《基于知識(shí)工程的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化》的主要目標(biāo)是通過(guò)基本概念的全面介紹，使讀者深刻理解構(gòu)成MDO技術(shù)基礎(chǔ)的優(yōu)化方法。第2～6章涵蓋了這部分內(nèi)容，熟悉優(yōu)化方法和優(yōu)化理論的讀者可略讀或有選擇地閱讀這些章節(jié)。該書(shū)通過(guò)3章內(nèi)容來(lái)介紹MDO的核心知識(shí)：第7章闡述了解決假設(shè)問(wèn)題的靈敏度分析方法；第8章介紹了當(dāng)下先進(jìn)的MDO框架范例；第

本教材共9章，采用知識(shí)體系和案例體系兩種方式對(duì)人工智能技術(shù)及其應(yīng)用進(jìn)行闡述。第1章介紹了人工智能的概念，對(duì)人工智能的社會(huì)價(jià)值、應(yīng)用領(lǐng)域以及未來(lái)發(fā)展進(jìn)行展望。第2章介紹了人工智能技術(shù)知識(shí)與知識(shí)表示，列出其知識(shí)圖譜。第3章對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行概述，從發(fā)展、范圍、方法、工具以及挑戰(zhàn)等方面對(duì)人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行介紹。第4章介紹了人

人們幾乎天天使用常識(shí)推理，但用形式化的方式來(lái)表示卻非常困難。人工智能是研究解決某些通常被認(rèn)為要用智能才能解決的問(wèn)題的計(jì)算機(jī)技術(shù)，人工智能研究計(jì)算機(jī)刻畫(huà)主體如何獲得知識(shí)和處理知識(shí)的能力，人工智能邏輯就是用邏輯方法和成果研究主體如何處理知識(shí)的理論。本書(shū)分8章，從人工智能的角度來(lái)建立邏輯理論系統(tǒng)，系統(tǒng)全面地介紹了人工智能邏輯

本書(shū)系統(tǒng)地介紹了時(shí)滯分布參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的重要問(wèn)題，主要內(nèi)容包括時(shí)滯分布參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性、周期解、魯棒性、無(wú)源性、自適應(yīng)同步控制、自適應(yīng)學(xué)習(xí)同步、采樣同步控制及反同步等問(wèn)題。書(shū)中所給的分析方法包括代數(shù)不等式、線性矩陣不等式、隨機(jī)分析、自適應(yīng)控制、采樣控制、學(xué)習(xí)控制方法等。書(shū)中的內(nèi)容來(lái)源于作者近幾年來(lái)的創(chuàng)新性研究成果，

《實(shí)踐深度學(xué)習(xí)》共6章，第1章主要介紹深度學(xué)習(xí)必備的器材、操作系統(tǒng)及中間件的安裝方法;第2、3章解讀了深度學(xué)習(xí)示例中的基本術(shù)語(yǔ);第4章則通過(guò)示例程序說(shuō)明了VGG-16、ResNet-152的具體操作方法，并給出了提升估測(cè)精度的方法。而第5章介紹了基于26層網(wǎng)絡(luò)的Yolo和有助于醫(yī)學(xué)圖像目標(biāo)識(shí)別的U形23層網(wǎng)絡(luò)模型。第6

《人工智能基礎(chǔ)（原書(shū)第2版）》把近年來(lái)AI發(fā)展歷程中的重要事件一一進(jìn)行了梳理，不僅回顧了AI的誕生、發(fā)展，還詳細(xì)歸納整理了當(dāng)前AI研究的核心問(wèn)題—規(guī)劃、推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等，又在此基礎(chǔ)上對(duì)人工智能未來(lái)的發(fā)展方向給出了一定的預(yù)期，包括分布式AI及進(jìn)化計(jì)算等方面，很好地回答了所謂“人工智能的基礎(chǔ)究竟是什么”這一問(wèn)題。本書(shū)內(nèi)容直

本書(shū)主要介紹了Google云平臺(tái)中有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的多種工具，以及如何使用它們來(lái)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。這些工具對(duì)使用者在機(jī)器學(xué)習(xí)理論方面的要求很低，讀者可以在僅了解一點(diǎn)有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)的前提下使用它們。本書(shū)在使用每種機(jī)器學(xué)習(xí)的工具或技術(shù)之前，都會(huì)對(duì)相應(yīng)的理論進(jìn)行較為詳實(shí)的介紹。但也同時(shí)考慮了機(jī)器學(xué)習(xí)理論的復(fù)雜性，在對(duì)理論知識(shí)的

本書(shū)系統(tǒng)地介紹了人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)、核心技術(shù)、近年來(lái)的發(fā)展，以及在金融領(lǐng)域的應(yīng)用情況。全書(shū)分為上下兩篇，共14章。上篇為人工智能基礎(chǔ)理論，內(nèi)容包括人工智能概述、智能搜索技術(shù)、博弈決策、確定性知識(shí)表示及知識(shí)推理、不確定性推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算智能、智能主體技術(shù)；下篇為人工智能的應(yīng)用，內(nèi)容包括面向金融領(lǐng)域的信息抽取、面向金融

本書(shū)在“科學(xué)技術(shù)社會(huì)學(xué)”框架下，從多學(xué)科交叉的管理綜合角度將物聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)社會(huì)與治理創(chuàng)新研究貫通起來(lái)，全面、系統(tǒng)地分析物聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)社會(huì)及其治理邏輯等元問(wèn)題，從技術(shù)和經(jīng)濟(jì)治理、文化治理、風(fēng)險(xiǎn)治理、民眾參與治理等方面創(chuàng)新物聯(lián)網(wǎng)新時(shí)代物聯(lián)網(wǎng)社會(huì)的治理理論與實(shí)踐。

本書(shū)從深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和AI芯片研究現(xiàn)狀出發(fā)，系統(tǒng)地論述了目前深度學(xué)習(xí)主流開(kāi)發(fā)平臺(tái)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于FPGA平臺(tái)實(shí)現(xiàn)加速的開(kāi)發(fā)原理和應(yīng)用實(shí)例。全書(shū)主要包括5部分：第1～2章介紹了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，并總結(jié)了深度學(xué)習(xí)主流開(kāi)發(fā)平臺(tái)和AI芯片的研究現(xiàn)狀；第3～6章在對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)層算子、FPGA進(jìn)行了介紹后，總結(jié)了FPGA神