人工智能時代已經(jīng)來臨，這項技術(shù)正在改變?nèi)祟惖恼J(rèn)知和行為習(xí)慣，也對很多領(lǐng)域和行業(yè)造成了影響。本書共3篇，認(rèn)知篇介紹了人工智能的理論知識與發(fā)展現(xiàn)狀，詳細講述人工智能與5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)的融合；價值篇主要講述了人工智能的價值，分析其為生活、社會、商業(yè)、醫(yī)療帶來的變革；場景篇從服務(wù)場景、工作場景、教育場景、營銷場景入手

本書共分10個項目，詳細介紹了人工智能導(dǎo)論的相關(guān)知識，內(nèi)容包括人工智能的前世今生、從零開始認(rèn)識人工智能、人工智能編程基礎(chǔ)開發(fā)語言——Phython、物體識別、計算機視覺的應(yīng)用——人臉識別、生物信息識別、自然語言處理、語音識別、無人駕駛和數(shù)據(jù)挖掘。 本書適用于高職高專院校理工科學(xué)生，作為通識課教材使用。

本書是“高級人工智能人才培養(yǎng)叢書”中的一本，首先介紹了機器學(xué)習(xí)的相關(guān)概念和發(fā)展歷史，并在此基礎(chǔ)上提出了深度學(xué)習(xí)——它本質(zhì)上是近幾年來大數(shù)據(jù)技術(shù)催生的產(chǎn)物。本書共12章，其中，第1～7章為機器學(xué)習(xí)的內(nèi)容，分別介紹了機器學(xué)習(xí)的簡單模型、貝葉斯學(xué)習(xí)、決策樹、支持向量機、集成學(xué)習(xí)和聚類；第8～12章為深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容，由感知機與

本書主要介紹了智能計算技術(shù)相關(guān)的理論方法與關(guān)鍵技術(shù)，并對典型的應(yīng)用領(lǐng)域與平臺也進行了相關(guān)介紹和討論。全書共10章，簡要介紹智能的起源、智能與計算等研究背景及意義，詳細介紹了機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等模型與算法及其應(yīng)用，著重介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、網(wǎng)學(xué)習(xí)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索和大數(shù)據(jù)資源服務(wù)等技術(shù)，并面向智能交通和網(wǎng)絡(luò)交易支付等

本書主要講述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要概念和技術(shù)，并展示了如何使用Python來解決日常生活中常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問題。本書包含了6個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的項目，分別是糖尿病預(yù)測、出租車費用預(yù)測、圖像分類、圖像降噪、情感分析和人臉識別，這6個項目均是從頭開始實現(xiàn)，且使用了不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在每個項目中，本書首先會提出問題，然后介紹解決該問題需要

本書主要介紹統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域常用的基礎(chǔ)模型、算法和代碼實現(xiàn)。包括統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)、Python語言基礎(chǔ)，常用的線性回歸、貝葉斯分類器、邏輯回歸、SVM、核方法、集成學(xué)習(xí)，以及深度學(xué)習(xí)中的多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、變分自編碼器、對抗生成網(wǎng)絡(luò)和強化學(xué)習(xí)等模型與優(yōu)化方法，使用Scikit-Learn、TensorF

本書以青少年喜愛的《西游記》為藍本進行人物塑造，故事主線講述了人工智能時代下，一個具備學(xué)習(xí)人工智能的硬件基礎(chǔ)，卻缺乏相關(guān)理論知識的智能機器人——悟小白，在通臂猿猴的陪伴下，在尋找人工智能專家唐小僧拜師學(xué)藝的路上，通過重重關(guān)卡，不斷歷練的故事，而這正是人工智能的技術(shù)基石——“機器學(xué)習(xí)”的本質(zhì)。故事由淺入深，通過各類關(guān)卡和

這是一本寫給青少年看的人工智能科普圖書，目的是幫助青少年啟蒙科學(xué)素養(yǎng)，開闊科學(xué)視野，培養(yǎng)科學(xué)思維，鍛煉動手能力，讓小讀者了解人工智能的過去、現(xiàn)在和未來，從而更好地融入人工智能時代。通過閱讀本書，小讀者不僅能學(xué)習(xí)Python語言的基本使用，還可以從數(shù)據(jù)、算法等多個角度來一探人工智能的奧秘。所有這些都旨在激發(fā)孩子們的好奇心

本書系統(tǒng)介紹了知識圖譜的概念、發(fā)展歷程、技術(shù)體系、前沿技術(shù)與應(yīng)用實踐。在基礎(chǔ)知識方面，本書囊括了知識圖譜從源數(shù)據(jù)到產(chǎn)生決策的全生命周期的各個環(huán)節(jié)，分析了數(shù)據(jù)圖譜和知識圖譜的核心區(qū)別，介紹了圖譜構(gòu)建和知識表示等相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)。在前沿技術(shù)方面，全面介紹了知識圖譜自動構(gòu)建、知識圖譜融合和智能推理等問題和挑戰(zhàn)。在應(yīng)用實踐方面，結(jié)

本書深入淺出地介紹了近年來AI領(lǐng)域中十分引人注目的新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的基本原理、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其在圖像處理領(lǐng)域中的應(yīng)用；同時，分析了近年來在GAN訓(xùn)練、GAN質(zhì)量評估及多種改進型GAN方面取得的進展；在實踐方面，給出了基于Python的基本GAN編程實例。另外，本書還介紹了支撐GAN模型的基礎(chǔ)理論和