本書圍繞人工智能的人才需求與崗位能力進行內(nèi)容設(shè)計，將深度學習技術(shù)與實際應(yīng)用相結(jié)合，旨在幫助讀者全面了解深度學習的基本原理、常用模型和優(yōu)化算法，并深入探討在目標檢測、圖像識別、自然語言處理、風格遷移等領(lǐng)域的應(yīng)用案例。本書共6個項目、15個任務(wù)，主要內(nèi)容包括使用TensorFlow實現(xiàn)服裝圖像分類、使用TensorFlow

智能科學與技術(shù)一級學科本碩博培養(yǎng)體系

人工智能（AI）已成為世界各地的熱門話題，因為它可以為人類帶來顯著的好處，以及可能隱藏在該技術(shù)中的感知和實際危險。在《人工智能風險·回報·未來》：中，KevinChen用清晰簡單的語言闡述了人工智能的許多方面，詳細介紹了人工智能如何給世界的運作方式帶來深刻的變化。人工智能正在交通、物流、醫(yī)學

本書從人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析入手，從產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)鏈、技術(shù)鏈、企業(yè)鏈四個方面整理人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；從政治、經(jīng)濟、社會和技術(shù)四個方面分析當前人工智能產(chǎn)業(yè)的宏觀發(fā)展環(huán)境，結(jié)合人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展歷程，分析人工智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的基本規(guī)律和轉(zhuǎn)移趨勢；從創(chuàng)新政策和各省市公共服務(wù)資源兩個方面揭示人工智能發(fā)展的政策環(huán)境。然后，根據(jù)

本書是一部基于中國當代設(shè)計學理論體系建構(gòu)，從設(shè)計治理理論體系視角對人工智能設(shè)計進行全方位研究的專著，亦是一部個案式研究與建構(gòu)中國式現(xiàn)代化設(shè)計學理論體系的專著，是中國當代設(shè)計學體系建構(gòu)研究成果之一，還是作者近二十年來從事的中國理論創(chuàng)新工程的又一成果。本書從設(shè)計治理理論體系入手，重點考察和闡釋建構(gòu)中國自主人工智能設(shè)計治理理

本書是新一代人工智能實踐系列教材之一，共分為9章，第1章為引論，第2-7章介紹有監(jiān)督學習算法，包括感知機、Logistics回歸、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策樹以及貝葉斯模型。第8章介紹無監(jiān)督學習算法，第9章討論數(shù)據(jù)的表示和特征降維。本書可作為人工智能專業(yè)、智能科學與技術(shù)專業(yè)以及計算機類相關(guān)專業(yè)的本科生及研究生學習機器學習

"本書是計算機領(lǐng)域本科教育教學改革試點工作計劃（“101計劃”）系列教材之一。本書按照“厚算法基礎(chǔ)、養(yǎng)倫理意識、匠工具平臺、促賦能應(yīng)用”的培養(yǎng)目標，以表達與推理、搜索與優(yōu)化、建模與學習和倫理與安全為核心，按照如下內(nèi)容進行組織：第1章緒論、第2章知識表達與推理、第3章搜索探尋與問題求解、第4章機器學習、第5章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深

面對數(shù)字經(jīng)濟背景下大數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)實需求，本書分別從經(jīng)濟理論闡述、數(shù)學原理推導、程序代碼實現(xiàn)三個角度，系統(tǒng)全面地闡釋了各類經(jīng)典機器學習模型的理論內(nèi)涵和適用范圍，以及基于Python編程語言進行算法訓練、模型測試和參數(shù)調(diào)優(yōu)的具體方法。本書配有A、B兩個附錄，介紹了Python語言基本語法規(guī)則，以及經(jīng)濟大數(shù)據(jù)分析所涉及的Py

XGBoost是一種經(jīng)過行業(yè)驗證的開源軟件庫，為快速高效地處理數(shù)十億數(shù)據(jù)點提供了梯度提升框架。首先，本書在介紹機器學習和XGBoost在scikit-learn中的應(yīng)用后，逐步深入梯度提升背后的理論知識。讀者將學習決策樹，并分析在機器學習環(huán)境中的裝袋技術(shù)，同時學習拓展到XGBoost的超參數(shù)；并將從零開始構(gòu)建梯度提升模

本書通過對大眾電子足跡大數(shù)據(jù)的挖掘與分析，從公共事件、智能交通和行為經(jīng)濟學三個維度探究復雜社會系統(tǒng)所隱藏的內(nèi)生動力，并通過提出基本假設(shè)、建立理論模型探索這些規(guī)律的產(chǎn)生機制和可能的動力學影響。本書共6章：第1章系統(tǒng)梳理了“人類行為動力學”在社會科學的認知及其使用情況，比較了“內(nèi)生動力”與“外在推力”等知識體系對人類行為的