本書介紹人工智能的基礎(chǔ)理論、技術(shù)及應(yīng)用。全書共9章,主要內(nèi)容包括人工智能概述、知識(shí)表示與知識(shí)圖譜、搜索策略、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)框架、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目剖析。本書強(qiáng)調(diào)理論聯(lián)系實(shí)際，既深入淺出地介紹了人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)用技術(shù)，又詳細(xì)介紹了兩個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)框架：PyTorc

《實(shí)戰(zhàn)AI大模型》是一本旨在填補(bǔ)人工智能（AI）領(lǐng)域（特別是AI大模型）理論與實(shí)踐之間鴻溝的實(shí)用手冊。書中介紹了AI大模型的基礎(chǔ)知識(shí)和關(guān)鍵技術(shù)，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT4、PaLM和視覺模型等，并詳細(xì)解釋了這些模型的技術(shù)原理

本書系統(tǒng)介紹了眾包學(xué)習(xí)的概念、應(yīng)用領(lǐng)域、前沿課題和研究實(shí)踐。在基礎(chǔ)知識(shí)方面，本書介紹了眾包的起源與發(fā)展、眾包技術(shù)的研究方向，分析眾包模式給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。在前沿技術(shù)方面，本書詳細(xì)闡述了眾包標(biāo)注真值推斷與面向眾包標(biāo)注數(shù)據(jù)的預(yù)測模型學(xué)習(xí)等前沿研究課題。在研究實(shí)踐方面，本書介紹了面向偏置標(biāo)注的眾包標(biāo)簽真值推斷、基于

本書以PyTorch深度學(xué)習(xí)的常用技術(shù)與真實(shí)案例相結(jié)合的方式，深入淺出地介紹使用PyTorch實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的重要內(nèi)容。本書共7章，內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)概述、PyTorch深度學(xué)習(xí)通用流程、PyTorch深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、手寫漢字識(shí)別、文本生成、基于CycleGAN的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換、基于TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺(tái)實(shí)現(xiàn)文本生成

本書通過想要學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的程序員綾乃和她朋友美緒的對話，逐步講解深度學(xué)習(xí)中實(shí)用的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。內(nèi)容涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、感知機(jī)、正向傳播和反向傳播，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中，重點(diǎn)講解了容易成為學(xué)習(xí)絆腳石的數(shù)學(xué)公式和符號(hào)。同時(shí)，還通過實(shí)際的Python編程實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，加深讀者對相關(guān)數(shù)學(xué)知識(shí)的理解。 本書適合對深度學(xué)習(xí)感興趣

《Copilot和ChatGPT編程體驗(yàn)：挑戰(zhàn)24個(gè)正則表達(dá)式難題》呈現(xiàn)了兩方競爭的格局。一方是專業(yè)程序員DavidQ.Mertz，是網(wǎng)絡(luò)上****的正則表達(dá)式教程的作者。另一方則是強(qiáng)大的AI編程工具OpenAIChatGPT和GitHubCopilot。比賽規(guī)則如下：David編寫了24個(gè)正則表達(dá)式難題，并展示如何解

《交互設(shè)計(jì)師成長手冊》分為4章：初識(shí)交互設(shè)計(jì)、設(shè)計(jì)方法論、設(shè)計(jì)分析與洞察、設(shè)計(jì)執(zhí)行與表現(xiàn)，全方位地展示了交互設(shè)計(jì)師的工作方式、工作技能和工作成果，幫助讀者真正認(rèn)識(shí)并理解交互設(shè)計(jì)，建立正確的交互設(shè)計(jì)思維，熟練使用交互設(shè)計(jì)工具、方法和流程，產(chǎn)出合理且優(yōu)秀的交互設(shè)計(jì)方案，逐步成長為一名專業(yè)的交互設(shè)計(jì)師。

本書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本概念、主要方法及代表性模型算法。本書根據(jù)人工智能的知識(shí)體系，在兼顧傳統(tǒng)的人工智能方法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)突出前沿性內(nèi)容，并對自動(dòng)推理、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、異常檢測、梯度下降、邏輯回歸、反向傳播、卷積網(wǎng)絡(luò)、語言模型、詞向量等常見技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)闡述和討論。本書結(jié)合應(yīng)用安排了示例和

本書對應(yīng)課程屬于一門概論性課程。本書將傳統(tǒng)的和新一代的人工智能/智能制造融于一體，從傳承與發(fā)展視角出發(fā)概述人工智能與智能制造的發(fā)展現(xiàn)狀及其相互關(guān)系，重點(diǎn)闡述人工智能與智能制造共性基礎(chǔ)技術(shù)、知識(shí)驅(qū)動(dòng)的符號(hào)智能、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)、智能制造理論與技術(shù)體系、智能制造的物理系統(tǒng)和信息系統(tǒng)，并指出人工智能與智能制造的未來發(fā)展方向

本書與工程實(shí)踐緊密結(jié)合，對連續(xù)控制系統(tǒng)、離散控制系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)等進(jìn)行了描述，從控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、分類、分析、設(shè)計(jì)出發(fā)，引出系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，對傳遞函數(shù)、動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)圖、典型環(huán)節(jié)等內(nèi)容進(jìn)行了細(xì)致的描述。本書重點(diǎn)對時(shí)域部分的系統(tǒng)階躍響應(yīng)分析、穩(wěn)定性分析、穩(wěn)態(tài)誤差計(jì)算，頻域部分的伯德圖、幅相頻率特性曲線、穩(wěn)定裕度等內(nèi)容進(jìn)行了闡述，進(jìn)