隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的普及，開發(fā)和優(yōu)化這些算法的新工具也得到了發(fā)展。本書首先介紹了scikit-learn包，學(xué)習(xí)如何使用scikit-learn語(yǔ)法；學(xué)習(xí)監(jiān)督模型和無(wú)監(jiān)督模型之間的差異，以及為每個(gè)數(shù)據(jù)集選擇適當(dāng)算法的重要性；學(xué)習(xí)將無(wú)監(jiān)督聚類算法應(yīng)用到真實(shí)的數(shù)據(jù)集中，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律，并在探索中解決無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。

本書主要內(nèi)容包括初識(shí)人工智能、識(shí)文解意、看圖辨物、聽(tīng)音識(shí)意、觀影察行、前瞻人工智能。

本書以機(jī)器人作為載體，將人工智能的具體應(yīng)用案例引入課程，分為基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)篇和拓展硬件篇。其中基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)篇主要介紹機(jī)器人的發(fā)展歷程及特點(diǎn)，并通過(guò)介紹生活中的常用工具來(lái)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單的機(jī)械原理；拓展硬件篇主要介紹一款新的智能硬件，將新的智能硬件與機(jī)器人配合使用可開拓學(xué)生的創(chuàng)新思維，創(chuàng)作更多智能產(chǎn)品。本書圖文并茂，語(yǔ)言簡(jiǎn)潔，易于理解，既

《基于知識(shí)工程的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化》的主要目標(biāo)是通過(guò)基本概念的全面介紹，使讀者深刻理解構(gòu)成MDO技術(shù)基礎(chǔ)的優(yōu)化方法。第2～6章涵蓋了這部分內(nèi)容，熟悉優(yōu)化方法和優(yōu)化理論的讀者可略讀或有選擇地閱讀這些章節(jié)。該書通過(guò)3章內(nèi)容來(lái)介紹MDO的核心知識(shí)：第7章闡述了解決假設(shè)問(wèn)題的靈敏度分析方法；第8章介紹了當(dāng)下先進(jìn)的MDO框架范例；第

本教材共9章，采用知識(shí)體系和案例體系兩種方式對(duì)人工智能技術(shù)及其應(yīng)用進(jìn)行闡述。第1章介紹了人工智能的概念，對(duì)人工智能的社會(huì)價(jià)值、應(yīng)用領(lǐng)域以及未來(lái)發(fā)展進(jìn)行展望。第2章介紹了人工智能技術(shù)知識(shí)與知識(shí)表示，列出其知識(shí)圖譜。第3章對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行概述，從發(fā)展、范圍、方法、工具以及挑戰(zhàn)等方面對(duì)人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行介紹。第4章介紹了人

人們幾乎天天使用常識(shí)推理，但用形式化的方式來(lái)表示卻非常困難。人工智能是研究解決某些通常被認(rèn)為要用智能才能解決的問(wèn)題的計(jì)算機(jī)技術(shù)，人工智能研究計(jì)算機(jī)刻畫主體如何獲得知識(shí)和處理知識(shí)的能力，人工智能邏輯就是用邏輯方法和成果研究主體如何處理知識(shí)的理論。本書分8章，從人工智能的角度來(lái)建立邏輯理論系統(tǒng)，系統(tǒng)全面地介紹了人工智能邏輯

本書系統(tǒng)地介紹了時(shí)滯分布參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的重要問(wèn)題，主要內(nèi)容包括時(shí)滯分布參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性、周期解、魯棒性、無(wú)源性、自適應(yīng)同步控制、自適應(yīng)學(xué)習(xí)同步、采樣同步控制及反同步等問(wèn)題。書中所給的分析方法包括代數(shù)不等式、線性矩陣不等式、隨機(jī)分析、自適應(yīng)控制、采樣控制、學(xué)習(xí)控制方法等。書中的內(nèi)容來(lái)源于作者近幾年來(lái)的創(chuàng)新性研究成果，

《實(shí)踐深度學(xué)習(xí)》共6章，第1章主要介紹深度學(xué)習(xí)必備的器材、操作系統(tǒng)及中間件的安裝方法;第2、3章解讀了深度學(xué)習(xí)示例中的基本術(shù)語(yǔ);第4章則通過(guò)示例程序說(shuō)明了VGG-16、ResNet-152的具體操作方法，并給出了提升估測(cè)精度的方法。而第5章介紹了基于26層網(wǎng)絡(luò)的Yolo和有助于醫(yī)學(xué)圖像目標(biāo)識(shí)別的U形23層網(wǎng)絡(luò)模型。第6

《人工智能基礎(chǔ)（原書第2版）》把近年來(lái)AI發(fā)展歷程中的重要事件一一進(jìn)行了梳理，不僅回顧了AI的誕生、發(fā)展，還詳細(xì)歸納整理了當(dāng)前AI研究的核心問(wèn)題—規(guī)劃、推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等，又在此基礎(chǔ)上對(duì)人工智能未來(lái)的發(fā)展方向給出了一定的預(yù)期，包括分布式AI及進(jìn)化計(jì)算等方面，很好地回答了所謂“人工智能的基礎(chǔ)究竟是什么”這一問(wèn)題。本書內(nèi)容直

本書主要介紹了Google云平臺(tái)中有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的多種工具，以及如何使用它們來(lái)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。這些工具對(duì)使用者在機(jī)器學(xué)習(xí)理論方面的要求很低，讀者可以在僅了解一點(diǎn)有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)的前提下使用它們。本書在使用每種機(jī)器學(xué)習(xí)的工具或技術(shù)之前，都會(huì)對(duì)相應(yīng)的理論進(jìn)行較為詳實(shí)的介紹。但也同時(shí)考慮了機(jī)器學(xué)習(xí)理論的復(fù)雜性，在對(duì)理論知識(shí)的