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"本書循序漸進地介紹了深度學習的基礎知識與常用方法，全面細致地提供了深度學習操作的原理和在深度學習框架下的實踐步驟。本書共分為三部分，理論基礎、實驗和案例。第一部分理論基礎，包括第1~7章，主要介紹深度學習的基礎知識、深度學習在不同領域的應用、不同深度學習框架的對比以及機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等內(nèi)容；第二部分實驗，包括第8~

本書較為全面地介紹了人工智能邊緣設備的基礎概念、技術(shù)棧和應用開發(fā)等內(nèi)容，以企業(yè)用人需求為導向，以崗位技能和綜合素質(zhì)為核心，通過理論與實戰(zhàn)相結(jié)合的方式，旨在培養(yǎng)具備人工智能邊緣設備基礎認知，掌握人工智能模型選擇、部署和推理方法的應用型人才。全書共三篇：第一篇（模塊1~4）為基礎篇：人工智能邊緣設備開發(fā)入門，著重講解人工智

《人機共協(xié)計算》以人機共協(xié)計算這一理念為軸，以此對人機交互領域的現(xiàn)象予以歸納，對其未來發(fā)展提出一些啟發(fā)�！度藱C共協(xié)計算》主要設置為理論篇和技術(shù)篇，共11章：第1～4章是關(guān)于人機共協(xié)計算框架的理論篇：在回顧人機交互的發(fā)展歷史中，引出人機共協(xié)計算理念的由來，對技術(shù)的目的和發(fā)展趨勢進行討論，并對人機共協(xié)計算框架所涉內(nèi)容與范疇

本書講述基于人工智能的控制技術(shù)，主要介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡控制、模糊邏輯控制和進化算法控制。全書分為兩部分，共10章。第1部分為基礎篇，包括第1~6章，講述基礎理論。第1章緒論講述人工智能和控制論的基礎；第2~4章是神經(jīng)網(wǎng)絡控制部分，主要講述神經(jīng)網(wǎng)絡理論基礎、典型神經(jīng)網(wǎng)絡、神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制、強化學習和深度強化學習的內(nèi)容；第5

《AI訓練師手冊：算法與模型訓練從入門到精通》內(nèi)容系統(tǒng)、全面，實例豐富，共有10章，包括51個實操案例解析和80個行業(yè)案例分析。通過學習《AI訓練師手冊：算法與模型訓練從入門到精通》，讀者可以從零開始，逐步掌握人工智能的核心技術(shù)，成為合格的AI訓練師。《AI訓練師手冊：算法與模型訓練從入門到精通》附贈了同步教學視頻＋P

新質(zhì)生產(chǎn)力具有以數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化新技術(shù)為支撐，以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，以科技創(chuàng)新為核心驅(qū)動力等鮮明的時代特征。人工智能是新質(zhì)生產(chǎn)力的典型代表，是推動科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級、生產(chǎn)力整體躍升的驅(qū)動力量。加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力，要牢牢抓住人工智能這個“牛鼻子”，以實現(xiàn)經(jīng)濟社會各領域各環(huán)節(jié)智能化轉(zhuǎn)型升級。但也要看到，技術(shù)不

本書適用于探索該領域的新手和業(yè)余愛好者。在沒有背景知識的前提下，本書從一開篇，便向讀者講述了如何建立一個數(shù)據(jù)集，并展示了如何使用該數(shù)據(jù)集訓練一個成功的深度學習模型。此后，本書探討了經(jīng)典的機器學習算法，其目的是探討奠定深度學習革命的方法理論基礎。本書不僅為讀者提供扎實的概念基礎，還為讀者設計自己的項目和解決方案提供了實用

本書前五章(第1、2、3、4、5章)審視人工智能和軟件定義網(wǎng)絡/網(wǎng)絡功能虛擬化背后的技術(shù)，重點強調(diào)各種激動人心的機會，將網(wǎng)絡和人工智能這兩大類技術(shù)合而為一，實現(xiàn)安全的自智網(wǎng)絡。接下來的三章(第6、7、8章)探討自智網(wǎng)絡的軟件方面，包括公有云和開源的作用、容器和微服務的趨勢以及不斷發(fā)展的軟硬件平臺，這些平臺為自智網(wǎng)絡的分

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