本書主要根據(jù)作者近年來(lái)的研究成果，對(duì)網(wǎng)絡(luò)嵌入表示學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行梳理和總結(jié)，全書深入淺出地介紹了表示學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，及其在網(wǎng)絡(luò)對(duì)齊、地點(diǎn)推薦、電子健康記錄挖掘等應(yīng)用方面的前沿技術(shù)。具體包括：?jiǎn)?多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表示理論與技術(shù)、基于單關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表示的社交網(wǎng)絡(luò)對(duì)齊、基于多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的知識(shí)圖譜對(duì)齊、基于網(wǎng)絡(luò)表示的電子健康記錄挖掘、

本書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，全面反映了國(guó)內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的進(jìn)展和發(fā)展方向。全書共12章。主要介紹了人工智能的概況、人工智能的基本原理和方法、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

"人工智能導(dǎo)論"是人工智能方業(yè)的入門課程。本書是繼2019年首版后修訂再版的。本版編寫的原則是∶堅(jiān)持教材的現(xiàn)代性，即新的技術(shù)路線與新的體系，并形成新一代人工智能技術(shù);堅(jiān)持教材的應(yīng)用性，即將人工智能與其他學(xué)科，領(lǐng)域進(jìn)行融合，將其應(yīng)用到多個(gè)行業(yè)中去;堅(jiān)持教材的引導(dǎo)性，即體現(xiàn)教材的基礎(chǔ)性、入門性作用。本書由4篇（共17章）組

本書較為系統(tǒng)地介紹了人工智能的發(fā)展歷史、經(jīng)典算法和前沿技術(shù)，并對(duì)算法背后的思維方式進(jìn)行了哲學(xué)思辨。內(nèi)容既包括經(jīng)典算法（如k近鄰、貝葉斯、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等），又涵蓋前沿技術(shù)（如深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等）。本書所有算法均配備對(duì)應(yīng)的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目（包括Excel版本和/或Python版本），以幫助讀者在實(shí)踐中理解原理。本書適合高

《人工智能·未來(lái)已來(lái)》是一本約20萬(wàn)字的科學(xué)普及類讀物，主要介紹了人工智能的歷史、現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，用生動(dòng)詳實(shí)的案例介紹了人工智能在游戲、醫(yī)療、語(yǔ)言翻譯、智慧城市建設(shè)等各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，特別關(guān)注了人工智能發(fā)展對(duì)人類社會(huì)發(fā)展帶來(lái)的道德、法律等方面的挑戰(zhàn)，明確了人工智能雙刃劍的性質(zhì)，呼吁人們關(guān)注人工智能，迎接人工

這是一本從基礎(chǔ)、原理、實(shí)戰(zhàn)、拓展4個(gè)維度系統(tǒng)講解聯(lián)邦學(xué)習(xí)的著作。作者是人工智能領(lǐng)域的資深專家，現(xiàn)任某大型金融集團(tuán)科技公司聯(lián)邦學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，這本書不僅得到了中外院士的聯(lián)合推薦，而且得到了來(lái)自清華大學(xué)、華中科技大學(xué)、百度、螞蟻集團(tuán)、同盾科技等學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的專家的一致推薦。全書共9章，分為4個(gè)部分。第1部分基礎(chǔ)（第1~2

用Keras、TensorFlow、CoreML，以及TensorFlowLite訓(xùn)練、微調(diào)并發(fā)布計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型。為不同設(shè)備開發(fā)AI應(yīng)用，包括RaspberryPi、JetsonNano，以及GoogleCoral。探索有趣的項(xiàng)目，從硅谷“熱狗識(shí)別”應(yīng)用程序到谷歌規(guī)模的圖像搜索，以及40多個(gè)案例研究和行業(yè)實(shí)例。在電子游

·學(xué)習(xí)如何通過(guò)變分自動(dòng)編碼器改變圖像中人物的面部表情。·學(xué)習(xí)如何構(gòu)建GAN模型，包括風(fēng)格遷移模型CycleGAN以及音樂(lè)生成模型MuseGAN。·學(xué)習(xí)如何通過(guò)循環(huán)生成模型來(lái)生成文本，以及如何利用注意力機(jī)制改善模型。·學(xué)習(xí)如何利用生成模型幫助智能體在強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境中完

本書著重?cái)⑹鋈斯ぶ悄芗夹g(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)、工作原理和發(fā)展概況，并通過(guò)對(duì)各種人工智能算法的介紹，講解人工智能技術(shù)在工程領(lǐng)域中的各種實(shí)際應(yīng)用。本書共分為9章，主要內(nèi)容包括人工智能概述、人工智能算法基礎(chǔ)知識(shí)、遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法、人工魚群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模糊系統(tǒng)、專家系統(tǒng)等。本書不僅涵蓋基本的理論知識(shí)，還通過(guò)相應(yīng)的實(shí)

深度學(xué)習(xí)往往被視為數(shù)學(xué)博士和大型科技公司的專屬領(lǐng)域。但正如這本實(shí)踐指南所展示的那樣，熟練使用Python的程序員只需很少的數(shù)學(xué)背景、少量的數(shù)據(jù)和最少的代碼，就可以在深度學(xué)習(xí)方面取得令人印象深刻的成果。怎么樣才能做到？使用fastai，這是**為最常用的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用提供一致接口的庫(kù)。本書作者JeremyHoward和Sy