本書是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜叶嗄陮?shí)踐的結(jié)晶。它深入淺出地講解了無代碼人工智能開發(fā)平臺(tái)實(shí)踐，可以激發(fā)讀者對人工智能的興趣、學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)、明確人工智能要素、掌握人工智能應(yīng)用流程，并在學(xué)習(xí)和工作中不斷拓展人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域，探索新的人工智能落地應(yīng)用場景。本書首先介紹了人工智能和無代碼人工智能平臺(tái)EasyDL的基本用法

本書系統(tǒng)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法及其應(yīng)用，在深入分析算法原理的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)前熱門應(yīng)用場景，向讀者展現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的綜合應(yīng)用，帶領(lǐng)讀者進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，開啟人工智能行業(yè)的大門。全書共21章，分為3部分。第1部分介紹機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法，包括線性回歸、多項(xiàng)式回歸、邏輯回歸、k-NN、決策樹、k-Means、SVM、隨機(jī)森林、

本書系統(tǒng)地論述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論和設(shè)計(jì)基礎(chǔ)，給出了大量應(yīng)用實(shí)例，旨在使讀者了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展背景和研究對象，理解和熟悉其基本原理和主要應(yīng)用，掌握其結(jié)構(gòu)模型和基本設(shè)計(jì)方法，為以后的深入研究和應(yīng)用開發(fā)打下基礎(chǔ)。全書共分為10章，第1、2章介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史、基本特征與功能、應(yīng)用領(lǐng)域及基礎(chǔ)知識(shí)，第3~10章展開介

使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決實(shí)際應(yīng)用問題涉及模型的建立、訓(xùn)練及評(píng)估等步驟。優(yōu)化算法常被用于訓(xùn)練模型的參數(shù)，是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要組成部分。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練可以建模成無約束優(yōu)化問題或帶約束優(yōu)化問題，約束可以為模型增加更多的先驗(yàn)知識(shí)�；�于梯度的算法（例如加速梯度法、隨機(jī)梯度法等）是求解無約束優(yōu)化問題的常用方法，而交替方向乘子法（ADM

本書是入門階段的人工智能技術(shù)讀物，使讀者獲得人工智能的入門知識(shí)和基本的人工智能思維模式與動(dòng)手能力，主要內(nèi)容包括人類智能與人工智能的關(guān)系、人工智能的定義、人工智能六大實(shí)現(xiàn)途徑、智能系統(tǒng)的動(dòng)手實(shí)踐等，為學(xué)校開展人工智能入門教學(xué)或者讀者自學(xué)人工智能技術(shù)提供參考和指南。

本書基于循序漸進(jìn)培養(yǎng)兒童數(shù)學(xué)核心概念和邏輯思維的培養(yǎng)目標(biāo)，用故事情景和實(shí)物化編程游戲工具，引導(dǎo)孩子在角色扮演和對圖形化程序指令符號(hào)的理解執(zhí)行過程中，訓(xùn)練孩子用計(jì)算思維解決問題，使抽象枯燥的數(shù)學(xué)教育和編程教育變成生動(dòng)活潑、充滿童趣，又富有互動(dòng)性的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。 附帶教學(xué)教案和教具

本書是《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的重磅升級(jí)版本，選用PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關(guān)深度學(xué)習(xí)的交互式學(xué)習(xí)體驗(yàn)。 本書重新修訂《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的所有內(nèi)容，并針對技術(shù)的發(fā)展，新增注意力機(jī)制、預(yù)訓(xùn)練等內(nèi)容。本書包含15章，第一部分介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和預(yù)備知識(shí)，并由線性模型引出基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——多層感知機(jī)

人工智能是一項(xiàng)高科技技術(shù)，也是計(jì)算機(jī)技術(shù)的一個(gè)重要分支，此技術(shù)是以人工的方法，對人類的行動(dòng)和思維進(jìn)行模仿，同時(shí)在人的智能基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展。人工智能應(yīng)用面比較廣泛，可代替人類進(jìn)行各個(gè)方面的工作，可以說大大提高了人類在日常生活工作中的效率。但人工智能具有兩面性，對人類有好的一面也有不好的一面。因此，本書將結(jié)合人工智能技術(shù)的發(fā)

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)方向。它是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、矩陣論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)等多門學(xué)科。其目標(biāo)是使用計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)活動(dòng)，從現(xiàn)有大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，利用經(jīng)驗(yàn)不斷改善系統(tǒng)性能。機(jī)器學(xué)習(xí)步驟一般分為獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建立模型、模型評(píng)估和預(yù)測。本書共6章。第1章節(jié)主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念及其

2017年，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，要求中小學(xué)開設(shè)人工智能相關(guān)課程，并提倡以計(jì)算思維為指導(dǎo)，將信息技術(shù)課程從技術(shù)導(dǎo)向轉(zhuǎn)換為科學(xué)導(dǎo)向。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能技術(shù)的內(nèi)核，走入我國廣大中小學(xué)生的課堂是科技發(fā)展的必然選擇。《BR》本書共11章，系統(tǒng)地介紹機(jī)器學(xué)習(xí)模型中常見的白盒和黑盒模型，以及這些模型統(tǒng)一的框