本書(shū)分為6章、24小節(jié)，分別以“城市、政府、市場(chǎng)、人民、生態(tài)、未來(lái)”等角色和角度，通過(guò)相關(guān)話題、觀點(diǎn)與案例解讀的形式，分享國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀智慧城市的創(chuàng)新案例和解決方案，從各個(gè)層面探討智慧城市發(fā)展趨勢(shì)、挑戰(zhàn)和機(jī)遇，為讀者帶來(lái)全新的思考與啟發(fā)。

本書(shū)詳細(xì)介紹了人工智能領(lǐng)域涉及的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，對(duì)于每個(gè)問(wèn)題盡可能給出足夠詳盡的證明過(guò)程，以幫助讀者深入理解智能算法的原理。本書(shū)內(nèi)容涉及線性代數(shù)、高等數(shù)學(xué)、概率論、**化等多個(gè)數(shù)學(xué)分支內(nèi)的重要知識(shí)點(diǎn)。采用公式推導(dǎo)、圖表示例、應(yīng)用舉例相結(jié)合的方式，以翔實(shí)的語(yǔ)言、全新的視角，幫助讀者理解其中的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)。全書(shū)共分為10章:第1章

《AI可解釋性（Python語(yǔ)言版）》全面介紹了AI可解釋性的概念和可用技術(shù)，使機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)更易于解釋。書(shū)中提出的方法可以應(yīng)用于幾乎所有現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型：線性和邏輯回歸、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理和圖像識(shí)別等等。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，如今人們?cè)絹?lái)越多地使用人工智能體來(lái)執(zhí)行以前由人類處理的關(guān)鍵任務(wù)(醫(yī)療、法律和金融等

本書(shū)以智能算法為背景，全面地介紹了人工智能的各種算法，本書(shū)內(nèi)容以理論為基礎(chǔ)，以應(yīng)用為主導(dǎo)，循序漸進(jìn)地向讀者揭示怎樣利用智能算法解決實(shí)際問(wèn)題。全書(shū)共11章主要內(nèi)容包括MATLAB語(yǔ)言入門(mén)、插值算法與曲線擬合、灰色系統(tǒng)理論、傅里葉變換和小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解算法、模糊邏輯控制算法、滑模變結(jié)構(gòu)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論、支持向量

本書(shū)采用“理論+實(shí)踐”的方式，全面系統(tǒng)地講授了深度學(xué)習(xí)的基本原理以及使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)各類深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的方法。全書(shū)共10章，第1～3章主要介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，包括深度學(xué)習(xí)的概念和應(yīng)用、深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和優(yōu)化、TensorFlow的內(nèi)涵和特點(diǎn)等內(nèi)容；第4～5章主要介紹TensorFlow的安裝，以及計(jì)算模

本書(shū)深入淺出地介紹了近年來(lái)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(duì)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(shí)，分析了近年來(lái)在GAN訓(xùn)練、GAN質(zhì)量評(píng)估及多種改進(jìn)型GAN方面取得的進(jìn)展；在實(shí)踐方面，給出了基于Python的基本GAN編程實(shí)例。另外，本書(shū)還介紹了支撐GAN模型的基礎(chǔ)理論和

本書(shū)系統(tǒng)介紹了知識(shí)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(shí)踐。在基礎(chǔ)知識(shí)方面，本書(shū)囊括了知識(shí)圖譜從源數(shù)據(jù)到產(chǎn)生決策的全生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié)，分析了數(shù)據(jù)圖譜和知識(shí)圖譜的核心區(qū)別，介紹了圖譜構(gòu)建和知識(shí)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(shí)圖譜自動(dòng)構(gòu)建、知識(shí)圖譜融合和智能推理等問(wèn)題和挑戰(zhàn)。在應(yīng)用實(shí)踐方面，結(jié)

本書(shū)內(nèi)容包括Python編程IDE的安裝,機(jī)器學(xué)習(xí)分類,聚類,回歸,數(shù)據(jù)預(yù)處理和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。算法原理解析中所涉及到的數(shù)學(xué)等晦澀內(nèi)容都以知識(shí)窗的形式一一講解,表述通俗易懂;算法具體應(yīng)用中的案例典型生動(dòng),編程代碼具體詳細(xì),力求讓人工智能思想落地,直觀地展現(xiàn)于讀者面前。

本書(shū)選材廣泛,涵蓋了人工智能基礎(chǔ)、人工智能的利弊、人工智能中的推理、知識(shí)表示和知識(shí)圖譜、模糊邏輯系統(tǒng)、知情搜索算法和不知情搜索算法、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能中的智能體、智能制造、用于人工智能的五種編程語(yǔ)言、人工智能平臺(tái)、人工

本書(shū)面向人工智能初學(xué)者，分為基礎(chǔ)篇和進(jìn)階篇兩個(gè)篇章。其中，基礎(chǔ)篇內(nèi)容包括了人工智能的基本概念、人工智能的發(fā)展歷史、計(jì)算機(jī)與環(huán)境感知、簡(jiǎn)單幾何形狀的識(shí)別、人工智能搜索算法；進(jìn)階篇?jiǎng)t包括大數(shù)據(jù)的定義、知識(shí)與推理、回歸與分類、深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、感知信息處理。此外還有配合知識(shí)學(xué)習(xí)的課程實(shí)踐，包括圖形匹配以及微縮車倒車入庫(kù)等實(shí)驗(yàn)。本