本書主要內(nèi)容包括探索性數(shù)據(jù)分析、有監(jiān)督學(xué)習(xí)(線性回歸、SVM、決策樹等)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)(降維、聚類等),以及深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)原理和應(yīng)用等。本書旨在為廣大讀者提供一個(gè)系統(tǒng)全面、易于理解的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)入門教程。不需要過(guò)多的數(shù)學(xué)背景,只需掌握基本的編程知識(shí)即可輕松上手。

人工智能（AI）是否會(huì)取代人類？是不是所有的事情機(jī)器都能比人做得好？當(dāng)AlphaGo能下圍棋、ChatGPT能理解并生成內(nèi)容時(shí)，當(dāng)每一次AI應(yīng)用取得突破時(shí)，這兩個(gè)問(wèn)題都會(huì)引起人們的廣泛討論。 本書提供了多個(gè)AI應(yīng)用的例子，可讓讀者直觀地了解AI已經(jīng)可以出色地完成很多任務(wù)。通過(guò)一個(gè)個(gè)具體的案例，本書細(xì)致講解了主要AI工

本書旨在介紹人工智能中深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，為即將進(jìn)入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)行研究的讀者奠定基礎(chǔ)。全書共13章，其中，第1～4章為理論部分，第5～13章為應(yīng)用部分。理論部分介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容，以及TensorFlow開發(fā)框架的搭建和使用；應(yīng)用部分設(shè)置了多個(gè)項(xiàng)目案例，并介紹了這些案例詳細(xì)的實(shí)現(xiàn)步驟和代碼，使讀者在練

《控制系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)講義》涵蓋了控制系統(tǒng)的基本概念和基本方法。講義首先介紹了控制系統(tǒng)常用的基本元件和基本概念、拉普拉斯變換及其逆變換、傳遞函數(shù)及頻率特性。接著給出了常系數(shù)線性系統(tǒng)分析和設(shè)計(jì)的解析方法和頻域方法，包括穩(wěn)定性和李雅普諾夫第二方法、特性曲線、米哈依諾夫判據(jù)及穩(wěn)定性區(qū)域劃分、反饋系統(tǒng)及其鎮(zhèn)定，討論了調(diào)節(jié)系統(tǒng)的品質(zhì)指

自動(dòng)控制理論與控制技術(shù)正廣泛深入地應(yīng)用到機(jī)械工程、儀器科學(xué)等領(lǐng)域，本書從工程應(yīng)用角度闡述了經(jīng)典控制理論的概念、原理和各種分析方法，內(nèi)容包括控制系統(tǒng)的基本概念與基本組成、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、控制系統(tǒng)的時(shí)域分析、控制系統(tǒng)的頻域分析、控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析、控制系統(tǒng)的根軌跡分析、控制系統(tǒng)的綜合與校正，以及MATLAB軟件在控制

新生事物的出現(xiàn)引發(fā)了一系列激烈的討論，不難發(fā)現(xiàn)輿論聲浪中夾雜著令人不安和無(wú)奈的概念混淆，甚至有人把ChatGPT等同于GPT，或等同于AI。對(duì)于新生事物，過(guò)度吹捧和質(zhì)疑都是不科學(xué)的。 本書的寫作建立在大量調(diào)查研究和資訊的基礎(chǔ)上，對(duì)ChatGPT、GPT和AI的發(fā)展進(jìn)行了全面分析，幫助讀者了解三者的不同，厘清ChatGP

一個(gè)AI的自白，以第一人稱視角，通俗易懂地講述AI的來(lái)龍去脈，生動(dòng)活潑地表達(dá)AI的技 術(shù)原理。從歷史到未來(lái)，跨越百年時(shí)空；從理論到實(shí)踐，講述案例操作；從技術(shù)到哲學(xué)，穿越多 個(gè)維度；從語(yǔ)言到繪畫，落地實(shí)戰(zhàn)演習(xí)。ChatGPT的誕生，引發(fā)了奇點(diǎn)降臨，點(diǎn)亮了AGI（通用 人工智能），并涉及大模型、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transfo

這是「一刻talks.新知Lab」推出的「IN-TECH硬科技前沿」系列的第①輯，我們意識(shí)到，ChatGPT和所有這幾年“曇花一現(xiàn)”的技術(shù)都不同，技術(shù)的突破使得AIGC應(yīng)用市場(chǎng)有望率先實(shí)現(xiàn)需求爆發(fā)�！敢豢蘴alks.新知Lab」訪談了3位杰出智客并邀請(qǐng)他們一起共創(chuàng)，以發(fā)現(xiàn)AI的技術(shù)迭變之境以及商業(yè)的遠(yuǎn)大未來(lái)。這本作品中

這是「一刻talks.新知Lab」推出的「IN-TECH硬科技前沿」系列的第①輯，我們意識(shí)到，ChatGPT和所有這幾年“曇花一現(xiàn)”的技術(shù)都不同，技術(shù)的突破使得AIGC應(yīng)用市場(chǎng)有望率先實(shí)現(xiàn)需求爆發(fā)�！敢豢蘴alks.新知Lab」訪談了3位杰出智客并邀請(qǐng)他們一起共創(chuàng)，以發(fā)現(xiàn)AI的技術(shù)迭變之境以及商業(yè)的遠(yuǎn)大未來(lái)。這本作品中

本書從ChatGPT等自然語(yǔ)言大模型基礎(chǔ)知識(shí)講起，重點(diǎn)介紹了ChatGPT等語(yǔ)言大模型在生活中的實(shí)際應(yīng)用，讓每一個(gè)人都能了解未來(lái)的生活和工作。 本書分為16章，涵蓋的主要內(nèi)容有人工智能、OpenAI、ChatGPT的介紹、ChatGPT的使用技巧，向大家展現(xiàn)ChatGPT在教育與學(xué)術(shù)、商業(yè)管理、新媒體、辦公、求職、法律

隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)智能化近年來(lái)受到廣泛的關(guān)注，已經(jīng)成為下一代移動(dòng)通信與未來(lái)網(wǎng)絡(luò)的重要技術(shù)。阿爾法圍棋（AlphaGo）之后，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)不斷推陳出新，為網(wǎng)絡(luò)中的決策問(wèn)題提供了有效的潛在解決方案。本書系統(tǒng)介紹了網(wǎng)絡(luò)智能化中深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本理論、算法及應(yīng)用場(chǎng)景。全書共8章，針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通信網(wǎng)、邊緣網(wǎng)絡(luò)、

本書基于循序漸進(jìn)培養(yǎng)兒童數(shù)學(xué)核心概念和邏輯思維的培養(yǎng)目標(biāo)，用故事情景和實(shí)物化編程游戲工具，引導(dǎo)孩子在角色扮演和對(duì)圖形化程序指令符號(hào)的理解執(zhí)行過(guò)程中，訓(xùn)練孩子用計(jì)算思維解決問(wèn)題，使抽象枯燥的數(shù)學(xué)教育和編程教育變成生動(dòng)活潑、充滿童趣，又富有互動(dòng)性的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。 附帶教學(xué)教案和教具

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。

使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題涉及模型的建立、訓(xùn)練及評(píng)估等步驟。優(yōu)化算法常被用于訓(xùn)練模型的參數(shù)，是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要組成部分。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練可以建模成無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題或帶約束優(yōu)化問(wèn)題，約束可以為模型增加更多的先驗(yàn)知識(shí)�；�于梯度的算法（例如加速梯度法、隨機(jī)梯度法等）是求解無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的常用方法，而交替方向乘子法（ADM

2017年，國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，要求中小學(xué)開設(shè)人工智能相關(guān)課程，并提倡以計(jì)算思維為指導(dǎo)，將信息技術(shù)課程從技術(shù)導(dǎo)向轉(zhuǎn)換為科學(xué)導(dǎo)向。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能技術(shù)的內(nèi)核，走入我國(guó)廣大中小學(xué)生的課堂是科技發(fā)展的必然選擇�！禕R》本書共11章，系統(tǒng)地介紹機(jī)器學(xué)習(xí)模型中常見的白盒和黑盒模型，以及這些模型統(tǒng)一的框

本書是近年來(lái)作者對(duì)混合智能系統(tǒng)研究成果及經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。本書界定了混合智能系統(tǒng)的研究范圍和研究層次，給出了混合智能系統(tǒng)的概念。以設(shè)計(jì)科學(xué)的思想為基礎(chǔ)，以基于案例推理的混合智能系統(tǒng)技術(shù)選擇為核心，依據(jù)“從定性到定量綜合集成研討廳”的基本思想，提出了基于案例推理的混合智能系統(tǒng)構(gòu)造方法。在對(duì)串型混合智能系統(tǒng)、并型混合智能系統(tǒng)、反

本書全面、深入地探討了人工智能（AI）領(lǐng)域的理論和實(shí)踐，以統(tǒng)一的風(fēng)格將當(dāng)今流行的人工智能思想和術(shù)語(yǔ)融合到引起廣泛關(guān)注的應(yīng)用中，真正做到理論和實(shí)踐相結(jié)合。全書分7個(gè)部分，共28章，理論部分介紹了人工智能研究的主要理論和方法并追溯了兩千多年前的相關(guān)思想，內(nèi)容主要包括邏輯、概率和連續(xù)數(shù)學(xué)，感知、推理、學(xué)習(xí)和行動(dòng)，公平、信任、

本書全面、深入地探討了人工智能（AI）領(lǐng)域的理論和實(shí)踐，以統(tǒng)一的風(fēng)格將當(dāng)今流行的人工智能思想和術(shù)語(yǔ)融合到引起廣泛關(guān)注的應(yīng)用中，真正做到理論和實(shí)踐相結(jié)合。全書分7個(gè)部分，共28章，理論部分介紹了人工智能研究的主要理論和方法并追溯了兩千多年前的相關(guān)思想，內(nèi)容主要包括邏輯、概率和連續(xù)數(shù)學(xué)，感知、推理、學(xué)習(xí)和行動(dòng)，公平、信任、

本書從貝葉斯理論的基本原理講起，逐步深入算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，并配合項(xiàng)目案例，重點(diǎn)介紹了基于貝葉斯理論的算法原理，及其在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。 本書分為10章，涵蓋了貝葉斯概率、概率估計(jì)、貝葉斯分類、隨機(jī)場(chǎng)、參數(shù)估計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯深度學(xué)習(xí)等。本書涉及的應(yīng)用領(lǐng)域包含機(jī)器學(xué)習(xí)、圖

本書致力于介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和算法、研究前沿以及廣泛和新興的應(yīng)用，涵蓋圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛主題，從基礎(chǔ)到前沿，從方法到應(yīng)用，涉及從方法論到應(yīng)用場(chǎng)景方方面面的內(nèi)容。全書分為四部分：第一部分介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念；第二部分討論圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成熟的方法；第三部分介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典型的前沿領(lǐng)域；第四部分描述可能對(duì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未來(lái)研