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本書共分8章,內(nèi)容包括深度學習基礎、深度學習框架PyTorch的安裝、PyTorch基礎、線性回歸和邏輯回歸、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡及生成式對抗網(wǎng)絡。本書首先從深度學習基礎知識入手,引領讀者動手搭建深度學習框架PyTorch,然后在PyTorch框架下實現(xiàn)深度學習中常用的網(wǎng)絡模型。通過本書,讀
本書全面系統(tǒng)地講解了機器學習的理論與方法,內(nèi)容主要包括高斯混合模型和EM算法、主題模型、非參數(shù)貝葉斯模型、聚類分析、圖模型、支持向量機、矩陣分解、深度學習及強化學習。本書旨在使讀者了解機器學習的發(fā)展,理解和掌握它的基本原理、方法與主要應用。本書內(nèi)容豐富,著重機器學習理論的推導與證明,并通過實例進行方法的分析與比較。同時
Kittenblock是深圳市小喵科技開發(fā)的一款基于Scratch3.0的圖形化編程軟件。Scratch3.0強調(diào)的是創(chuàng)作與分享,更注重純軟件編程;Kittenblock強調(diào)的是教育與創(chuàng)造屬性,根據(jù)當下的教育需求,重點增加人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和Python編程,盡可能地滿足教育的系統(tǒng)性和連續(xù)性需求,讓學生和老師無須切換多個
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門技術科學!度斯ぶ悄芑A與應用》以人工智能為主要研究對象,較全面地介紹人工智能的基本原理、常見算法和應用技術。全書共分為12章,主要內(nèi)容包括緒論、知識與知識表示、自動推理與專家系統(tǒng)、搜
本書初定五個章節(jié),第一章淺層模型部分介紹線性回歸、Logistics回歸、Softmax回歸、廣義線性回歸模型以及機器學習基本概念。第二章介紹深度學習模型以及相應的正則化技術。第三章介紹卷積的物理意義、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡及其各種改進。第四章介紹反饋神經(jīng)網(wǎng)絡及其改進的長短期記憶單元。第五章介紹深度強化學習,展示深度卷積網(wǎng)絡如何
《深度學習TensorFlow編程實戰(zhàn)》講述深度學習的基本原理,使用TensorFlow實現(xiàn)涉及的深度學習算法。通過理論學習和編程操作,使讀者了解并掌握深度學習的原理和TensorFlow編程技能,拉近理論與實踐的距離。全書共分為10章,主要內(nèi)容包括TensorFlow介紹、TensorFlow文件操作、BP神經(jīng)網(wǎng)絡原
本書致力于推動人工智能的普及教育,使用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了人工智能的相關知識,主要內(nèi)容包括:人工智能的基本概念、人工智能的分類和應用,人工智能的發(fā)展歷程,人工智能的核心技術,人工智能在教育、家居、經(jīng)濟、視覺、工業(yè)領域的應用,以及人工智能的未來。本書案例豐富、通俗易懂,使讀者能夠快速了解人工智能的基本概念和應用
這是一本關于AI原理和編程的友好且必需的指導書,沒有數(shù)學或數(shù)據(jù)科學背景的程序員也可以輕松掌握。主要內(nèi)容:開始你AI模型的創(chuàng)建;無需數(shù)學、數(shù)據(jù)科學或機器學習背景;手把手指導、分析;5個完整項目展示如何創(chuàng)建智能軟件。
隨著人工智能技術的不斷發(fā)展,人類與人工智能共生的時代開始了。全球聯(lián)機協(xié)作的人工智能,將構筑一個深度改變?nèi)祟惿畹摹叭斯ぶ悄芫W(wǎng)絡”。在人工智能網(wǎng)絡化時代,我們將面臨不可預測和控制的風險。我們的社會是否已為迎接迎接這一切做好準備?科幻小說與生活的邊界即將模糊,“電車難題”不再是腦海中單純的思想實驗。人工智能是否能像人類一樣