本套書包含：《深度學習從基礎到實踐(上、下冊)》《圖神經(jīng)網(wǎng)絡》。

本書著重從方法論角度對基于知識圖譜的可解釋人工智能的相關研究進行分類梳理，并挑選了智能推薦、問答對話、關系推理等三個具有代表性的人工智能任務，在每個任務下遴選出近年來有具有里程碑意義的典型研究成果，詳細介紹基于知識圖譜的可解釋人工智能的理論模型和應用情況。本書既涵蓋了大量經(jīng)典算法，又引入了近年來在該領域研究中涌現(xiàn)出的新

本書在歸納分析國內(nèi)外關于多智能體系統(tǒng)分布式優(yōu)化控制算法的基礎上，研究了針對外部干擾、系統(tǒng)未建模動態(tài)、系統(tǒng)狀態(tài)受限、固定時間內(nèi)系統(tǒng)穩(wěn)定等具體需求的高階非線性多智能體系統(tǒng)的分布式控制器設計。主要內(nèi)容包括：設計基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應控制算法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡的萬能逼近能力對系統(tǒng)內(nèi)的未建模動態(tài)進行估計，并通過設計神經(jīng)網(wǎng)絡自適應律和自

本書全面詳盡地介紹了人工智能從誕生開始以來將如何塑造我們的世界和社會。通過色彩豐富、有趣的插圖，和通讀易懂的文字，生動地介紹了人工智能的方方面面。清晰地介紹了人工智能的起源、歷史、應用情況、技術局限和未來展望，并通過一些簡單、實用的科普知識，以生活場景作為切入點，以真實發(fā)生的事例作為例證，介紹了“圖靈測試”“中國房間”

本書以工作場景和具體任務來驅動，包括53個場景展示、85項任務模擬、237次提問示范，讓完全不懂技術的小白，也能成為ChatGPT工具使用方面的行家。

本書是一本全面介紹機器學習方法特別是算法的新書,適合初學者和有一定基礎的讀者。機器學習可以分成三大類別,監(jiān)督式學習、非監(jiān)督式學習和強化學習。三大類別背后的算法也各有不同。監(jiān)督式學習使用了數(shù)學分析中函數(shù)逼近方法、概率統(tǒng)計中的極大似然方法。非監(jiān)督式學習使用了聚類和貝葉斯算法。強化學習使用了馬爾可夫決策過程算法。機器學習背后

本書圍繞應用環(huán)境中實際問題的求解過程來闡述和講解程序設計思想方法和相關技術知識,向學生展示如何設計和選擇合適的數(shù)據(jù)結構來表示實際問題中的處理對象,如何把一個實際問題轉化成一個程序可計算的邏輯模型,以及如何考慮程序運行的效率來滿足問題求解對時間的要求等。

本書包括引言、基礎知識、基于知識的系統(tǒng)、高級專題、現(xiàn)在和未來以及安全與編程六部分內(nèi)容。從人工智能的定義講起,詳細講述人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的邏輯、知識表示和產(chǎn)生式系統(tǒng)等基礎知識;介紹并探究了人工智能領域的成功案例,也介紹了機器學習、深度學習以及受到自然啟發(fā)的搜索算法等;介紹了自然語言處

本書針對高等學校人工智能本科生專業(yè)人才培養(yǎng)的專業(yè)內(nèi)涵、定位和知識體系,設置了數(shù)學與統(tǒng)計、科學與工程、計算機科學與工程核心、人工智能核心、認知與神經(jīng)科學、先進機器人技術、人工智能與社會、人工智能工具與平臺等專業(yè)課程群,重點介紹了八大課程群中各課程的概況和知識點,為培養(yǎng)具有科學家素養(yǎng)的工程師奠定知識和能力的基礎。

本書從1989年密碼學家大衛(wèi)·喬姆失敗的數(shù)字現(xiàn)金計劃講起，為讀者詳細講述了數(shù)字現(xiàn)金的迭代歷史，及其數(shù)字現(xiàn)金與政府技術專家之間的關系。在面對數(shù)字現(xiàn)金對國家治理、國際管理模式挑戰(zhàn)的當下，作者嘗試通過研究數(shù)字現(xiàn)金的歷史淵源，并從該層面出發(fā)為人們講解不一樣的體系。作者認為，每種貨幣都承載著特定的時間和歷史結構，在這種結構中，貨