掌握如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用到自己的企業(yè)與產(chǎn)品中。

·19.6萬(wàn)字

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智能機(jī)器人養(yǎng)成記：開發(fā)人類友好型機(jī)器人

在本書中，作者先描述了人工智能的缺陷（一個(gè)關(guān)鍵的缺點(diǎn)是：它沒(méi)有具象化），然后提出了一種制造類人機(jī)器人的不同方法：成長(zhǎng)型機(jī)器人，它受到成長(zhǎng)心理學(xué)及其對(duì)早期嬰兒行為的描述的啟發(fā)。他講述了自己對(duì)iCub類人機(jī)器人的實(shí)驗(yàn)，以及它從新生兒水平到相當(dāng)于9個(gè)月大的嬰兒的能力水平的成長(zhǎng)，解釋了iCub如何從自己的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。

·19.6萬(wàn)字

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人工智能導(dǎo)論

《人工智能導(dǎo)論》是為高等院校相關(guān)專業(yè)“人工智能導(dǎo)論”課程設(shè)計(jì)編寫，具有豐富應(yīng)用特色的主教材。針對(duì)高校學(xué)生的發(fā)展需求，《人工智能導(dǎo)論》分引言、基礎(chǔ)知識(shí)、基于知識(shí)的系統(tǒng)和高級(jí)專題四部分，可依照學(xué)習(xí)進(jìn)度與需求，做適當(dāng)選擇。內(nèi)容包括：引言，包括緒論（基本概念）、人工智能+領(lǐng)域應(yīng)用；基礎(chǔ)知識(shí)，包括大數(shù)據(jù)思維、搜索算法、知識(shí)表示；基于知識(shí)的系統(tǒng)，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)；高級(jí)專題，包括機(jī)器人技術(shù)、智能圖像處理、自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)規(guī)劃。

·19.6萬(wàn)字

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Python強(qiáng)化學(xué)習(xí)：算法、核心技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用

本書使用受現(xiàn)實(shí)世界商業(yè)和行業(yè)問(wèn)題啟發(fā)的實(shí)際示例來(lái)講授強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)知識(shí)。本書分為四部分：第一部分涵蓋強(qiáng)化學(xué)習(xí)的必要背景，包括定義、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決方案的概述；第二部分深入介紹最先進(jìn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（規(guī)模化的深度Q-學(xué)習(xí)、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)等），包括每種算法的優(yōu)缺點(diǎn)；第三部分介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的高級(jí)技術(shù)，包括機(jī)器教學(xué)、泛化和域隨機(jī)化、元強(qiáng)化學(xué)習(xí)等主題，還涵蓋強(qiáng)化學(xué)習(xí)中有助于改進(jìn)模型的各種高級(jí)主題；第四部分講解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的各種應(yīng)用，例如自主系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理、營(yíng)銷和金融、智慧城市與網(wǎng)絡(luò)安全等，并討論強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一些挑戰(zhàn)及未來(lái)方向。學(xué)完本書，你將掌握如何訓(xùn)練和部署自己的強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體來(lái)解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題。

·19.5萬(wàn)字

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深度學(xué)習(xí)詳解：基于李宏毅老師“機(jī)器學(xué)習(xí)”課程

本書根據(jù)李宏毅老師“機(jī)器學(xué)習(xí)”公開課中與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的內(nèi)容編寫而成，介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer、生成模型、自監(jiān)督學(xué)習(xí)（包括BERT和GPT）等深度學(xué)習(xí)常見算法，并講解了對(duì)抗攻擊、領(lǐng)域自適應(yīng)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)壓縮等深度學(xué)習(xí)相關(guān)的進(jìn)階算法.在理論嚴(yán)謹(jǐn)?shù)幕A(chǔ)上，本書保留了公開課中大量生動(dòng)有趣的例子，幫助讀者從生活化的角度理解深度學(xué)習(xí)的概念、建模過(guò)程和核心算法細(xì)節(jié).

·19.5萬(wàn)字

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傳感器技術(shù)及應(yīng)用

本書既詳細(xì)闡述了各類傳感器的基本原理、工作特性，又著重分析了其接口電路的設(shè)計(jì)原理和工程應(yīng)用實(shí)例。全書共12章，第1、2章介紹傳感器的概念、分類及基本特性；第3～11章分別講述電阻式、電感式、電容式、壓電式、磁電及磁敏式、熱電偶、超聲波、光電式、數(shù)字式、固態(tài)圖像、紅外、光纖、集成式傳感器的工作原理、性能、接口電路和實(shí)際應(yīng)用。第12章介紹傳感器的典型應(yīng)用實(shí)例。

·19.5萬(wàn)字

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計(jì)算社會(huì)學(xué)：基礎(chǔ)理論篇

本書是一本系統(tǒng)性梳理計(jì)算社會(huì)學(xué)相關(guān)理論和方法的論著。一方面，本書從傳統(tǒng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析的角度，詳細(xì)闡述社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)理論和動(dòng)力學(xué)模型——隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)、小世界網(wǎng)絡(luò)、無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)分析理論等，并將網(wǎng)絡(luò)過(guò)程和行為應(yīng)用于涌現(xiàn)、傳染病等方面。另一方面，融合人工智能在自然語(yǔ)言處理、推薦算法等領(lǐng)域的進(jìn)展，闡述了人工智能算法尤其是深度學(xué)習(xí)理論等在智能推薦、文本分析、假消息檢測(cè)、虛擬社交機(jī)器人等領(lǐng)域的應(yīng)用。在兼顧廣度和深度的前提下，本書深度融合計(jì)算機(jī)科學(xué)、社會(huì)學(xué)、人工智能和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等多學(xué)科的專業(yè)概念，突出闡述了計(jì)算社會(huì)學(xué)領(lǐng)域近年來(lái)的最新研究成果和關(guān)鍵技術(shù)突破。

·19.5萬(wàn)字

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工業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜：方法與實(shí)踐

本書源于阿里巴巴千億級(jí)知識(shí)圖譜構(gòu)建與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的工作總結(jié)，對(duì)知識(shí)圖譜理論和大規(guī)模工業(yè)實(shí)踐進(jìn)行了全面和深入的闡述。本書以阿里巴巴的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)為中心，以深厚的理論成果為支撐，詳細(xì)闡述了知識(shí)圖譜的方方面面。首先介紹工業(yè)場(chǎng)景下知識(shí)圖譜的現(xiàn)狀、存在的問(wèn)題和架構(gòu)設(shè)計(jì)；然后從知識(shí)表示、知識(shí)融合、知識(shí)獲取、知識(shí)推理、知識(shí)存儲(chǔ)和知識(shí)圖譜前沿方向等方面入手，介紹大規(guī)模商品知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法；最后結(jié)合阿里巴巴的業(yè)務(wù)實(shí)踐，詳細(xì)介紹知識(shí)圖譜的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、技術(shù)實(shí)現(xiàn)和業(yè)務(wù)應(yīng)用細(xì)節(jié)。通過(guò)閱讀本書，讀者不僅可以從零開始認(rèn)識(shí)知識(shí)圖譜，了解知識(shí)圖譜技術(shù)方法和前沿技術(shù)方向，而且可以熟悉知識(shí)圖譜工業(yè)實(shí)踐的實(shí)現(xiàn)路徑，清楚知識(shí)圖譜的應(yīng)用方向和方法。本書介紹的成果獲得錢偉長(zhǎng)中文信息處理科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)。本書在知識(shí)圖譜的廣度和深度上兼具極強(qiáng)的參考性，適合人工智能相關(guān)行業(yè)的管理者和研發(fā)人員、高等院校的計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生閱讀。

·19.4萬(wàn)字

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《機(jī)器學(xué)習(xí)》習(xí)題參考

本書配套周志華教授所著的《機(jī)器學(xué)習(xí)》教材，通過(guò)大量習(xí)題考查讀者對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的理解與掌握。全書分為兩個(gè)部分：第一部分習(xí)題對(duì)應(yīng)《機(jī)器學(xué)習(xí)》第1~10章的內(nèi)容，包括緒論、模型評(píng)估與選擇、線性模型、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)；第二部分包含6章應(yīng)用專題，通過(guò)綜合題的形式對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行多角度考查，包括線性模型的優(yōu)化與復(fù)用、面向類別不平衡數(shù)據(jù)的分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化與應(yīng)用、EM算法及其應(yīng)用、集成學(xué)習(xí)的過(guò)擬合現(xiàn)象研究、度量學(xué)習(xí)及其應(yīng)用。書中包含簡(jiǎn)答題、計(jì)算題和編程題，涵蓋不同難度級(jí)別，機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者可以通過(guò)這些習(xí)題深入了解和鞏固教材的關(guān)鍵概念，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有一定基礎(chǔ)的讀者也可以通過(guò)習(xí)題發(fā)現(xiàn)對(duì)一些知識(shí)點(diǎn)不同角度的解讀，為后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)的深入研究打下基礎(chǔ)。本書面向《機(jī)器學(xué)習(xí)》讀者以及廣大機(jī)器學(xué)習(xí)愛(ài)好者，可作為高等院校人工智能、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化及相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生的教學(xué)輔助書籍，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。

·19.3萬(wàn)字

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機(jī)·智：從數(shù)字化車間走向智能制造

國(guó)內(nèi)第一本有關(guān)數(shù)字化車間建設(shè)的書籍。數(shù)字化車間建設(shè)是智能制造的基礎(chǔ)與核心，如何建設(shè)是企業(yè)非常關(guān)注的重點(diǎn)，特別是智能背景下的數(shù)字化車間方面的書籍現(xiàn)在還沒(méi)人出版過(guò)，本書將本部分作為重點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行闡述。

·19.2萬(wàn)字

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巧用ChatGPT輕松學(xué)演講

本書分為23章，從基礎(chǔ)的演講知識(shí)入手，到演講稿的寫作技巧，再到指導(dǎo)讀者如何有效地利用ChatGPT進(jìn)行演講稿寫作和演講練習(xí)，最后通過(guò)實(shí)際的行業(yè)案例進(jìn)行深入的學(xué)習(xí)和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。使讀者不僅可以學(xué)習(xí)演講的相關(guān)知識(shí)，還能對(duì)如何利用ChatGPT進(jìn)行有效的演講有所理解。

·19.1萬(wàn)字

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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及應(yīng)用

面向智能制造應(yīng)用需求，以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合為主線，主要介紹：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)概念和體系架構(gòu)；工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)智能感知技術(shù)；工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸技術(shù)；工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理技術(shù)；工業(yè)大數(shù)據(jù)集成與融合技術(shù)；工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)行業(yè)應(yīng)用，包括汽車制造、3C制造、軌道交通裝備、航空航天等。

·18.8萬(wàn)字

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智能化未來(lái)：“暴力計(jì)算”開創(chuàng)的奇跡

《智能化未來(lái):“暴力計(jì)算”開創(chuàng)的奇跡》是全面深入剖析智能化信息技術(shù)的著作。作者將歷史文明視角、哲學(xué)思考、科學(xué)與技術(shù)分析、創(chuàng)新思維等內(nèi)容有機(jī)結(jié)合在一起，既高屋建瓴又深入本質(zhì)，論之有據(jù)、語(yǔ)言風(fēng)趣易懂而又不失嚴(yán)謹(jǐn)，對(duì)信息技術(shù)提出了獨(dú)特的、系統(tǒng)的、深刻的理念與看法，揭示出了信息技術(shù)發(fā)展的客觀本質(zhì)規(guī)律與趨勢(shì)，以及對(duì)人類文明的顛覆性影響。《智能化未來(lái):“暴力計(jì)算”開創(chuàng)的奇跡》適合高校師生、科技與社科學(xué)術(shù)研究人員、信息技術(shù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員以及政府產(chǎn)業(yè)主管部門相關(guān)人員閱讀。

·18.8萬(wàn)字

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云計(jì)算管理配置與實(shí)戰(zhàn)

本書圍繞云計(jì)算核心進(jìn)行展開，從基礎(chǔ)知識(shí)到集群架構(gòu)實(shí)現(xiàn)，全面系統(tǒng)地講解了如何從一個(gè)什么都不懂的云計(jì)算初學(xué)者成長(zhǎng)為可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行技術(shù)選型實(shí)施云計(jì)算集群架構(gòu)。全書分為上下篇，上篇主要是Linux系統(tǒng)原理和使用，云計(jì)算的環(huán)境是以此為基礎(chǔ)，尤其是關(guān)于防火墻和網(wǎng)絡(luò)跟云計(jì)算的實(shí)現(xiàn)關(guān)系緊密，了解其原理和使用是有必要的；下篇主要介紹了云計(jì)算集群的設(shè)計(jì)和實(shí)踐，從基礎(chǔ)知識(shí)的介紹、發(fā)展趨勢(shì)及應(yīng)用、云計(jì)算項(xiàng)目的核心組件、企業(yè)項(xiàng)目分析及技術(shù)選型、云計(jì)算集群的搭建、小型集群的調(diào)優(yōu)、大型集群的部署方案、多種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置、虛擬機(jī)和容器的部署使用、不同鏡像的制作方案及使用規(guī)范、常見問(wèn)題及解決方案等多個(gè)方面進(jìn)行展開和實(shí)踐，內(nèi)容從基礎(chǔ)到高階，技術(shù)從概念到原理，項(xiàng)目從業(yè)務(wù)拆分需求分析到技術(shù)選型搭建使用，遵循逐步遞進(jìn)的原則，逐步深入和提高。希望讀者通過(guò)本書可以了解并掌握云計(jì)算集群的使用，并對(duì)業(yè)務(wù)技術(shù)架構(gòu)有自己的思考。對(duì)于有一定的開發(fā)、設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人員，并想了解云計(jì)算集群的搭建和使用，本書具有很大的參考意義。本書涵蓋了Linux基礎(chǔ)知識(shí)與原理，對(duì)于沒(méi)有開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的人員，可以穩(wěn)扎穩(wěn)打從基礎(chǔ)部分學(xué)習(xí)，以及云計(jì)算的核心技術(shù)與原理和大型云計(jì)算集群的實(shí)踐案例，可以詳細(xì)了解到云計(jì)算集群的架構(gòu)及相關(guān)問(wèn)題的解決思路和方案。

·18.7萬(wàn)字

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你好中小學(xué)人工智能

本書是一本體系完整、綜合全面介紹中小學(xué)人工智能相關(guān)內(nèi)容的書籍。本書涉及人工智能的歷史與發(fā)展，中小學(xué)人工智能戰(zhàn)略定位、課程體系建設(shè)、計(jì)算思維，編程、機(jī)器人、知識(shí)工程、搜索算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能+X、人工智能對(duì)教育賦能、人工智能道德倫理與法律以及人工智能未來(lái)發(fā)展的展望等相關(guān)內(nèi)容。本書可以作為中小學(xué)教師教授人工智能課程的輔助書籍，也適合對(duì)中小學(xué)人工智能教育感興趣的廣大讀者閱讀使用，還可以作為廣大讀者系統(tǒng)了解人工智能相關(guān)知識(shí)的參考用書。

·18.7萬(wàn)字

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大話機(jī)器人

本書第0章為緒論，對(duì)機(jī)器人的需求及教育現(xiàn)狀進(jìn)行概述；第1章主要介紹機(jī)器人定義、機(jī)器人分類、機(jī)器人組成部件及相關(guān)技術(shù)參數(shù)等基本概念；第2章系統(tǒng)闡述前工業(yè)機(jī)器人時(shí)代國(guó)內(nèi)外機(jī)器人的起源和發(fā)展歷史，以及現(xiàn)代機(jī)器人的暢想；第3章主要介紹工業(yè)機(jī)器人到現(xiàn)代機(jī)器人的發(fā)展歷程，包括第一代、第二代和第三代機(jī)器人；第4章主要介紹當(dāng)前機(jī)器人在各行業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用狀況；第5章預(yù)測(cè)了機(jī)器人發(fā)展的兩個(gè)趨勢(shì)，即“向人”和“向機(jī)器”的對(duì)立屬性發(fā)展，并圍繞道德、法律、責(zé)任、義務(wù)、權(quán)利等對(duì)機(jī)器人倫理問(wèn)題進(jìn)行了討論。本書對(duì)機(jī)器人發(fā)展歷史進(jìn)行全面而系統(tǒng)的梳理，圖文并茂，調(diào)動(dòng)學(xué)生對(duì)機(jī)器人的興致，并為教師配備了電子教案，方便教師開展教學(xué)。本書可作為高等院校各類專業(yè)的機(jī)器人普及教材，也可為相關(guān)人員了解和認(rèn)識(shí)機(jī)器人提供參考。

·18.6萬(wàn)字

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模式識(shí)別與智能計(jì)算：Matlab技術(shù)實(shí)現(xiàn)（第2版）

本書廣泛吸取統(tǒng)計(jì)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、群智能計(jì)算等學(xué)科的先進(jìn)思想和理論，將其擴(kuò)充到模式識(shí)別體系中。再次修訂，將全書內(nèi)容進(jìn)行歸納整合，依據(jù)統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別理論體系分三部分，包括基礎(chǔ)篇、分類器設(shè)計(jì)篇和聚類分析篇。再版新書以一種新的體系，系統(tǒng)、全面地介紹模式識(shí)別的理論、方法及應(yīng)用。本書內(nèi)容新穎，實(shí)用性強(qiáng)，理論與應(yīng)用密切結(jié)合，以手寫數(shù)字識(shí)別為應(yīng)用實(shí)例，介紹理論運(yùn)用于實(shí)踐的實(shí)現(xiàn)步驟及相應(yīng)Matlab代碼，為廣大研究工作者和工程技術(shù)人員對(duì)相關(guān)理論的應(yīng)用起到借鑒作用。

·18.6萬(wàn)字

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聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)及實(shí)戰(zhàn)

本書針對(duì)產(chǎn)業(yè)界在智能化過(guò)程中普遍面臨的數(shù)據(jù)不足問(wèn)題，詳細(xì)地闡述了聯(lián)邦學(xué)習(xí)如何幫助企業(yè)引入更多數(shù)據(jù)、提升機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)一般分布在不同的位置，受隱私保護(hù)法規(guī)限制不能共享，形成了“數(shù)據(jù)孤島”。聯(lián)邦學(xué)習(xí)像“數(shù)據(jù)孤島”之間的特殊橋梁，通過(guò)傳輸變換后的臨時(shí)變量，既能實(shí)現(xiàn)模型效果提升，又能確保隱私信息的安全。本書介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的原理和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，主要內(nèi)容包括隱私保護(hù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)知識(shí)，聯(lián)邦求交、聯(lián)邦特征工程算法，三種常見的聯(lián)邦形式，以及工程架構(gòu)、產(chǎn)業(yè)案例、數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)等。

·18.5萬(wàn)字

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人工智能算法Python案例實(shí)戰(zhàn)

本書從概念和數(shù)學(xué)原理上對(duì)人工智能所涉及的數(shù)據(jù)處理常用算法、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)幾個(gè)主要方面進(jìn)行了闡述，并以Python為主要工具進(jìn)行了相應(yīng)的編程實(shí)踐，以使讀者對(duì)人工智能相關(guān)技術(shù)有更直觀和深入的理解。此外，本書也用幾個(gè)獨(dú)立的章節(jié)從原理和實(shí)踐上介紹了量子計(jì)算、區(qū)塊鏈技術(shù)、并行計(jì)算、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等與人工智能密切相關(guān)的前沿技術(shù)。本書適合對(duì)人工智能領(lǐng)域感興趣并有一定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的相關(guān)人員閱讀，也可作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教學(xué)參考書。

·18.4萬(wàn)字

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人工智能

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