《深度序列模型與自然語言處理：基于TensorFlow2實(shí)踐》以自然語言和語音信號(hào)處理兩大應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)檩d體，詳細(xì)介紹深度學(xué)習(xí)中的各種常用序列模型。在講述理論知識(shí)的同時(shí)輔以代碼實(shí)現(xiàn)和講解，幫助讀者深入掌握相關(guān)知識(shí)技能。《深度序列模型與自然語言處理：基于TensorFlow2實(shí)踐》共12章，不僅涵蓋了詞向量、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷

本書是“比爾·畢曉普商業(yè)經(jīng)典”系列圖書中的一冊(cè)。比爾·畢曉普提供了人工智能和自動(dòng)化時(shí)代的29種制勝策略,包括從最基本的戰(zhàn)略層面,到用更少的資源創(chuàng)造更多的價(jià)值,再到如何與當(dāng)下的科技進(jìn)行互動(dòng)等。作者用獨(dú)特的敘述和輕松的故事為我們梳理了AI和自動(dòng)化時(shí)代下所需的技能,例如他提出在“人機(jī)共舞”的時(shí)代,人們所需要具備的能力為無限的

本書對(duì)“西瓜書”中除了公式以外的重難點(diǎn)內(nèi)容加以解析,以過來人視角給出學(xué)習(xí)建議,對(duì)比較難理解的公式和重點(diǎn)內(nèi)容擴(kuò)充具體例子說明,以及對(duì)跳步過大的公式補(bǔ)充具體的推導(dǎo)細(xì)節(jié)。全書共16章,與西瓜書章節(jié)、公式一一對(duì)應(yīng),每個(gè)公式的解析和推導(dǎo)本書都以本科數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的視角進(jìn)行講解,希望能夠幫助讀者成為合格的“理工科數(shù)學(xué)基礎(chǔ)扎實(shí)點(diǎn)的大二下學(xué)

本書是一本人工智能應(yīng)用方法論的書，從技術(shù)原理、項(xiàng)目實(shí)踐到商業(yè)戰(zhàn)略再到實(shí)踐課，逐層放開視野。 部分首先圍繞機(jī)器為何學(xué)習(xí)和機(jī)器怎樣學(xué)習(xí)展開，樹立機(jī)器學(xué)習(xí)的基本觀念，認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的價(jià)值，啟發(fā)對(duì)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的思考；然后聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的技術(shù)原理和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，詳述假設(shè)目標(biāo)尋解的學(xué)習(xí)框架，探討模型如何變強(qiáng)，以及建

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支，是實(shí)現(xiàn)通用人工智能的重要途徑。本書介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)在算法層面的快速發(fā)展，包括值函數(shù)、策略梯度、值分布建模等基礎(chǔ)算法，以及為了提升樣本效率產(chǎn)生的基于模型學(xué)習(xí)、探索與利用、多目標(biāo)學(xué)習(xí)、層次化學(xué)習(xí)、技能學(xué)習(xí)等算法，以及一些新興領(lǐng)域，包括離線學(xué)習(xí)、表示學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)等，旨在提升數(shù)據(jù)高效性和策略的泛化能

本書對(duì)優(yōu)化算法的理論和研究進(jìn)展進(jìn)行了系統(tǒng)的梳理，旨在幫助讀者快速了解該領(lǐng)域的發(fā)展脈絡(luò)，掌握必要的基礎(chǔ)知識(shí)，進(jìn)而推進(jìn)前沿研究工作。本書首先介紹流行的機(jī)器學(xué)習(xí)模式，對(duì)重要的優(yōu)化理論進(jìn)行回顧，接著重點(diǎn)討論已廣泛應(yīng)用于優(yōu)化的算法，以及有潛力應(yīng)用于大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的算法，包括一階方法、隨機(jī)優(yōu)化方法、隨機(jī)和分布式方法、非凸

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯技術(shù)及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用》由百度首席技術(shù)官王海峰、百度人工智能技術(shù)委員會(huì)主席何中軍、百度技術(shù)委員會(huì)主席吳華聯(lián)合撰寫，以產(chǎn)業(yè)需求為牽引，介紹了新時(shí)期機(jī)器翻譯的產(chǎn)業(yè)需求特點(diǎn)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯的原理與方法、技術(shù)進(jìn)展及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。全書兼具理論與實(shí)踐，既有對(duì)原理與方法的介紹，又有豐富的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用案例�！渡窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯技術(shù)及

本書對(duì)自主智能系統(tǒng)前沿控制理論問題以及主要方法做了詳細(xì)闡述，主要從自主智能系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)、協(xié)同控制和網(wǎng)絡(luò)安全防御三個(gè)方面展開，內(nèi)容涵蓋事件觸發(fā)風(fēng)險(xiǎn)敏感狀態(tài)估計(jì)、具有相對(duì)熵約束的事件觸發(fā)最小最大狀態(tài)估計(jì)、多剛體的有限時(shí)間協(xié)同控制、多剛體系統(tǒng)的姿態(tài)同步、多剛體系統(tǒng)的最優(yōu)一致性、多智能體系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)攻擊下的安全控制以及多智能體

"本書從ChatGPT的基礎(chǔ)知識(shí)、應(yīng)用場(chǎng)景和案例分析等方面展開講解。例如，如何使用ChatGPT實(shí)現(xiàn)自然語言翻譯、如何使用ChatGPT學(xué)習(xí)英語，修改代碼、表格生成、甚至菜品開發(fā)等，所舉例的應(yīng)用場(chǎng)景中包含了⼤量的實(shí)用技巧和建議，幫助讀者更好地掌握和應(yīng)用ChatGPT⼯具。 本書共分為9個(gè)章

本書較為系統(tǒng)地介紹了人工智能時(shí)代技術(shù)賦能教育生態(tài)的理論與實(shí)踐探索,以“人工智能技術(shù)賦能教育”為核心,整合了智能技術(shù)對(duì)教育各要素產(chǎn)生的影響,形成人工智能時(shí)代師范生培養(yǎng)的框架模式。本書包括人工智能概述、人工智能時(shí)代的教育、人工智能時(shí)代的學(xué)校、人工智能時(shí)代的教師、人工智能時(shí)代的學(xué)生、人工智能時(shí)代的教育工具、人工智能時(shí)代的教育