智能的概念和內容很多，其核心思想是模擬人或其他生物的神經系統(tǒng)，實現(xiàn)各種運算和操作過程，尤其是人的智能操作�！禕R》本書由四部分組成，第一部分是概論，討論智能計算的類型、特征、發(fā)展過程和應用問題，并介紹和其他學科的關系問題。這些學科主要是生命科學、信息科學等。第二部分是算法篇，介紹智能計算中多種不同類型的算法，詳細介紹它

隨著人工智能技術在越來越多的行業(yè)中應用，諸多問題也隨之而來，最主要的問題在于人工智能技術與行業(yè)的結合深度不足。在大多數情況下，人工智能技術只能解決表層的行業(yè)問題，對于深層的業(yè)務問題賦能不足。當前急需探索人工智能技術與行業(yè)結合的方法與模式。本書結合了筆者構建人工智能產品的實際經驗，從人工智能產品流程、行業(yè)能力模型、人工智

本書主要討論在智能經濟的浪潮下，人工智能技術與區(qū)塊鏈技術的范式變革與產業(yè)應用，以及如何從數字經濟學視角理解智能經濟發(fā)展的商業(yè)邏輯變化和它所帶來的商業(yè)認知升級。全書包括從信息技術到智能經濟、區(qū)塊鏈技術應用與場景、人工智能技術應用與場景、智能經濟時代的商業(yè)趨勢四部分，共20講內容。 本書通過跨學科研究，構建了一整套認知人工

本書分四部分介紹深度學習算法模型及相關應用實例。第一部分介紹在深度學習中必備的一些數學和機器學習的基礎知識。第二部分介紹卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡、深度強化網絡等經典模型，并對每種模型從原理、結構、優(yōu)化等方面進行論述。第三部分介紹深度學習中常用的優(yōu)化方法及訓練技巧。第四部分結合實踐來介紹深度學習在計算機視覺、模式識別中

本書較為系統(tǒng)地講解了用戶體驗設計師的職能及價值體現(xiàn)的方法，由點到面地分析了用戶體驗設計的方法與技巧，目的是讓讀者能夠全方位地進行學習，使自己在互聯(lián)網行業(yè)變化如此迅速的當下不被淘汰。 全書分為8章。第1章對用戶體驗的概念、用戶體驗設計師的職責與價值等內容進行了分析；第2章主要對App設計中的基礎規(guī)范進行了系統(tǒng)全面的講解

共分為4個部分：1、基礎知識：主要介紹機器學習的基本概念、Python的基礎知識、常用第三方庫，并結合網絡爬蟲及信息提取案例和股票數據圖表繪制案例使讀者對本部分內容有更好的理解。2、有監(jiān)督分類案例：包括Iris數據分類、新聞文本數據分類、手寫數字圖像識別和場景文字檢測共4個案例。3、無監(jiān)督聚類案例：包括人臉圖像聚類和文

本書首先從深度學習的原理出發(fā)，介紹如何把深度學習的理論轉換為PyTorch代碼，然后介紹如何在計算機上運行這些代碼。作為一本面向初中級讀者的技術類圖書，本書在前面所述內容的基礎上，還介紹了學術界前沿的一系列實例，以及PyTorch的源代碼結構，以期讀者能夠融會貫通深度學習框架的設計和應用的思想。

隨著人工智能技術在各行業(yè)的應用蓬勃發(fā)展，其已滲透社會及人們日常生活的方方面面，且在圖像分類、目標識別、自然語言處理等領域顯示了良好的效果和前景。但是，人工智能及其分支技術有一些特定的脆弱性，在某些場景下容易受到欺騙和攻擊，若不對此采取一定措施，就有可能造成嚴重的后果。本書通過介紹針對圖像分類的對抗技術，描述了深度神經網

涵蓋強化學習基本算法實踐+深度強化學習算法的原理實現(xiàn)及案例。代碼豐富，可直接上手操作；配套豐富的直播課程資源！

本選題宏觀而全面地介紹了人工智能的理論和實踐，闡述了人工智能領域的核心內容，并較為深入的介紹了各個主要研究方向的理論基礎及應用。全書分為8章：第1章介紹人工智能的基本概念、研究目標及發(fā)展情況；第2章講解人工智能領域常用的數學概念；第3、4章討論人工智能在通訊領域、控制領域的應用原理及常見技術；第5章講解人工智能的核心算