本書首先簡要介紹流行的TensorFlow庫，并講解如何用它訓練不同的神經網絡。你將深入了解神經網絡的基礎知識和它背后的數學原理，以及為什么我們會選擇TensorFlow訓練神經網絡。然后，你將實現一個簡單的前饋神經網絡。接下來，你將使用TensorFlow掌握神經網絡的優(yōu)化技術和算法，以及一些更復雜的神經網絡的實現。

本書主要介紹Caffe的技術原理和一些高級使用技巧，首先介紹深度學習的趨勢和業(yè)內動態(tài)，然后介紹Caffe的基礎知識。在理解了Caffe算法的基礎上，介紹Caffe的技術原理和特點，包括數學知識和設計知識。*后介紹Caffe深度學習多任務網絡。本書將實踐和現有系統(tǒng)進行無縫對接，并詳述了各種調參技巧。

深度學習，特別是深度卷積神經網絡是人工智能的重要分支領域，卷積神經網絡技術也被廣泛應用于各種現實場景，在許多問題上都取得了超越人類智能的結果。本書作為該領域的入門書籍，在內容上涵蓋深度卷積神經網絡的基礎知識和實踐應用兩大方面。全書共14章，分為三個部分：第一部分為緒論；第二部分（第1～4章）介紹卷積神經網絡的基礎知識、

《人工智能英語入門（詞句篇）》圍繞“機器人英語教學，活躍試驗區(qū)改革，突出專業(yè)特色”的方針，以機器人領域中的百詞百句為起點，選取了人工智能英語中常見的一百個詞條，提供漢語釋義和中英文對照的例句，學習者可以從語境、語用、語義和結構等多方面進行活學活用。

自人工智能問世以來，人們普遍持有人機對立的觀點，且無時無刻不在害怕自己的工作會被人工智能取代。作者認為，是時候拋開這些無謂的擔憂了，因為人類社會正走向一個與機器共融共生的時代。 未來的新型工作模式是什么？未來有哪些工作不會被人工智能取代？人工智能時代重要的生存技能是什么？本書圍繞這三大核心問題做了透徹的分析。作者帶

《深度學習基礎教程》是真正適合深度學習初學者的入門書籍，全書沒有任何復雜的數學推導。《深度學習基礎教程》首先介紹了深度學習的優(yōu)勢和面臨的挑戰(zhàn)、深度學習采用深層架構的動機、學習深度學習需要的數學知識和硬件知識以及深度學習常用的軟件框架。然后對多層感知機、卷積神經網絡（CNN）、受限玻耳茲曼機（RBM）、循環(huán)神經網絡（RN

本書深入介紹了人工智能六十余年發(fā)展里程中出現的重要歷史事件、理論學說和所取得的激動人心的成果；也從科普的角度，盡可能以不依賴數學等專業(yè)知識的方式去介紹這些成果背后的理論與算法。讀者可以通過本書對人工智能學科發(fā)展里程的解析體會到人工智能的創(chuàng)造者和推動者們所希望的智能理論和產品是如何工作的。無論是與人工智能產業(yè)相關的研發(fā)人

近年來，基于深度學習的人工智能掀起了一股學習的熱潮。本書是使用PyTorch深度學習框架的入門圖書，從深度學習原理入手，由淺入深，闡述深度學習中神經網絡、深度神經網絡、卷積神經網絡、自編碼器、循環(huán)神經網絡等內容，同時穿插學習PyTorch框架的各個知識點和基于知識點的實例。*后，綜合運用PyTorch和深度學習知識來解

本書旨在全面介紹分布式機器學習的現狀，深入分析其中的核心技術問題，并且討論該領域未來的發(fā)展方向。 全書共12章。第1章是緒論，向大家展示分布式機器學習這個領域的全景。第2章介紹機器學習的基礎知識。第3章到第8章是本書的核心部分，向大家細致地講解分布式機器學習的框架及其各個功能模塊。其中第3章給出整個分布式機器學習框架的

加里.卡斯帕羅夫在1997年對戰(zhàn)IBM公司的超級計算機深藍是科技史上的一個分水嶺。這是人工智能時代的一個新紀元:在這場*激烈的比賽中，首次出現了能夠擊敗國際象棋世界冠軍的機器。那一刻是人類-一個多世紀以來孜孜以求、勇攀科技高峰的結晶。在這本突破性的書中，卡斯帕羅夫第次揭示了他驚人的一面，描述了他在面對*為強大的對手時的