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本書系統(tǒng)講述智能現(xiàn)象的簡要歷史。全書共分為10章。第1章介紹本書的寫作背景、對智能的不同定義、圍繞智能現(xiàn)象的問題、本書對智能現(xiàn)象的新假說;第2章介紹宇宙從無到有的過程、不安分的宇宙、改變以穩(wěn)定宇宙;第3章介紹物理學中的智能現(xiàn)象、重力智能、重力和暗能量、最小作用量原則、量子隱形傳態(tài);第4章介紹化學的簡要發(fā)展歷程、耗散結(jié)構(gòu)

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本書分析研究了深度學習相關(guān)的網(wǎng)絡模型，以及不同網(wǎng)絡模型的算法結(jié)構(gòu)、原理與核心思想及實戰(zhàn)案例。主要內(nèi)容涉及人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡、概率神經(jīng)網(wǎng)絡、小波神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡及其擴展模型、深度生成對抗網(wǎng)絡及其擴展模型、深度受限玻爾茲曼機及其擴展模型、深度信念網(wǎng)絡及其擴展模型、深度自編碼器及其擴展模型等深度學習網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、原

PyTorch神經(jīng)網(wǎng)絡實戰(zhàn)：移動端圖像處理主要介紹人工智能研究領(lǐng)域中神經(jīng)網(wǎng)絡的PyTorch架構(gòu)，對其在多個領(lǐng)域的應用進行系統(tǒng)性的歸納和梳理。書中的案例有風景圖分類、人像前景背景分割、低光照圖像增法、動漫頭像生成、畫風遷移、風格轉(zhuǎn)換等，對每項視覺任務的研究背景、應用價值、算法原理、代碼實現(xiàn)和移動端部署流程進行了詳細描述

本書講述機器學習的基本理論與應用，使用OpenCV、Python與MATLAB實現(xiàn)涉及的各種機器學習算法。通過理論學習和實踐應用，讀者能夠理解并掌握機器學習的原理和應用，拉近理論與實踐的距離。全書共分15章，主要內(nèi)容包括：機器學習理論簡介、機器學習理論與應用數(shù)學基礎、機器學習編程基礎、基于OpenCV和Python的機

本書是面向青少年的人工智能科普書和入門讀物，立足于趣味性、科學性、知識性和實踐性，盡量避免晦澀專業(yè)術(shù)語對閱讀流暢性的影響。書中還包含數(shù)十個精心篩選的實踐案例，可根據(jù)讀者需要靈活選用。全書共5個單元、14章，從人工智能的發(fā)展簡史講起，以語音、圖像、生活中的典型場景及倫理問題為主要知識載體，聚焦問題，深入淺出地引出人工智能

本書圍繞scikit-learn庫，詳細介紹機器學習模型、算法、應用場景及其案例實現(xiàn)方法，通過對相關(guān)算法循序漸進的講解，帶你輕松踏上機器學習之旅。本書采用理論與實踐相結(jié)合的方式，結(jié)合Python3語言的強大功能，以小的編程代價來實現(xiàn)機器學習算法。本書配套PPT課件、案例源碼、數(shù)據(jù)集、開發(fā)環(huán)境與答疑服務。本書共分13章，

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