在書中，作者從常識出發(fā)，對人工智能和機器人表達了很多令人驚訝而又讓人深思的觀點。 如果機器可以打造一個更美好的世界，這個世界為什么還需要我們？ 深度學習是學習人類做過（過去時）的事情的技術。 在陪伴老年人方面，迄今為止先進的機器人都不如狗做得好。 永生終將成為一種待價而沽或是可租可借的服務，就像目前的云計算服務

本書基于VisualStudio2012，采用案例驅動的方式編寫，旨在讓讀者掌握物聯(lián)網(wǎng)應用系統(tǒng)開發(fā)的思路、方法和常用技術。全書共8章，包括初識C#編程、C#語法基礎、流程控制、數(shù)組與集合、函數(shù)、面向對向編程類和對象、面向對向編程繼承和多態(tài)、線程處理，每章都根據(jù)教學需要配備了典型的實用案例。本書是全國職業(yè)院校技能大賽賽項

本書全面系統(tǒng)地介紹了物聯(lián)網(wǎng)安全的基本概念、基礎理論和關鍵技術。結構上分為物聯(lián)網(wǎng)概述、物聯(lián)網(wǎng)安全基礎、物聯(lián)網(wǎng)安全的密碼理論、物聯(lián)網(wǎng)感知層安全、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡層安全、物聯(lián)網(wǎng)應用層安全、物聯(lián)網(wǎng)安全系統(tǒng)設計。為強化教學的適宜性，每一章首先給出引領學習和目標導向的導學表，內容包括本章的知識單元與知識點、能力點、重難點和學習要求，以及

購物網(wǎng)站用算法來為你推薦商品，點評網(wǎng)站用算法來幫你選擇餐館，GPS系統(tǒng)用算法來幫你選擇*佳路線，公司用算法來選擇求職者……當機器最終學會如何學習時，將會發(fā)生什么？不同于傳統(tǒng)算法，現(xiàn)在悄然主導我們生活的是“能夠學習的機器”，它們通過學習我們瑣碎的數(shù)據(jù)，來執(zhí)行任務；它們甚至在我們還沒提出要求，就能完成我們想做的事。什么是終

《神經(jīng)網(wǎng)絡導論》共5章，第1章主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡、微分系統(tǒng)穩(wěn)定性理論和泛函分析的基本理論和概念；第2章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡的基本模型及算法；第3章介紹后期比較熱門的三種神經(jīng)網(wǎng)絡，即Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡、細胞神經(jīng)網(wǎng)絡與雙向聯(lián)想（BAM）神經(jīng)網(wǎng)絡的模型及動力學問題；第4章介紹復雜神經(jīng)網(wǎng)絡模型及動力學問題；第5章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡的應用

本書基于VisualStudio2012，以“小區(qū)物業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)”為案例，重點演示采用“VisualC#WPF應用程序”開發(fā)整個系統(tǒng)的完整過程。讓讀者掌握物聯(lián)網(wǎng)應用系統(tǒng)開發(fā)中的思路、方法和常用技術。全書共分8章，分別介紹了WPF開發(fā)簡介、WPF界面布局與控件、WPF圖形和多媒體開發(fā)、數(shù)據(jù)庫操作、I-O操作、ASP.NET

本書系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本原理、實現(xiàn)技術及其應用，全面地反映了國內外人工智能研究領域的新進展和發(fā)展方向。全書共19章，分為4個部分：第1部分是搜索與問題求解，用8章的篇幅系統(tǒng)地敘述了人工智能中各種搜索方法求解的原理和方法，內容包括狀態(tài)空間和傳統(tǒng)的圖搜索算法、和聲算法、禁忌搜索算法、遺傳算法、免疫算法、粒子群算法、蟻

馬文·明斯基認為，無論是人類的思維還是人工智能的思維，都是由原本簡單的元素相連而組成，當這些元素組成一個整體時，就成為無限復雜的、我們稱為思想和感情的東西。這些思想和感情可以轉化為人類的體驗。本書章節(jié)、段落之間的結構和明斯基的理論相呼應，翻過這一篇篇書頁，關于思維的統(tǒng)一理論漸漸成型。本書妙趣橫生，是想象空間里的一場歷險

隨著信息爆炸產生的海量數(shù)據(jù)時代的來臨，數(shù)據(jù)中所蘊含的價值將會對人類社會產生直接的，全面的，甚至是革命性的影響。因此，在大數(shù)據(jù)背景下，有效地分析，組織和使用各類數(shù)據(jù)，將對科技進步以及經(jīng)濟發(fā)展產生巨大的推動作用，孕育出前所未有的機遇。針對大數(shù)據(jù)技術體系架構，本著作總結出在大數(shù)據(jù)處理流程中，所面臨不同層面的問題及其相互關系，

這本書通過給出易操作的實踐指導、采用簡單的例子、激勵學生討論有趣的應用問題，用一種易于理解的方式介紹了機器學習的基本思想。本書主題包括貝葉斯分類器、近鄰分類器、線性和多項式分類器、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡以及支持向量機。后面的章節(jié)展示了如何把這些簡單工具通過“提升”（boosting）的方式結合起來，怎樣將它們應用于更加復雜的