本書為教育部人文社會科學研究規(guī)劃基金項目“基于過程解析及仿真的認知性VDT作業(yè)人因可靠性研究”的最終研究成果。本書運用人因工程、認知心理學、管理學及計算機仿真的理論與方法，從過程解析視角對認知性VDT作業(yè)績效及管理問題進行了系統(tǒng)的實驗研究。

《細說機器學習：從理論到實踐》從數(shù)學知識入手，詳盡細致地闡述機器學習各方面的理論知識、常用算法與流行框架，并以大量代碼示例進行實踐。本書內容分為三篇：篇為基礎知識，包括機器學習概述、開發(fā)環(huán)境和常用模塊、特征工程、模型評估、降維方法等內容。本篇詳細而友好地介紹機器學習的核心概念與原理，并結合大量示例幫助讀者輕松入門。第二

《深度序列模型與自然語言處理：基于TensorFlow2實踐》以自然語言和語音信號處理兩大應用領域為載體，詳細介紹深度學習中的各種常用序列模型。在講述理論知識的同時輔以代碼實現(xiàn)和講解，幫助讀者深入掌握相關知識技能�！渡疃刃蛄心Ｐ团c自然語言處理：基于TensorFlow2實踐》共12章，不僅涵蓋了詞向量、循環(huán)神經網絡、卷

本書是“比爾·畢曉普商業(yè)經典”系列圖書中的一冊。比爾·畢曉普提供了人工智能和自動化時代的29種制勝策略,包括從最基本的戰(zhàn)略層面,到用更少的資源創(chuàng)造更多的價值,再到如何與當下的科技進行互動等。作者用獨特的敘述和輕松的故事為我們梳理了AI和自動化時代下所需的技能,例如他提出在“人機共舞”的時代,人們所需要具備的能力為無限的

本書對“西瓜書”中除了公式以外的重難點內容加以解析,以過來人視角給出學習建議,對比較難理解的公式和重點內容擴充具體例子說明,以及對跳步過大的公式補充具體的推導細節(jié)。全書共16章,與西瓜書章節(jié)、公式一一對應,每個公式的解析和推導本書都以本科數(shù)學基礎的視角進行講解,希望能夠幫助讀者成為合格的“理工科數(shù)學基礎扎實點的大二下學

本書是一本人工智能應用方法論的書，從技術原理、項目實踐到商業(yè)戰(zhàn)略再到實踐課，逐層放開視野。 部分首先圍繞機器為何學習和機器怎樣學習展開，樹立機器學習的基本觀念，認識大數(shù)據(jù)對機器學習和深度學習的價值，啟發(fā)對產業(yè)應用的思考；然后聚焦機器學習和深度學習的技術原理和實踐經驗，詳述假設目標尋解的學習框架，探討模型如何變強，以及建

強化學習是機器學習的重要分支，是實現(xiàn)通用人工智能的重要途徑。本書介紹了強化學習在算法層面的快速發(fā)展，包括值函數(shù)、策略梯度、值分布建模等基礎算法，以及為了提升樣本效率產生的基于模型學習、探索與利用、多目標學習、層次化學習、技能學習等算法，以及一些新興領域，包括離線學習、表示學習、元學習等，旨在提升數(shù)據(jù)高效性和策略的泛化能

本書對優(yōu)化算法的理論和研究進展進行了系統(tǒng)的梳理，旨在幫助讀者快速了解該領域的發(fā)展脈絡，掌握必要的基礎知識，進而推進前沿研究工作。本書首先介紹流行的機器學習模式，對重要的優(yōu)化理論進行回顧，接著重點討論已廣泛應用于優(yōu)化的算法，以及有潛力應用于大規(guī)模機器學習和數(shù)據(jù)分析的算法，包括一階方法、隨機優(yōu)化方法、隨機和分布式方法、非凸

《神經網絡機器翻譯技術及產業(yè)應用》由百度首席技術官王海峰、百度人工智能技術委員會主席何中軍、百度技術委員會主席吳華聯(lián)合撰寫，以產業(yè)需求為牽引，介紹了新時期機器翻譯的產業(yè)需求特點、神經網絡機器翻譯的原理與方法、技術進展及產業(yè)應用。全書兼具理論與實踐，既有對原理與方法的介紹，又有豐富的產業(yè)應用案例�！渡窠浘W絡機器翻譯技術及

本書對自主智能系統(tǒng)前沿控制理論問題以及主要方法做了詳細闡述，主要從自主智能系統(tǒng)的狀態(tài)估計、協(xié)同控制和網絡安全防御三個方面展開，內容涵蓋事件觸發(fā)風險敏感狀態(tài)估計、具有相對熵約束的事件觸發(fā)最小最大狀態(tài)估計、多剛體的有限時間協(xié)同控制、多剛體系統(tǒng)的姿態(tài)同步、多剛體系統(tǒng)的最優(yōu)一致性、多智能體系統(tǒng)在網絡攻擊下的安全控制以及多智能體