人工智能已經(jīng)來了，它就在我們身邊，幾乎無處不在。人工智能技術(shù)正在徹底改變?nèi)祟惖恼J知，重建人機相互協(xié)作的關(guān)系。史無前例的自動駕駛正在重構(gòu)我們頭腦中的出行地圖和人類生活圖景，今天的人工智能技術(shù)也正在翻譯、寫作、繪畫等人文和藝術(shù)領(lǐng)域進行大膽的嘗試。我們真的知道什么是人工智能嗎?我們真的準備好與人工智能共同發(fā)展了嗎?我們該如何

本書共11章，主要包括人工智能的基本概念、知識表示技術(shù)、搜索策略、邏輯推理技術(shù)、不確定性推理方法、專家系統(tǒng)、機器學習、模式識別、Agent和多Agent系統(tǒng)、人工智能程序設(shè)計語言以及人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用。

本書共有4部分，分9章。第壹部分對TensorFlow的歷史脈絡(luò)進行了簡要的梳理，介紹在安裝TensorFlow時應(yīng)當考慮的因素，并給出了詳細的TensorFlow安裝指南；第二部分深入介紹TensorFlowAPI的基礎(chǔ)知識；第三部分關(guān)注一種更為復雜的深度學習模型，首先對模型進行描述，然后介紹如何用可視化的數(shù)據(jù)流圖表

本書從構(gòu)成IoT的技術(shù)要素講起，逐步深入講解如何靈活運用IoT。內(nèi)容包括用于實現(xiàn)IoT的架構(gòu)、傳感器的種類及能從傳感器獲取的信息等，并介紹了傳感設(shè)備原型設(shè)計必需的Arduino等平臺及這些平臺的選擇方法，連接傳感器的電路，傳感器的數(shù)據(jù)分析，乃至IoT跟智能手機/可穿戴設(shè)備的聯(lián)動等。此外，本書以作者們開發(fā)的IoT系統(tǒng)為例

本書是一本數(shù)據(jù)挖掘和機器學習領(lǐng)域入門階段的實驗教材，每章由知識要點和實驗兩個部分組成。知識要點部分給出了實驗內(nèi)容對應(yīng)的知識脈絡(luò)，以及對相關(guān)問題的理解和分析方法。實驗部分以Mahout工具包為實驗平臺，針對每章的知識點設(shè)計了幫助讀者理解和掌握的實驗，這些實驗同時也為讀者運用Mahout工具包針對各種數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的實

本書共七篇21章，介紹了認知計算與物聯(lián)網(wǎng)、認知計算與機器學習、認知計算與大數(shù)據(jù)分析、認知云計算、認知計算與機器人技術(shù)、認知計算應(yīng)用和認知計算前沿專題等七個方面的內(nèi)容，全面研究了認知計算與當前各前沿研究領(lǐng)域的結(jié)合及應(yīng)用，全面概括了認知計算這一全新概念在當前科技領(lǐng)域研究的重要性。本書可以作為取代《物聯(lián)網(wǎng)導論》之類教材的全新

本書對近年來稀疏學習、分類與識別領(lǐng)域常見的理論及技術(shù)進行了較為全面的闡述和總結(jié)，并結(jié)合作者多年的研究成果，對相關(guān)理論及技術(shù)在應(yīng)用領(lǐng)域的實踐情況進行了展示和報告。

人工智能的成長，一方面有待認知神經(jīng)科學的突破和研究方法論的進步；另一方面需要切實應(yīng)用的反哺以發(fā)現(xiàn)問題繼而反思。本選題在簡要介紹人工智能的歷史與現(xiàn)狀、思維科學的基本思想與觀念的基礎(chǔ)上，強調(diào)知識工程、尤其是經(jīng)驗及其隱性知識在智能模擬中的獨特作用和重要意義，以書法創(chuàng)作的形象思維模擬和進入應(yīng)用的計算機輔助心電圖分析這兩種“心跡

本書對近年來認知計算和多目標優(yōu)化領(lǐng)域常見的理論及技術(shù)進行了較為全面的闡述和總結(jié)，并結(jié)合作者多年的研究成果，對相關(guān)理論及技術(shù)在應(yīng)用領(lǐng)域的實踐情況進行了展示和報告。

本書以多智能體系統(tǒng)協(xié)同群集運動控制為主線，首先介紹圖論和控制器設(shè)計所用到的基礎(chǔ)理論知識；其次，分別從拓撲結(jié)構(gòu)的邊保持和代數(shù)連通度兩個角度介紹了連通性保持條件下的協(xié)同群集運動控制協(xié)議設(shè)計方法。進而，從個體動態(tài)模型和拓撲結(jié)構(gòu)模型兩方面繼續(xù)深入，針對典型的輪式移動機器人非完整約束模型介紹了連通性保持條件下的協(xié)同控制策略，為簡