本書是未來學(xué)家MartinFord圍繞通用人工智能及其影響相關(guān)話題，與全球23位人工智能領(lǐng)域具有獨(dú)特地位的哲學(xué)家、科學(xué)家、教育家、工程師和企業(yè)家的訪談合集。 這些人中包含當(dāng)代科技深刻思想者牛津大學(xué)教授NickBostrom和加州大學(xué)伯克利分校教授StuartRussell，圖靈獎(jiǎng)得主JudeaPearl、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域

機(jī)器人、無人駕駛汽車、無人機(jī)和智慧工廠將顯著改變數(shù)字社會(huì)中人類的生活方式。無線機(jī)器人中的人工智能介紹了無線通信和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)如何促進(jìn)機(jī)器人中的人工智能，它在機(jī)器人中的人工智能、無線通信、計(jì)算和控制之間架起了基礎(chǔ)的多學(xué)科知識的橋梁。本書的一個(gè)獨(dú)特性是提出應(yīng)用通信和信號處理技術(shù)來增強(qiáng)機(jī)器人和多智能體系統(tǒng)中的傳統(tǒng)人工智能。本書的

本書面向初學(xué)者，使用Python語言以及流行的scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫等資源，通過易于實(shí)踐的項(xiàng)目，幫助讀者掌握開發(fā)有效的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)所需的流程、模式和策略。本書首先介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的評估技術(shù)；之后擴(kuò)展工具庫，引入另外幾種分類和回歸技術(shù)以及特征工程；最后介紹一些較為前沿的新技術(shù)，包括組合機(jī)器

本書主要向讀者介紹當(dāng)代人工智能技術(shù)的入門知識，特別是以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。內(nèi)容包括人工智能的概念、分類和原理，闡述了人工智能的三大流派等。著重介紹了人工智能的相關(guān)技術(shù)和算法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自然語言處理、機(jī)器視覺、機(jī)器人等。本書從基本原理概念、基礎(chǔ)算法、基本理論應(yīng)用三個(gè)方面對每章內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)

本書將幫助讀者掌握開發(fā)有效學(xué)習(xí)系統(tǒng)所需的流程、模式和策略，通過簡單的故事、圖片和Python示例來向讀者傳達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本思想。即使讀者是一名初學(xué)者，只要具備一些Python編程基礎(chǔ)，不管大學(xué)數(shù)學(xué)水平如何，都能輕松閱讀本書并有所收獲。

本書是升級版，不僅包含機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念，以及如何利用TensorFlow庫快速構(gòu)建強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，還涵蓋了前沿的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，如深度語音分類器、面部識別和CIFAR-10自動(dòng)編碼。另外，本書新增了如何將代碼更新到TensorFlow2.0，以及在Docker容器中運(yùn)行代碼所需要的技術(shù)。

本書采用圖形化交互式人工智能軟件“橙現(xiàn)智能”（Orange3）為工具講解人工智能的基礎(chǔ)應(yīng)用知識和技能，采用圖形化的形象方法方便讀者對知識的理解。全書分為三個(gè)部分，第一部分介紹人工智能技術(shù)的概況，第二部分介紹若干常用的人工智能技術(shù)及其應(yīng)用方法，最后一個(gè)部分介紹有關(guān)人工智能倫理的相關(guān)內(nèi)容。本書的特色可以概括為“形象化概念理

《人工智能等級考試一級教程人工智能通識》面向我國人工智能的通識教育與專業(yè)技術(shù)人才的培養(yǎng)。全書共8章，分為3篇，分別為人工智能的基本理論、人工智能的應(yīng)用以及人工智能的融合拓展，涵蓋了目前主流的人工智能技術(shù)�！度斯ぶ悄艿燃壙荚囈患壗坛倘斯ぶ悄芡ㄗR》在介紹人工智能的基本原理時(shí)，盡量回避了相關(guān)的復(fù)雜模型和算法設(shè)計(jì)，方便讀者在社

本書通過基礎(chǔ)理論和算法實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合，循序漸進(jìn)地介紹了深度學(xué)習(xí)與交通大數(shù)據(jù)領(lǐng)域內(nèi)的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識案例和應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)案例，并通過PyTorch框架實(shí)現(xiàn)所有深度學(xué)習(xí)算法及案例應(yīng)用。全書共8章，分別介紹了Python基礎(chǔ)知識、PyTorch基礎(chǔ)知識、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)模型，以及基于深度學(xué)習(xí)的軌道交通刷卡數(shù)據(jù)、共享單車軌跡數(shù)據(jù)、出租車軌跡數(shù)

本書從多維數(shù)組Tensor開始，循序漸進(jìn)地介紹PyTorch各方面的基礎(chǔ)知識，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)中的經(jīng)典應(yīng)用，帶領(lǐng)讀者從零開始完成幾個(gè)經(jīng)典而有趣的實(shí)際項(xiàng)目，包括動(dòng)漫頭像生成、風(fēng)格遷移、自動(dòng)寫詩以及目標(biāo)檢測。本書還介紹了PyTorch的幾個(gè)高級擴(kuò)展，包括向量化計(jì)算、分布式加速以及CUDA擴(kuò)展。本書既適合深度學(xué)習(xí)的初學(xué)者及第一