本書分理論和實(shí)踐兩大部分。理論部分介紹了深度學(xué)習(xí)的相關(guān)基礎(chǔ)知識，從深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識到簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再到更加復(fù)雜的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，層層遞進(jìn)，由淺入深。實(shí)踐部分以2019年華為新推出并于2020年開源的MindSpore框架為深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)工具，將理論部分介紹的深度學(xué)習(xí)理論知識運(yùn)用到實(shí)踐中，

本書是上海交通大學(xué)校友會人工智能分會2020年舉辦的“源聚·云上AI論壇”活動相關(guān)演講內(nèi)容的衍生書籍,書中介紹了15位優(yōu)秀上海交大校友的分享。從社會、技術(shù)和應(yīng)用三個(gè)角度介紹了人工智能在當(dāng)代的發(fā)展前沿,圍繞AI核心技術(shù)、產(chǎn)業(yè)融合、行業(yè)落地、發(fā)展趨勢等熱點(diǎn)話題,深入挖掘技術(shù)和產(chǎn)業(yè)相融合的奧秘,探索了人工智能行業(yè)的新趨勢、新

"本書比較全面地闡述了經(jīng)典控制、現(xiàn)代控制的基本內(nèi)容。全書共分九章，主要包括自動控制系統(tǒng)建模、時(shí)域分析法、根軌跡法、頻域分析法、離散系統(tǒng)分析、非線性系統(tǒng)分析、線性系統(tǒng)理論、最優(yōu)控制理論。各章均含有MATLAB支持下對控制系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算機(jī)輔助分析與設(shè)計(jì)典型實(shí)例。為幫助讀者更加熟練掌握該書內(nèi)容，配套出版了《自動控制原理數(shù)字課程

本書主要介紹了線性表、棧與隊(duì)列、遞歸、搜索和排序、樹、圖等常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的概念和最基本的應(yīng)用。本書引入了各種各樣的生活知識來類比，并充分運(yùn)用圖形語言來體現(xiàn)抽象內(nèi)容，對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所涉及的一些經(jīng)典算法逐行分析、多算法比較。

本書對人工智能安全的理論與實(shí)踐技術(shù)進(jìn)行了梳理，全面完整地覆蓋了人工智能安全技術(shù)的主要方面，把相關(guān)知識體系劃分為五部分，即人工智能的安全觀、人工智能安全的數(shù)據(jù)處理、人工智能用于網(wǎng)絡(luò)安全的攻擊與防御、人工智能模型的對抗攻擊與防御以及人工智能平臺的安全與工具。第一部分對人工智能安全問題、基本屬性、技術(shù)體系等進(jìn)行了歸納梳理。第

《人工智能》選取人工智能的9個(gè)核心方向，包括搜索、機(jī)器學(xué)習(xí)、線性回歸、決策樹、集成學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理與強(qiáng)化學(xué)習(xí)，系統(tǒng)梳理關(guān)鍵知識點(diǎn)，并詳細(xì)介紹基礎(chǔ)原理與重要算法，同時(shí)，加入了對前沿知識的介紹與對核心成果的分析和說明。同時(shí)，書中的每一章均配備作業(yè)題與編程練習(xí)，讓讀者們在練習(xí)當(dāng)中加深對算法與原理的理解

本書涵蓋了用于理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的必要統(tǒng)計(jì)力學(xué)知識,包括復(fù)本方法、空腔方法、平均場近似、變分法、隨機(jī)能量模型、Nishimori條件、動力學(xué)平均場理論、對稱性破缺、隨機(jī)矩陣?yán)碚摰?同時(shí)詳細(xì)描述了監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)、感知器網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其功能的物理模型以及解析理論,通過簡潔的模型展示了神經(jīng)網(wǎng)

本書是一部介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法的書籍。本書在闡述與機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的同時(shí)，提供了相關(guān)的編程實(shí)踐和實(shí)驗(yàn)。第2版新增了深度信念網(wǎng)絡(luò)和高斯過程的章節(jié)、卡爾曼濾波器和粒子濾波器的附加討論，對支持向量機(jī)的內(nèi)容進(jìn)行修訂，并且對代碼進(jìn)行改進(jìn)。目錄：前言、預(yù)先準(zhǔn)備、神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和線性判別、多層感知器、徑向基函數(shù)和樣條、降維、

本書面向研究型開發(fā)與創(chuàng)新能力培養(yǎng),重點(diǎn)講解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和前沿思想。Python是開展機(jī)器學(xué)習(xí)編程實(shí)踐的主流語言,本書為常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供了完整的Python實(shí)現(xiàn)代碼。本書在“中國大學(xué)MOOC”上同步開設(shè)配套慕課課程,供讀者免費(fèi)學(xué)習(xí)。

本書是一本系統(tǒng)介紹人工智能基礎(chǔ)知識和基本原理的入門書籍,從經(jīng)典人工智能入手,介紹知識表示、確定性推理、不確定性推理、專家系統(tǒng)和演化算法等。同時(shí),也介紹了典型機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)框架和方法,如決策樹、支持向量機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)等。另外,本書以Pytorch、sklearn等為基礎(chǔ)通過實(shí)踐項(xiàng)目