智能時代，我們?nèi)绾闻c機器互聯(lián)，利用技術(shù)來讓我們變得更？為什么智能技術(shù)不會自動導(dǎo)致智能結(jié)果呢？線上線下群體如何協(xié)作？社會、政府或管理系統(tǒng)如何解決復(fù)雜的問題？本書從哲學(xué)、計算機科學(xué)和生物學(xué)等領(lǐng)域收集見解，揭示了如何引導(dǎo)組織和社會充分利用人腦和數(shù)字技術(shù)進行大規(guī)模思考，從而提高整個集體的智力水平，以解決我們時代的巨大挑戰(zhàn)。解析

本書是“十二五”普通高等教育本科國家級規(guī)劃教材和北京高等教育精品教材。全書包括8章和附錄，主要內(nèi)容包括：人工智能概述，確定性知識系統(tǒng)，不確定性知識系統(tǒng)，智能搜索技術(shù)，機器學(xué)習(xí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與連接學(xué)習(xí)，分布智能，智能應(yīng)用簡介。附錄A是新一代人工智能簡介。本書為任課教師免費提供電子課件。本書可以作為高等院校計算機類各專業(yè)及

《機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)——原理、算法與實踐》講述機器學(xué)習(xí)的基本原理，使用MATLAB實現(xiàn)涉及的各種機器學(xué)習(xí)算法。通過理論學(xué)習(xí)和實踐操作，使讀者了解并掌握機器學(xué)習(xí)的原理和技能，拉近理論與實踐的距離�！稒C器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)——原理、算法與實踐》共分12章，主要內(nèi)容包括：機器學(xué)習(xí)介紹、線性回歸、邏輯回歸、貝葉斯分類器、模型評估與選擇、K-均

本書從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念出發(fā)，詳細介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程、前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、后向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本知識的同時，應(yīng)用當前為廣泛使用的數(shù)據(jù)分析軟件R，演示了相關(guān)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念和模型的應(yīng)用。同時，本書也介紹了當前流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實現(xiàn)軟件包，例如Te

本書是為大學(xué)本科、研究生學(xué)習(xí)參考材料，以講原理、完全開放源代碼、使用公開數(shù)據(jù)集、實驗效果演示為特色。既適合本科生、研究生教學(xué)使用，也適合自學(xué)。 為了配合教師教學(xué)及同學(xué)們自學(xué)，本書提供了配套教學(xué)的ppt和所有章節(jié)的源代碼。

本書系統(tǒng)地論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論、控制技術(shù)及應(yīng)用實例，旨在使讀者理解和熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其控制的基本原理和主要應(yīng)用，掌握它的結(jié)構(gòu)和設(shè)計應(yīng)用方法，主要內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)路基礎(chǔ)論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理、感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CMAC網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控

《人工智能入門與實戰(zhàn)使用RaspberryPi和Python演練》使用RaspberryPi作為計算平臺，介紹AI世界。本書探索了大部分主要的人工智能主題，包括專家系統(tǒng)、淺層和深層的機器學(xué)習(xí)、模糊邏輯控制等。主要內(nèi)容：AI簡介、基本的AI概念、專家系統(tǒng)的展示、游戲、模糊邏輯系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)

深度學(xué)習(xí)：從入門到實戰(zhàn)摒棄了枯燥的理論推導(dǎo)，以大量實戰(zhàn)應(yīng)用案例及知識模塊等內(nèi)容幫助機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的初、中級程序員踏實通過深度學(xué)習(xí)的技術(shù)門檻，切實提升開發(fā)技能，積累開發(fā)經(jīng)驗。實戰(zhàn)應(yīng)用案例豐富，深入淺出地解析深度學(xué)習(xí)的方法論和深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)應(yīng)用是本書的一大特色，全書詳細講述了深度學(xué)習(xí)中涉及的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識、方法論解析與核心技

數(shù)年來，幾乎每天都能聽到關(guān)于人工智能的重大新聞，其間，筆者針對人工智能的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用問題展開了一系列思考和研究，并得出了一些結(jié)論，本書即是對這些的總結(jié)。 本書分三大部分，第I部考察AI在特定行業(yè)和業(yè)務(wù)中的應(yīng)用前景；具體論及AI的發(fā)展程度、人工智能如何改變?nèi)祟愄貏e是白領(lǐng)階層的工作、AI與IoT的關(guān)系，此外該部分還

本書系統(tǒng)全面地介紹了人工智能與信息感知理論與實踐的內(nèi)容。依據(jù)信息感知系統(tǒng)的組成、特點以及信息感知過程，以感知、融合、智能處理為主線，重點介紹了面向信息感知處理背景下的人工智能前沿理論與方法。內(nèi)容包括：信息感知與數(shù)據(jù)融合基本原理與方法；神經(jīng)計算基本方法，神經(jīng)計算實現(xiàn)技術(shù)以及支持向量機；深度學(xué)習(xí)中典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)及其應(yīng)用；