"本教材的擬采用的編寫思路為:“帶入—基礎(chǔ)—理論—應(yīng)用—實(shí)踐”。帶入,是讓學(xué)生了解所學(xué)知識(shí)的邊界、價(jià)值和重要意義,其中涉及知識(shí)的發(fā)展歷史,基本概念、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用領(lǐng)域、典型案例及所能解決相關(guān)專業(yè)的一些典型問題,其中的講授中適當(dāng)穿插國之重器與國防、兩彈一星精神、錢學(xué)森報(bào)國等思政教育。通過以上的內(nèi)容設(shè)計(jì)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性
本書基于C++編寫,旨在帶領(lǐng)讀者動(dòng)手打造出一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架。本書首先介紹C++模板元編程的基礎(chǔ)技術(shù),然后在此基礎(chǔ)上剖析深度學(xué)習(xí)框架的內(nèi)部結(jié)構(gòu),逐一實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)框架中的各個(gè)組件和功能,包括基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、運(yùn)算與表達(dá)模板、基本層、復(fù)合層、循環(huán)層、求值與優(yōu)化等,最終打造出一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架。本書將深度學(xué)習(xí)框架與C++模板元編程有
這是一本寫給青少年看的人工智能科普?qǐng)D書,目的是幫助小讀者啟蒙科學(xué)素養(yǎng),開闊科學(xué)視野,培養(yǎng)科學(xué)思維,鍛煉動(dòng)手能力,讓他們了解人工智能的過去、現(xiàn)在和未來,從而更好地融入人工智能時(shí)代。通過閱讀本書,小讀者不僅可以了解到“人工智能的工作方式”,還能一睹很多人工智能發(fā)展的過程和細(xì)節(jié):科學(xué)家如何提出問題并想到絕妙的點(diǎn)子;技術(shù)如何從
本書是一本系統(tǒng)介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)及開源框架PyTorch的入門書。書中通過大量案例介紹了PyTorch的使用方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建、常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的實(shí)現(xiàn),以及實(shí)用的深度學(xué)習(xí)技術(shù),包括遷移學(xué)習(xí)、對(duì)抗生成學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。讀者通過閱讀本書,可以學(xué)會(huì)構(gòu)造一個(gè)圖像識(shí)別器,生成逼真的圖畫
《二維重復(fù)控制》總結(jié)作者多年來的研究成果和體會(huì),綜合重復(fù)控制領(lǐng)域的大量國內(nèi)外文獻(xiàn)資料,系統(tǒng)闡述二維重復(fù)控制的研究成果。主要內(nèi)容包括:重復(fù)控制原理、重復(fù)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法和二維重復(fù)控制基本思想,重復(fù)控制的二維特性和重復(fù)控制系統(tǒng)的二維混合模型,二維重復(fù)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析,二維重復(fù)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì),二維重復(fù)控制系統(tǒng)魯棒性分析與設(shè)計(jì)
本書系統(tǒng)闡述了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù),以知識(shí)為線索,分為知識(shí)搜索、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、知識(shí)推理和知識(shí)應(yīng)用四個(gè)部分,全面反映了人工智能領(lǐng)域國內(nèi)外的最新研究進(jìn)展和動(dòng)態(tài)。為便于讀者深入學(xué)習(xí),每章的最后一節(jié)均配有相關(guān)方法的案例和編程內(nèi)容,大部分章末配有課后練習(xí),讀者可掃描書中二維碼獲取相關(guān)代碼和參考答案。本書可作為高等學(xué)校智
本書從計(jì)算思維的角度出發(fā),以人工智能相關(guān)問題為引導(dǎo),在解決實(shí)際案例問題的過程中植入知識(shí)點(diǎn),為各專業(yè)的學(xué)生在今后設(shè)計(jì)、構(gòu)造和應(yīng)用各種計(jì)算系統(tǒng),求解本學(xué)科的問題奠定基礎(chǔ)。全書內(nèi)容包括計(jì)算與計(jì)算思維、程序設(shè)計(jì)與算法、人工智能與智能計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)這四大部分。本書適用于高等院校一年級(jí)新生的計(jì)算機(jī)導(dǎo)論等信息技術(shù)類基礎(chǔ)課程,可作
本書首先介紹深度學(xué)習(xí)方面的數(shù)學(xué)知識(shí)與Python基礎(chǔ)知識(shí),線性模型中的線性回歸模型和logistic模型;然后講述正向傳播算法、反向傳播算法及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完整訓(xùn)練流程,輸出層的激活函數(shù)和隱藏層的常見激活函數(shù),深度學(xué)習(xí)的過擬合和欠擬合,應(yīng)對(duì)過擬合的方法,以及使用TensorFlow2建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的步驟;接著介紹
雖然很多深度學(xué)習(xí)工具都使用Python,但PyTorch庫是真正具備Python風(fēng)格的。對(duì)于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人來說,上手PyTorch輕而易舉。PyTorch在不犧牲高級(jí)特性的情況下簡(jiǎn)化了深度學(xué)習(xí),它非常適合構(gòu)建快速模型,并且可以平穩(wěn)地從個(gè)人應(yīng)用擴(kuò)展到企業(yè)級(jí)應(yīng)用。由于像蘋果、Face
本書聚焦信息科學(xué)、生命科學(xué)、新能源、新材料等為代表的高科技領(lǐng)域,以及物理、化學(xué)、數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的進(jìn)展與新興技術(shù)的交叉融合,其中70%的內(nèi)容來源于IEEE計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)相關(guān)刊物內(nèi)容的全文翻譯,另外30%的內(nèi)容由SteerTech和iCANXTalks上的國際知名科學(xué)家的學(xué)術(shù)報(bào)告、報(bào)道以及相關(guān)活動(dòng)內(nèi)容組成。本書將以創(chuàng)新的方式宣