深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能的引領(lǐng)技術(shù)，是引發(fā)新一輪人工智能熱潮的原動力。本書從模型、算法、原理等角度全面介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括近兩年最新成果。全書由三大部分組成。第一部分是機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)問題、淺層機(jī)器學(xué)習(xí)、早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；第二部分是深度學(xué)習(xí)模型及算法，包括深度生成模型、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)和遞歸網(wǎng)絡(luò)、表示學(xué)

本書旨在討論人工智能領(lǐng)域未來的發(fā)展方向，即通用人工智能和奇點現(xiàn)象。本書涵蓋了奇點理論提出以來該領(lǐng)域取得的一系列研究進(jìn)展，剖析了實現(xiàn)通用人工智能所面臨的問題并分析了各種實現(xiàn)途徑。作者不僅展開了天馬行空的想象，思考未來技術(shù)，比如意識上傳、飛米技術(shù)等如何為通用人工智能提供可行性，還將現(xiàn)有的通用人工智能技術(shù)落地，在生物學(xué)領(lǐng)域進(jìn)

本書是一本針對高校學(xué)生的絕佳TensorFlow學(xué)習(xí)教材。作者結(jié)合眾多高質(zhì)量的代碼，生動講解了TensorFlow的底層原理，并從實際應(yīng)用問題入手，從實踐的角度出發(fā)，通過具體的TensorFlow案例程序介紹常見的模型和應(yīng)用解決辦法。同時，在教材中還介紹了模型部署和編程過程中所用到的諸多開發(fā)技巧。是學(xué)習(xí)和掌握人工智能這

本書共4章。第1章介紹了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念。第2章以Q學(xué)習(xí)為例，重點介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理、算法步驟、代碼實現(xiàn)、代碼運行調(diào)試。第3章先對深度學(xué)習(xí)的幾種常見的類型和原理進(jìn)行介紹，然后給出了例程和調(diào)試方法。第4章以Q學(xué)習(xí)中運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，介紹了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理和方法，同時也給出了例程和調(diào)

本書介紹了深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實踐。著重講述了當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的深度學(xué)習(xí)核心知識：機(jī)器學(xué)習(xí)概論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)。著重講述了深度學(xué)習(xí)的實現(xiàn)以及深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow：Python編程基礎(chǔ)、TensorFlow編程基礎(chǔ)、TensorFlow模型、TensorFlow編程實踐、TensorFlo

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(guān)知識，包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容，并結(jié)合圖像信息處理和自然語言處理兩個典型應(yīng)用展開闡述，使讀者能快速掌握人工智能的基本概念、基本知識體系和框架，為進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)打下良好基礎(chǔ)。

本書理論完備，涵蓋主流非深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法；實戰(zhàn)性強(qiáng)，基于Python、Gym、TensorFlow2等構(gòu)建，并有AlphaZero等綜合案例。全書共12章，主要內(nèi)容如下。 第1章：介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識與強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境庫Gym的使用，并給出完整的編程實例。 第2～9章：介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論知識。以Mark

本書對我國人工智能的發(fā)展?fàn)顩r、國家戰(zhàn)略，及其在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、民生改善、政府治理等方面的廣泛應(yīng)用作了簡明通俗的闡釋；同時，還闡述了世界范圍內(nèi)人工智能的發(fā)展歷史、國外主要國家和地區(qū)人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀、人工智能的未來前景等。 書中包含大量應(yīng)用案例，涉及制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融、交通、醫(yī)療、教育、家居、政府治理、政務(wù)服務(wù)等領(lǐng)域。突出介紹

本教材的內(nèi)容涉及模糊理論、數(shù)據(jù)融合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法及傳感技術(shù)等相關(guān)內(nèi)容，并著重介紹數(shù)據(jù)融合技術(shù)的原理、特點及具體應(yīng)用方法，在目前多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究成果的基礎(chǔ)上進(jìn)行系統(tǒng)解析，分析特點，論述不足，為數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究提供科學(xué)合理的依據(jù)，達(dá)到促進(jìn)智能信息處理技術(shù)可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。

狩獵采集時期的人類進(jìn)化成了優(yōu)秀的投擲者、咀嚼者和長跑者，而現(xiàn)在的我們熱衷玩《我的世界》之類的游戲。作者認(rèn)為，只有文化進(jìn)化的集體加速才能解釋這種發(fā)展。今天，我們正在追隨社交媒體機(jī)器人，就像我們過去從祖先那里學(xué)習(xí)一樣。我們正在從根本上改變文化的發(fā)展方式。 經(jīng)過幾千年的演變，本特利和奧布萊恩描述了在互聯(lián)網(wǎng)時代，文化的傳播是如