隨著人工智能技術(shù)在各行業(yè)的應(yīng)用蓬勃發(fā)展，其已滲透社會(huì)及人們?nèi)粘Ｉ�活的方方面面，且在圖像分類(lèi)、目標(biāo)識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域顯示了良好的效果和前景。但是，人工智能及其分支技術(shù)有一些特定的脆弱性，在某些場(chǎng)景下容易受到欺騙和攻擊，若不對(duì)此采取一定措施，就有可能造成嚴(yán)重的后果。本書(shū)通過(guò)介紹針對(duì)圖像分類(lèi)的對(duì)抗技術(shù)，描述了深度神經(jīng)網(wǎng)

本書(shū)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本算法、歷史發(fā)展、應(yīng)用前景及相關(guān)問(wèn)題。內(nèi)容包括：機(jī)器學(xué)習(xí)所涉及的必要的數(shù)學(xué)知識(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)的基本模式和任務(wù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論及算法結(jié)構(gòu)，分類(lèi)與聚類(lèi)學(xué)習(xí)算法，數(shù)據(jù)維度歸約的基本方法，圖理論及方法以及當(dāng)前比較流行的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法。本書(shū)在加深學(xué)生對(duì)經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)方法理解的基礎(chǔ)上適當(dāng)擴(kuò)展其視野，以培養(yǎng)和

本書(shū)是與劉振全等編著的《自動(dòng)控制原理》(西安電子科技大學(xué)出版社2017年出版)中“上部：經(jīng)典控制理論”配套的學(xué)習(xí)指導(dǎo)用書(shū)。本書(shū)對(duì)教材每章后的全部習(xí)題作了詳細(xì)解答,而且在第4章“控制系統(tǒng)的根軌跡分析”中還額外補(bǔ)充了“易錯(cuò)題解析”的內(nèi)容,方便讀者更全面地把握根軌跡分析的相關(guān)內(nèi)容。 本書(shū)可作為工科院校本科(或應(yīng)用型本科)自

本書(shū)內(nèi)容包含人工智能新技術(shù)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、AI圖像技術(shù)、自然語(yǔ)言處理、智慧物聯(lián)、數(shù)字工廠、智能機(jī)器人、智慧城市。本書(shū)案例豐富、結(jié)構(gòu)清晰、通俗易懂，是一本比較全面、系統(tǒng)地介紹人工智能基礎(chǔ)技術(shù)的書(shū)籍。 本書(shū)可作為應(yīng)用型本科、高職院校的人工智能應(yīng)用技術(shù)通識(shí)課教材，也可作為人工智能愛(ài)好者、從業(yè)者的輔助

本書(shū)是面向高級(jí)人工智能人才培養(yǎng)的高等學(xué)校人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)精品教材中的一本，以信息物理系統(tǒng)、模糊邏輯系統(tǒng)、自主無(wú)人系統(tǒng)、群體智能、多Agent系統(tǒng)、人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)、工業(yè)智能控制系統(tǒng)、機(jī)器人系統(tǒng)等為案例，完整呈現(xiàn)了人工智能綜合應(yīng)用體系架構(gòu)。本書(shū)首先介紹了智能系統(tǒng)的發(fā)展、相關(guān)概念、主要特征和類(lèi)型、智能系統(tǒng)的發(fā)展前景，然后圍繞智

本書(shū)首先從深度學(xué)習(xí)的原理出發(fā)，介紹如何把深度學(xué)習(xí)的理論轉(zhuǎn)換為PyTorch代碼，然后介紹如何在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行這些代碼。作為一本面向初中級(jí)讀者的技術(shù)類(lèi)圖書(shū)，本書(shū)在前面所述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，還介紹了學(xué)術(shù)界前沿的一系列實(shí)例，以及PyTorch的源代碼結(jié)構(gòu)，以期讀者能夠融會(huì)貫通深度學(xué)習(xí)框架的設(shè)計(jì)和應(yīng)用的思想。

本選題宏觀而全面地介紹了人工智能的理論和實(shí)踐，闡述了人工智能領(lǐng)域的核心內(nèi)容，并較為深入的介紹了各個(gè)主要研究方向的理論基礎(chǔ)及應(yīng)用。全書(shū)分為8章：第1章介紹人工智能的基本概念、研究目標(biāo)及發(fā)展情況；第2章講解人工智能領(lǐng)域常用的數(shù)學(xué)概念；第3、4章討論人工智能在通訊領(lǐng)域、控制領(lǐng)域的應(yīng)用原理及常見(jiàn)技術(shù)；第5章講解人工智能的核心算

本書(shū)系統(tǒng)介紹了深度學(xué)習(xí)理論，并基于MindSporeAI計(jì)算框架進(jìn)行實(shí)踐。全書(shū)共分十四章，內(nèi)容涵蓋了深度學(xué)習(xí)概況、理論基礎(chǔ)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)、端云聯(lián)合訓(xùn)練、可視化、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備等內(nèi)容。為便于讀者學(xué)習(xí)，書(shū)中還給出了基于MindSpore實(shí)現(xiàn)的關(guān)于深度學(xué)習(xí)的開(kāi)發(fā)實(shí)例以及線上資

本書(shū)探討了計(jì)算機(jī)在創(chuàng)造性藝術(shù)等領(lǐng)域里可能做出的貢獻(xiàn)。除了探討人工智能（AI），本書(shū)也是一部人類(lèi)創(chuàng)造力的歷史。AI可以創(chuàng)作出優(yōu)美的音樂(lè)，但AI本身會(huì)知道為什么這個(gè)音樂(lè)作品是優(yōu)美的嗎？或者，人類(lèi)會(huì)認(rèn)為這個(gè)音樂(lè)作品是AI原創(chuàng)的嗎？為了思考這些問(wèn)題，我們必須追溯人類(lèi)創(chuàng)造力的歷史，思考第一批人類(lèi)是怎樣、何時(shí)、為何與音樂(lè)建立聯(lián)系的

本書(shū)內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和驗(yàn)證、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練環(huán)境的構(gòu)建、使用Tensor-Board進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的監(jiān)控和模的超參數(shù)優(yōu)化。本書(shū)詳細(xì)介紹的深度學(xué)習(xí)問(wèn)題，包括基本的回歸問(wèn)題、二元分類(lèi)問(wèn)題和多元分類(lèi)問(wèn)題，還包括較為復(fù)雜的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像的分類(lèi)和使用預(yù)訓(xùn)練CNN進(jìn)行的遷移學(xué)習(xí)；使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)