本書(shū)通過(guò)分析最優(yōu)化理論和算法與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系：最優(yōu)化理論和算法促進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)最優(yōu)化的理論和求解方法也帶來(lái)了新的研究方向和研究方法。我們針對(duì)組合優(yōu)化問(wèn)題，特別是NP問(wèn)題,提出機(jī)器學(xué)習(xí)的求解方法，此類方法通過(guò)一些學(xué)習(xí)方法，結(jié)合傳統(tǒng)算法，給出了一套求解組合優(yōu)化問(wèn)題的機(jī)器學(xué)習(xí)理論方法。 本書(shū)共分為六章，

不知不覺(jué)，人工智能已經(jīng)走入我們的生活，尤其是圖像識(shí)別、文本識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言等技術(shù)。這些應(yīng)用的核心技術(shù)就是深度學(xué)習(xí)，也正是本書(shū)的核心內(nèi)容。 本書(shū)以TensorFlow為核心，分為3篇，共計(jì)15章節(jié)。第1篇是基礎(chǔ)篇（第1~5章），主要介紹什么是深度學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)是什么、深度學(xué)習(xí)所使用的教材和方法，以及深度學(xué)習(xí)

本書(shū)內(nèi)容涵蓋了人工智能的起源、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理、智能圖像處理、智能機(jī)器人。本書(shū)可供從事人工智能研究領(lǐng)域的工程技術(shù)人員和科研人員閱讀。

本書(shū)以“平民”的起點(diǎn)，從“零”開(kāi)始，基于PyTorch框架，介紹深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)與技巧，逐層鋪墊，營(yíng)造良好的帶入感和親近感，把學(xué)習(xí)曲線拉平，使得沒(méi)有學(xué)過(guò)微積分等高級(jí)理論的程序員一樣能夠讀得懂、學(xué)得會(huì)。同時(shí)，本書(shū)配合漫畫(huà)插圖來(lái)調(diào)節(jié)閱讀氣氛，并對(duì)每個(gè)原理都進(jìn)行了對(duì)比講解和實(shí)例說(shuō)明。本書(shū)適合對(duì)深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)感興趣

數(shù)學(xué)是機(jī)器學(xué)習(xí)繞不開(kāi)的基礎(chǔ)知識(shí)，傳統(tǒng)教材的風(fēng)格偏重理論定義和運(yùn)算技巧，想以此高效地打下機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，針對(duì)性和可讀性并不佳。本書(shū)以機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的線性代數(shù)核心知識(shí)為重點(diǎn)，進(jìn)行新的嘗試和突破：從坐標(biāo)與變換、空間與映射、近似與擬合、相似與特征、降維與壓縮這5個(gè)維度，環(huán)環(huán)相扣地展開(kāi)線性代數(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法緊密結(jié)合的核心內(nèi)容，

本書(shū)主要講述了深度學(xué)習(xí)中的重要概念和技術(shù)，并展示了如何使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書(shū)首先介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中的基本概念，然后講述如何使用TensorFlow訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，以及如何通過(guò)訓(xùn)練深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)字進(jìn)行分類，如何通過(guò)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)解決計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)言處理、語(yǔ)義分析等方面的

隨著計(jì)算科學(xué)的快速發(fā)展，人工智能已為我們大家熟知。2017年國(guó)務(wù)院正式印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確了人工智能的國(guó)家戰(zhàn)略地位，關(guān)于人工智能的科普、技術(shù)普及讀物也已出現(xiàn)，但符合少年兒童認(rèn)知的人工智能科普讀物卻一直是個(gè)空白。本書(shū)是面向少年兒童的人工智能科普讀物，用輕松有趣的筆觸和明確簡(jiǎn)潔的形式介紹人工智能的歷史、現(xiàn)狀

本書(shū)用淺顯易懂的語(yǔ)言，圖文并貌地講解了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，從如何挑選硬件到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初步搭建，再到實(shí)現(xiàn)圖片識(shí)別、文本翻譯、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)目前*流行的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。書(shū)中基于目前流行的PyTorch框架，運(yùn)用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了各種深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序，讓理論和實(shí)踐緊密結(jié)合。

深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能的引領(lǐng)技術(shù)，是引發(fā)新一輪人工智能熱潮的原動(dòng)力。本書(shū)從模型、算法、原理等角度全面介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括近兩年最新成果。全書(shū)由三大部分組成。第一部分是機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題、淺層機(jī)器學(xué)習(xí)、早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；第二部分是深度學(xué)習(xí)模型及算法，包括深度生成模型、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)和遞歸網(wǎng)絡(luò)、表示學(xué)

深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能的引領(lǐng)技術(shù)，是引發(fā)新一輪人工智能熱潮的原動(dòng)力。本書(shū)從模型、算法、原理等角度全面介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括近兩年最新成果。全書(shū)由三大部分組成。第一部分是機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題、淺層機(jī)器學(xué)習(xí)、早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；第二部分是深度學(xué)習(xí)模型及算法，包括深度生成模型、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)和遞歸網(wǎng)絡(luò)、表示學(xué)