本書講解了經典的高級機器學習算法原理與知識，包括常見的監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、概率圖模型、核方法、深度神經網絡，以及強化學習等內容，同時更強調動手實踐。所有算法均利用PyTorch計算框架進行實現(xiàn)，并且在各章節(jié)配備實戰(zhàn)環(huán)節(jié)，內容涵蓋點擊率預估、異常檢測、概率圖模型變分推斷、高斯過程超參數優(yōu)化、深度強化學習智能體訓練等內容

本書主要圍繞著智能科學與技術的內涵展開，強調學科基礎知識、主要研究方法、核心研究領域、若干熱點問題以及前沿應用技術等，內容涉及智能哲學、智能科學、智能技術等諸多方面。整部教材主要包括學科基礎、科學研究和技術應用三大部分。學科基礎部分涉及學科概述、機器系統(tǒng)、算法運作等方面的內容�？茖W研究部分涉及環(huán)境感知、語言理解、意識整

西蒙教授說，科學的目標在于讓精妙復雜的東西變得簡單易懂，卻又不失其驚奇之處！本書作為人工智能領域的一本必讀經典，對人工智能領域所涉及的各學科均做出了獨到的分析。西蒙教授在思維和大腦的區(qū)分上投入頗多。他將大腦看作生理機能的一部分，就如計算機中的硬件，只是大腦中的思維是人的想法的呈現(xiàn)。他強調，人類和計算機中的硬件不同，但這

本書基于循序漸進培養(yǎng)兒童數學核心概念和邏輯思維的培養(yǎng)目標，用故事情景和實物化編程游戲工具，引導孩子在角色扮演和對圖形化程序指令符號的理解執(zhí)行過程中，訓練孩子用計算思維解決問題，使抽象枯燥的數學教育和編程教育變成生動活潑、充滿童趣，又富有互動性的學習體驗。 附帶教學教案和教具

為實現(xiàn)人工智能實用型人才的培養(yǎng)，本書以邁進人工智能領域的高效學習路徑為切入點，目標是讓讀者快速進入人工智能的世界，成為一名人工智能應用的開發(fā)者。本書切入日常工作與生活場景，捕獲數據并從中萃取有價值的信息或模式，利用高效可復用的Python代碼進行人工智能算法實現(xiàn)及可視化，讓讀者從中學到一些核心的“人工智能+”應用開發(fā)技

本書比較全面、系統(tǒng)地介紹了深度強化學習的理論和算法，并配有大量的案例和編程實現(xiàn)。全書核心內容可以分為3部分，第一部分為經典強化學習，包括第2、3、4章，主要內容有動態(tài)規(guī)劃法，蒙特卡洛法、時序差分法；第二部分為深度強化學習，包括第6、7、8章，主要內容有值函數近似法、策略梯度法、策略梯度法進階；第三部分重點介紹了深度強化

本書是入門階段的人工智能技術讀物，使讀者獲得人工智能的入門知識和基本的人工智能思維模式與動手能力，主要內容包括人類智能與人工智能的關系、人工智能的定義、人工智能六大實現(xiàn)途徑、智能系統(tǒng)的動手實踐等，為學校開展人工智能入門教學或者讀者自學人工智能技術提供參考和指南。

本書以通俗易懂的方式從各個層面介紹了AIGC的基礎知識，并輔以大量案例引領讀者了解AIGC的應用實踐，讓讀者可以更快速地利用AIGC改善工作和生活。第1章從AI發(fā)展歷史到資本市場近況闡述了AIGC產業(yè)的概況，第2章介紹了AIGC相關技術，第3章介紹了文本類AIGC技術的發(fā)展及其在傳媒、教育、辦公等場景中的應用，第4章介

《機器學習中的標記增強理論與應用研究》由東南大學計算機科學與工程學院助理研究員徐寧撰寫。全書聚焦標記端多義性這一當今機器學習領域的熱點問題，針對學習過程中不可避免的信息損失這一突出問題，提出了標記增強的概念，以期在不增加額外數據標注負擔的前提下，挖掘訓練樣本中蘊含的標記重要性差異信息，將邏輯標記轉化為標記分布�！稒C器學

深度學習框架中蘊藏著驚人的技術和有趣的機制，本書旨在揭開這些技術和機制的神秘面紗，幫助讀者正確理解技術，體會它們的有趣之處。為此，本書會帶領讀者從零開始創(chuàng)建一個深度學習框架DeZero。DeZero是本書原創(chuàng)的框架，它用最少的代碼實現(xiàn)了現(xiàn)代深度學習框架的功能。本書分60個步驟來完成這個框架，在此過程中，讀者會加深對Py