本書通過基礎(chǔ)理論和算法實(shí)踐相結(jié)合，循序漸進(jìn)地介紹了人工智能領(lǐng)域中的常見算法，并以圍棋游戲作為媒介，全面、系統(tǒng)地介紹了人工智能算法的實(shí)現(xiàn)方法，并通過Keras和PyTorch框架實(shí)踐人工智能算法中的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)內(nèi)容。全書共10章，分別介紹圍棋的基礎(chǔ)知識(shí)、如何制作圍棋軟件、傳統(tǒng)棋類智能算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門知識(shí)、如何實(shí)現(xiàn)圍棋智能體程序、通用化圍棋智能體程序、策略梯度算法、基于價(jià)值的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)(DQN)算法、ActorCritic算法、如何實(shí)踐AlphaGo和AlphaZero等知識(shí)，書中的每個(gè)
本書是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜叶嗄陮?shí)踐的結(jié)晶。它深入淺出地講解了無代碼人工智能開發(fā)平臺(tái)實(shí)踐，可以激發(fā)讀者對(duì)人工智能的興趣、學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)、明確人工智能要素、掌握人工智能應(yīng)用流程，并在學(xué)習(xí)和工作中不斷拓展人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域，探索新的人工智能落地應(yīng)用場(chǎng)景。本書首先介紹了人工智能和無代碼人工智能平臺(tái)EasyDL的基本用法，涉及圖像智能分析、文本智能分析、語音智能分析、EasyDL OCR等；然后，重點(diǎn)闡釋了人工智能模型調(diào)用、人工智能模型部署方面的內(nèi)容；最后，分析人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用案例并介紹相
本書采用基于配方的方法完成從數(shù)據(jù)收集、分析、建模、統(tǒng)計(jì)和監(jiān)視以及部署的基本過程。本書提供來自智能家居，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和智能設(shè)備的真實(shí)數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練和評(píng)估簡(jiǎn)單到復(fù)雜的模型，并使用經(jīng)過訓(xùn)練的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。本書還介紹了在實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)以及其他AI技術(shù)（例如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和用于構(gòu)建智能IoT系統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)）時(shí)面臨的主要挑戰(zhàn)。通過本書讀者可以學(xué)習(xí)如何打包和部署端到端AI應(yīng)用程序，以及如何將實(shí)踐解決方案應(yīng)用于常見的IoT問題。
人工智能超入門叢書致力于面向人工智能各技術(shù)方向零基礎(chǔ)的讀者，內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)科學(xué)、視覺感知、情感分析、搜索算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、專家系統(tǒng)等方向，體系完整、內(nèi)容簡(jiǎn)潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關(guān)知識(shí)，并輔以程序代碼解決問題，使得零基礎(chǔ)的讀者快速入門。本書是人工智能超入門叢書的一個(gè)分冊(cè)，以機(jī)器學(xué)習(xí)為主線，介紹如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。全書內(nèi)容共分7章，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念、數(shù)據(jù)分析相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)、機(jī)器學(xué)習(xí)解決四類問題（回歸問題、分類問題、聚類問題、降維問題）的算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相
本書主要研究了狀態(tài)相關(guān)的脈沖對(duì)（切換）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的影響，以及利用脈沖免疫（脈沖解毒）怎么控制網(wǎng)絡(luò)病毒的傳播，是作者近年來的研究成果。 本書首先介紹了狀態(tài)相關(guān)的脈沖（切換）系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、計(jì)算機(jī)病毒傳播模型，然后運(yùn)用B-equivalence 方法、Lyapunov 函數(shù)和一些分析技巧研究了幾類狀態(tài)相關(guān)的脈沖（切換）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問題，最后利用脈沖微分方程的比較定理和分岔理論研究了帶有脈沖免疫、脈沖解毒和飽和效應(yīng)的計(jì)算機(jī)病毒傳播模型的動(dòng)力學(xué)性質(zhì)。 本書可供從事脈沖系統(tǒng)理論、
本書是入門階段的人工智能技術(shù)讀物，使讀者獲得人工智能的入門知識(shí)和基本的人工智能思維模式與動(dòng)手能力，主要內(nèi)容包括人類智能與人工智能的關(guān)系、人工智能的定義、人工智能六大實(shí)現(xiàn)途徑、智能系統(tǒng)的動(dòng)手實(shí)踐等，為學(xué)校開展人工智能入門教學(xué)或者讀者自學(xué)人工智能技術(shù)提供參考和指南。
本書以通俗易懂的方式從各個(gè)層面介紹了AIGC的基礎(chǔ)知識(shí)，并輔以大量案例引領(lǐng)讀者了解AIGC的應(yīng)用實(shí)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(chǎng)近況闡述了AIGC產(chǎn)業(yè)的概況，第2章介紹了AIGC相關(guān)技術(shù)，第3章介紹了文本類AIGC技術(shù)的發(fā)展及其在傳媒、教育、辦公等場(chǎng)景中的應(yīng)用，第4章介紹了聲音類AIGC技術(shù)的發(fā)展及其在音樂、仿真等領(lǐng)域中的應(yīng)用，第5章介紹了圖片類AIGC的發(fā)展及其在圖片生成、圖片處理、圖片識(shí)別等領(lǐng)域中的應(yīng)用，第6章介紹了視頻類AIGC的發(fā)展及其
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要組成部分。本書采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的寫法，從強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念開始，詳細(xì)介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法理論和實(shí)踐操作，配有Python代碼實(shí)現(xiàn)，完整呈現(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的實(shí)踐細(xì)節(jié)。通過這本書你將會(huì)：（1）理解強(qiáng)化學(xué)習(xí)最關(guān)鍵方面的問題。（2）探索馬爾可夫決策過程及動(dòng)態(tài)規(guī)劃的過程。（3）深入理解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的各種方法，包括MC方法，TD方法，深度學(xué)習(xí)Q方法，SARSA方法等。（4）通過大量的現(xiàn)實(shí)例子及Python實(shí)現(xiàn)程序，不斷地實(shí)踐，成為強(qiáng)
至少?gòu)?20 世紀(jì) 50 年代起，人們就開始大肆宣傳可能很快就會(huì)創(chuàng)造出一種能夠與人類智能的全部范圍和水平相匹配的機(jī)器。現(xiàn)在，我們已經(jīng)成功地創(chuàng)造出了能夠解決特定問題的機(jī)器，其準(zhǔn)確度達(dá)到甚至超過了人類，但我們?nèi)匀粺o法獲得通用智能。這本書想和大家探討一下還需要做什么樣的努力才能不僅獲得專用智能，還能獲得通用智能。如果讀者對(duì)智能感興趣，想了解更多關(guān)于如何建造自主機(jī)器的知識(shí)，或者擔(dān)心這些機(jī)器突然有一天會(huì)以一種被稱為“技術(shù)奇點(diǎn)”的方式統(tǒng)治世界，請(qǐng)閱讀本書。通過閱讀本書，讀者將會(huì)了解到
西蒙教授說，科學(xué)的目標(biāo)在于讓精妙復(fù)雜的東西變得簡(jiǎn)單易懂，卻又不失其驚奇之處！本書作為人工智能領(lǐng)域的一本必讀經(jīng)典，對(duì)人工智能領(lǐng)域所涉及的各學(xué)科均做出了獨(dú)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(jī)能的一部分，就如計(jì)算機(jī)中的硬件，只是大腦中的思維是人的想法的呈現(xiàn)。他強(qiáng)調(diào)，人類和計(jì)算機(jī)中的硬件不同，但這并不會(huì)阻礙計(jì)算機(jī)思維能力的發(fā)展，從而阻礙其適應(yīng)能力。 本書堪稱人工智能領(lǐng)域的開山之作，具體包括： （1）理解自然界和人工界； （2）經(jīng)濟(jì)理性：適應(yīng)
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