"本書可幫助學習者建立起對人工智能的初步認識與知識框架,為后續(xù)深入學習人工智能技術,形成應用開發(fā)、場景應用能力打好基礎。本書通俗易懂,內(nèi)容循序漸進,從人們熟悉的人工智能應用場景入手,介紹當下火爆的人工智能技術及應用。本書兼具趣味性與知識性,理論講解與實踐應用并重,學習者可以通過實驗領會理論的奧妙,體會人工智能帶來的應用
"《機器學習項目成功交付》詳細闡述了與機器學習成功交付相關的基本知識,主要包括項目前期,開始工作,深入研究問題,探索性數(shù)據(jù)分析、道德和基線評估,使用機器學習技術制作實用模型,測試和選擇模型,系統(tǒng)構建和生產(chǎn),發(fā)布項目等內(nèi)容。此外,本書還提供了相應的示例、代碼,以幫助讀者進一步理解相關方案的實現(xiàn)過程。本書適合作為高等院校計
"深度學習絕非不可窺探的黑箱!深入理解其模型和算法的實際運作機制,是駕馭并優(yōu)化結果的關鍵。你無需成為數(shù)學專家或資深數(shù)據(jù)科學家,同樣能夠掌握深度學習系統(tǒng)內(nèi)部的工作原理。本書旨在通過深入淺出的方式,為你揭示這些原理,讓你在理解和解釋自己的工作時更加自信與從容!渡疃葘W習精粹與PyTorch實踐》以淺顯易懂的方式揭示了深度學
群體智能算法是一類源于自然現(xiàn)象與社會規(guī)律啟發(fā)的智能算法,是當前人工智能方法的重要組成部分。本書從群體智能算法的基本特征入手,介紹了常見的群體智能算法及其理論基礎研究的三大內(nèi)容:數(shù)學模型、收斂性與時間復雜度,詳細闡述了粒子群優(yōu)化算法、蟻群優(yōu)化算法、鴿群優(yōu)化算法、頭腦風暴算法與煙花算法的數(shù)學模型、收斂性分析與時間復雜度分析
"《融合數(shù)字電路與存內(nèi)計算的高能效神經(jīng)網(wǎng)絡處理器(英文版)》從純數(shù)字電路和融合存內(nèi)計算的高能效神經(jīng)網(wǎng)絡處理器兩個角度開展了四項主要的研究工作。在數(shù)字電路神經(jīng)網(wǎng)絡處理器層面,一方面針對傳統(tǒng)架構數(shù)據(jù)復用優(yōu)化不充分的問題,提出了針對特定卷積核優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡處理器KOP3。另一方面,針對不規(guī)則稀疏網(wǎng)絡壓縮技術引起的顯著額外
"本書從人工智能時代大學生應具備的基礎素養(yǎng)出發(fā),緊密圍繞任務案例闡述生成式人工智能(AIGC)如何輔助學習、工作、科研、生活等方面,主要內(nèi)容包括了解生成式人工智能、熟練使用“提示詞”與AI高效溝通、AIGC助力“輕松”工作、AIGC輔助“高效”學習、AIGC創(chuàng)造“美好”生活、AIGC打造“爆款”文案、AIGC創(chuàng)作“大師
本書的目標是向你介紹圖數(shù)據(jù)結構、圖分析和圖機器學習的概念、技術和工具。每章的開頭都列出了目標,大致分為三個方面:學習圖分析和機器學習的概念;用圖分析解決特定問題;了解如何使用GSQL查詢語言和TigerGraph圖平臺。首先介紹圖數(shù)據(jù)的基本概念,然后通過連接、分析、學習三大部分深入講解一些圖算法和機器學習技術。
本書提供使用PyTorch開發(fā)深度學習應用程序的基本原理和方法,旨在為讀者介紹機器學習工程師和數(shù)據(jù)科學家在解決深度學習問題中所采用的主流現(xiàn)代算法與技術,緊跟深度學習領域的最新發(fā)展趨勢,助力初學者熟練掌握PyTorch。本書的核心優(yōu)勢在于,采用易于理解的問題與解決方案的結構,全面而詳盡地講解了PyTorch的使用方法,并
本書從多角度覆蓋了多智能體自主協(xié)同技術的內(nèi)容,分5篇共18章,包括多智能體系統(tǒng)的協(xié)同基礎、集群控制、通信優(yōu)化、任務協(xié)同及目標追蹤,旨在將多智能體自主協(xié)同技術中的方法和理論結合起來,并強調(diào)協(xié)同基礎的重要性,具有基礎性、應用性、綜合性和系統(tǒng)性等特點。本書可以作為多智能體系統(tǒng)領域研究的入門指南,或者作為協(xié)同無人系統(tǒng)工程師的自
本書是一本全面介紹人工智能概念和新發(fā)展、新興技術、產(chǎn)業(yè)應用和安全倫理思考的通識類圖書,分為認知篇、前沿篇、行業(yè)篇、思考篇四部分,從人工智能的發(fā)展歷程、模型等基礎知識講起,通過智能機器人、自動駕駛、大模型、AI生成等熱門應用讓讀者對人工智能技術有直觀的認識和理解,并從多個領域對人工智能存在問題進行了深度分析。本書內(nèi)容既有