本書是人工智能專業(yè)課程建設(shè)的配套教材，根據(jù)高職高專人工智能技術(shù)應(yīng)用專業(yè)人才培養(yǎng)方案的要求，同時借鑒國家示范高職院校軟件專業(yè)教學(xué)經(jīng)驗編寫而成。全書共分為七章，主要章節(jié)由人工智能基礎(chǔ)、人工智能數(shù)值計算、知識表示、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、訪問數(shù)據(jù)庫等知識組成。本書理論與實踐相結(jié)合、內(nèi)容層次分明、示例代碼簡潔明了，每個案例

本書以人工智能發(fā)展為時代背景,通過20個機器學(xué)習(xí)模型和算法案例,為讀者提供較為詳細的實戰(zhàn)方案,以便進行深度學(xué)習(xí)。在編排方式上,全書側(cè)重對創(chuàng)新項目的過程進行介紹,分別從整體設(shè)計、系統(tǒng)流程和實現(xiàn)模塊等角度論述數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用等過程,并剖析模塊的功能、使用及程序代碼。為便于讀者高效學(xué)習(xí),快速掌握人工智能程序開發(fā)方

《物聯(lián)網(wǎng)之傳感器及自動識別技術(shù)項目實踐》一書分上、中、下三篇。上篇為處理器認知，包括；Arduino處理器、Cortex-M3處理器2個處理器項目；中篇為傳感器項目實踐，包括觸摸燈光秀、溫濕度顯示裝置、激光筆、光合作用補給、酒精檢測儀、燃氣泄漏監(jiān)測儀、安全防火、安防監(jiān)控、安全距離、聲控?zé)?0個傳感器應(yīng)用項目；下篇為自動

本書作為深度學(xué)習(xí)方面的入門書籍，目的是使讀者通過學(xué)習(xí)，理解和掌握深度學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)原理和計算方法，并將其用于指導(dǎo)理論分析和實踐開發(fā)。全書共8章。第1、2章主要介紹了深度學(xué)習(xí)的相關(guān)概念、發(fā)展簡史、主要進展，以及典型的深度學(xué)習(xí)平臺（MATLAB和TensorFlow）、數(shù)據(jù)增廣技術(shù)和相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；第3~5章詳細闡述了深度學(xué)

《TensorFlow開發(fā)入門》是一本面向AI工程師的入門書籍，介紹了從TensorFlow基礎(chǔ)知識到使用一個高級APIKeras構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型的相關(guān)內(nèi)容。全書共12章，分2部分進行介紹，其中第1部分為基礎(chǔ)篇，介紹了深度學(xué)習(xí)、TensorFlow和Keras的基礎(chǔ)知識；第2部分為應(yīng)用篇，介紹了如何使用Keras在圖像

本書系統(tǒng)介紹了自動控制的基本概念、數(shù)學(xué)模型的建立、時域特性分析、根軌跡分析、頻域特性分析等基本知識和分析方法，并將相關(guān)知識和數(shù)學(xué)模型方法用于分析、判斷控制工程問題。全書共分為9章，分別為：緒論、連續(xù)時間控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、線性系統(tǒng)的時域特性分析、根軌跡分析法、線性系統(tǒng)的頻域特性分析、線性系統(tǒng)的校正、線性離散系統(tǒng)的分析、

本書從機器學(xué)習(xí)的基本原理入手，以常見模型為驅(qū)動，配以精心設(shè)計的實踐案例，為大家呈現(xiàn)了機器學(xué)習(xí)理論知識和應(yīng)用方法。書中運用Python語言及scikit-learn庫實現(xiàn)了幾大常見機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練程序和預(yù)測程序，讓讀者能夠理論聯(lián)系實際，在學(xué)習(xí)、工作中應(yīng)用機器學(xué)習(xí)。本書適合打算入門機器學(xué)習(xí)的人閱讀。

本書根據(jù)新時代各學(xué)科建設(shè)的內(nèi)涵和標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)立德樹人教育理念，結(jié)合創(chuàng)新應(yīng)用型人才培養(yǎng)目標(biāo)和計算機二級考試需求編寫。內(nèi)容糅合課程蘊涵的思政元素，體現(xiàn)學(xué)科前沿性與時代性，增加云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和Python程序設(shè)計等學(xué)科前沿知識。以綜合應(yīng)用為主線，采用“案例引導(dǎo)，任務(wù)驅(qū)動”的方式組織全書，內(nèi)容通俗易懂，凸現(xiàn)綜合

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機器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用2021