本書按照人工智能歷史上的熱點遷移順序，將主體內(nèi)容分為推理、知識和學(xué)習(xí)三個部分進(jìn)行章節(jié)組織，系統(tǒng)介紹人工智能的基本原理和方法。在各章內(nèi)部，按照基本概念、算法模型和應(yīng)用設(shè)計逐步深化提升。具有啟發(fā)性強(qiáng)、系統(tǒng)性好、注重實用、貼近前沿等特點。配套提供講解視頻、習(xí)題答案、實踐代碼和思維導(dǎo)圖等教學(xué)資源。

本書深入剖析了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域所面臨的兩大核心挑戰(zhàn)：深度加深模型退化和監(jiān)督信息過度依賴。針對這兩大挑戰(zhàn)，本書提出了一系列解決思路，涵蓋模型結(jié)構(gòu)設(shè)計、訓(xùn)練策略優(yōu)化等方面的內(nèi)容。全書共7章，第1章主要介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的背景與意義，闡述了近年來國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀，分析了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)及其主要

本書是由百度云智學(xué)院與多所雙高院校共同編寫的人工智能校企“雙元”合作系列教材之一。本書遵循初學(xué)者對機(jī)器學(xué)習(xí)知識的認(rèn)知規(guī)律，采用由淺入深、循序漸進(jìn)的講授方式，詳細(xì)地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理，并采用“原理簡述+問題實例+實際代碼+運(yùn)行結(jié)果”的模式介紹常用算

本書為“十四五”職業(yè)教育國家規(guī)劃教材。本書的設(shè)計和編寫理念是培養(yǎng)高職學(xué)生的人工智能素養(yǎng)、計算思維能力和人工智能應(yīng)用能力。內(nèi)容選取既適合高職學(xué)生的特點，同時突出人工智能的通識性、典型性、實用性和可操作性。書中選取多個反映人工智能典型問題的案例，采用項

隨著ChatGPT等人工智能和語言模型不斷進(jìn)步，了解這些技術(shù)的含義和潛在陷阱比以往任何時候都更加重要。作為享譽(yù)全球的跨技術(shù)和設(shè)計學(xué)科思想家，前田約翰利用他的豐富經(jīng)驗，為企業(yè)、產(chǎn)品設(shè)計師和決策者提供了可行的指導(dǎo)。通過深思熟慮和偶爾異想天開的例子，他構(gòu)造了一個可以描述任何機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的關(guān)鍵功能的框架，并展望了可以如何使用它

內(nèi)容簡介自人工智能（AI）的概念誕生之日起，科學(xué)家們就熱衷于探討它的發(fā)展路徑。第一階段毫無疑問是計算智能，經(jīng)過半個多世紀(jì)，AI在運(yùn)算能力和記憶方面早已超越人類。第二階段，是感知智能，讓機(jī)器可以看得懂聽得懂這個世界�？茖W(xué)界認(rèn)為，尚未到來的第三階段，是認(rèn)知智能，甚至提到一個詞：認(rèn)知時代。我們來到大模型時代或者是生成式人工智

"隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，AI工具已經(jīng)成為現(xiàn)代社會不可或缺的重要組成部分，不管是個人還是企業(yè)，如何用AI工具，如何用好AI工具都是大家需要面臨的課題，由于國外大模型的開發(fā)及使用上多少都會受限，如何用好國內(nèi)已有的實用AI工具，這是編寫這本書的契機(jī)。 本書從眾多的AI工具中，篩選出了一批可以用智能創(chuàng)作、文本處理、數(shù)據(jù)

"本書全面深入探討了生成內(nèi)容的人工智能（AIGC），系統(tǒng)闡述了其定義、應(yīng)用及未來趨勢。書中分析 了AI如何重塑工作模式與職業(yè)機(jī)會，提供了零基礎(chǔ)者的詳盡入門指南，目的是幫助讀者掌握關(guān)鍵技能與 學(xué)習(xí)路徑。本書具體內(nèi)容包括有效利用ChatGPT的技巧，如Prompt設(shè)計與自定義指令，提升日常溝通與 創(chuàng)作效率；同時，探討

"《深入淺出機(jī)器學(xué)習(xí)：從數(shù)據(jù)到大模型》是一本旨在幫助讀者系統(tǒng)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的著作。本書通過深入淺出的方式，將復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和技術(shù)講解得深入淺出。本書從機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)開始，為讀者提供了對數(shù)據(jù)處理、特征工程和模型評估等核心概念的全面介紹。讀者將學(xué)習(xí)如何準(zhǔn)備和清洗數(shù)據(jù)，如何選擇和構(gòu)建合適的特征，并學(xué)會使用各種評估指標(biāo)來評估

"本書以模糊計算、神經(jīng)計算、進(jìn)化計算三大模塊為主，從理論基礎(chǔ)和實踐應(yīng)用兩個維度全面、系統(tǒng)地介紹關(guān)于計算智能的常見算法，并設(shè)計8個上機(jī)實驗，以滿足前面章節(jié)內(nèi)容仿真驗證的需要。全書共11章，內(nèi)容分別為緒論、模糊系統(tǒng)理論、模糊系統(tǒng)應(yīng)用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)、遺傳算法、遺傳規(guī)劃、蟻群算法、粒子群算法、新型群智能優(yōu)