強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個基本范示，其中智能體執(zhí)行動作以確保設(shè)備的最優(yōu)性能。雖然這種機(jī)器學(xué)習(xí)范式近年來取得了巨大的成功和普及，但以前的學(xué)術(shù)研究要么集中在理論上——最優(yōu)控制和動態(tài)規(guī)劃——要么集中在算法上——其中大多數(shù)是基于仿真的。 《基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)》提供了一個基于模型的框架來橋接這兩個方面，從而創(chuàng)建了一個基于模型的在

本書共6個項目，分別是：項目1，使用OpenCV實現(xiàn)人臉檢測；項目2，使用計算機(jī)視覺算法實現(xiàn)圖像識別；項目3，利用串口實現(xiàn)邊緣硬件控制；項目4，使用人臉檢測算法的家用設(shè)備控制；項目5，使用計算機(jī)視覺技術(shù)的稻麥成熟度監(jiān)測系統(tǒng)；項目6，使用語音識別實現(xiàn)智慧家居控制。

綜合集成研討體系源于系統(tǒng)科學(xué)和復(fù)雜性科學(xué)的研究，是我國科學(xué)家錢學(xué)森院士、戴汝為院士（本書作者之一）等學(xué)者在整合系統(tǒng)、思維、智能等學(xué)科理論的基礎(chǔ)上，于20世紀(jì)90年代初提出的處理“開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)”的方法論。當(dāng)前，隨著社會、網(wǎng)絡(luò)以及AI自身的高速發(fā)展，綜合集成研討體系的應(yīng)用環(huán)境和對象均發(fā)生了一定的變化，如何吸收信息科學(xué)、

本書是“人工智能技術(shù)應(yīng)用核心課程系列教材”之一，通過對人工智能基礎(chǔ)概念、技術(shù)分類、技術(shù)應(yīng)用、開發(fā)平臺、應(yīng)用場景和開發(fā)運(yùn)行環(huán)境等的系統(tǒng)介紹，結(jié)合樣板程序、經(jīng)典案例的上機(jī)實踐與代碼分析，使初學(xué)者快速地對人工智能的技術(shù)全貌建立起系統(tǒng)的認(rèn)識，并且掌握典型應(yīng)用開發(fā)環(huán)境與平臺的安裝、配置及應(yīng)用編程基礎(chǔ)技術(shù)。本書非常適合對人工智能、

本書以培養(yǎng)學(xué)生人工智能素養(yǎng)、人工智能思維和人工智能基本應(yīng)用能力為編寫理念，面向高職高專院校各專業(yè)學(xué)生，使用通俗易懂的語言，深入淺出地介紹人工智能的基本概念、基本知識和相關(guān)應(yīng)用。全書共分7章，主要內(nèi)容包括人工智能概述、人工智能生態(tài)、人工智能軟/硬件平臺、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺和自然語言處理。本書著重

人工智能的迅猛發(fā)展不僅深刻影響著技術(shù)創(chuàng)新、社會變革和職業(yè)發(fā)展，而且?guī)�來了諸多人工智能倫理問題和挑戰(zhàn)。為貫徹落實國家現(xiàn)代職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展要求，促進(jìn)社會公眾特別是青年學(xué)生對人工智能倫理的學(xué)習(xí)和思考，本書以學(xué)生為中心，以能力為本位，以提升人工智能倫理素養(yǎng)為宗旨，采用"問題導(dǎo)向、任務(wù)驅(qū)動、案例探究、場景應(yīng)用”的方法編寫，突出

"本書從強(qiáng)化學(xué)習(xí)最基本的概念開始介紹,將介紹基礎(chǔ)的分析工具,包括貝爾曼公式和貝爾曼最優(yōu)公式,然后推廣到基于模型的和無模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,最后推廣到基于函數(shù)逼近的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。本書強(qiáng)調(diào)從數(shù)學(xué)的角度引入概念、分析問題、分析算法,并不強(qiáng)調(diào)算法的編程實現(xiàn)。本書不要求讀者具備任何關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的知識背景,僅要求讀者具備一定的概率論

"本書以案例為載體，介紹了目前機(jī)器學(xué)習(xí)的部分主流算法及其應(yīng)用，簡要概括部分主流算法的基本原理，詳細(xì)說明應(yīng)用算法過程中需要注意的問題，通過實際案例的解析使學(xué)生更好地掌握主流算法。全書共四部分。第一部分（第1章）為理論基礎(chǔ)，著重介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展及主流應(yīng)用，還詳細(xì)介紹了本書中全部案例運(yùn)行環(huán)境的搭建方法。第二部分（第2~7章

本書將介紹如何將早期AI的實用性與深度學(xué)習(xí)能力和工業(yè)控制技術(shù)結(jié)合起來，在現(xiàn)實世界中做出穩(wěn)健的決策。作者使用具體的例子、最基本的理論和經(jīng)過驗證的架構(gòu)框架，展示了如何教授自主AI明確的技能和策略。讀者將了解何時以及如何使用和組合各種AI架構(gòu)設(shè)計模式，以及如何設(shè)計高級AI，而無須操作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

本書共分為三個部分，分別為理論基礎(chǔ)、實驗和案例。這三個部分層層遞進(jìn)，介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識與常用方法，全面細(xì)致地提供了深度學(xué)習(xí)的原理和在深度學(xué)習(xí)框架下的實踐步驟。第一部分主要通過7個章節(jié)來介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，包括深度學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，不同深度學(xué)習(xí)框架的對比，以及機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面的講解。第二部分主要包括常