深度學習通常被視為數(shù)學博士和大型科技公司的專屬領域。但是正如本書所呈現(xiàn)的那樣，熟悉Python的程序員可以通過少量的數(shù)學背景、少量的數(shù)據(jù)和最少的代碼在深度學習中取得令人震驚的成果。fastai是第一個為最常用的深度學習應用程序提供一致接口的庫。本書的兩位作者用口語化且簡單明了的方式描述了各種抽象的理論概念，希望通過本書

計算神經科學作為腦科學與人工智能之間的橋梁，是一門高速發(fā)展的新興交叉學科。本書采用理論與實踐結合的方式為讀者講述計算神經科學的基礎知識。它從基礎的數(shù)學和物理原理出發(fā)，詳細介紹了各類神經元模型、突觸模型，以及具有不同結構和功能的網絡模型，如興奮—抑制平衡網絡、決策網絡、連續(xù)吸引子網絡、庫網絡等。本書不僅講解了理論知識，還

本書以獨特的角度，深入淺出地介紹了人工智能領域最新技術——ChatGPT、提示工程及自然語言處理等相關技術。在內容上，本書科普性與專業(yè)性并重，既為普通讀者提供基礎知識，又有對專業(yè)領域的深入探討。本書通過7章的內容，在全面介紹ChatGPT內部原理的基礎上，重點解析提示指令的構建方法，以及如何針對各類任務構建合適的提示指

本書介紹了ChatGPT的前世今生，重點聚焦普通人如何使用ChatGPT獲得工作和生活效率的提升，各行各業(yè)如何通過ChatGPT來改變自己的賽道狀態(tài)。使用ChatGPT的寶典以及普及ChatGPT背后的技術，普通人可以看懂而且也富有科普性。同時，把AIGC中的生成視頻、圖像和文本也做了介紹，并提供了大量的工具。最后本書

本書是機器學習領域的入門教材，詳細闡述了機器學習的基本理論和方法。全書由12章組成，包括緒論、線性模型與邏輯斯諦回歸、決策樹、貝葉斯分類器、k近鄰算法、支持向量機、人工神經網絡、線性判別分析、主成分分析法、聚類、EM算法與高斯混合聚類、集成學習等。對每一種機器學習算法，均從算法原理的理論推導和MATLAB實現(xiàn)兩方面進行

本書全面講述人工智能算法的理論基礎和案例編程實現(xiàn)。第1章簡要介紹機器學習的發(fā)展及其應用。第2章和第3章主要介紹機器學習經典分類算法、聚類算法、集成算法和隨機森林算法，以及這些算法的具體內容、算法原理和案例編程實現(xiàn)。第4章介紹了深度學習的概念、原理、研究現(xiàn)狀，以及典型的神經網絡及其相關網絡的案例編程實現(xiàn)。第5章介紹了強化

大約在一百年前，電氣化改變了交通運輸行業(yè)、制造業(yè)、醫(yī)療行業(yè)、通信行業(yè)，如今AI帶來了同樣巨大的改變。AI的各個分支中發(fā)展為迅速的方向之一就是深度學習。本書主要涉及以下內容：第1部分是神經網絡的基礎，學習如何建立神經網絡，以及如何在數(shù)據(jù)上面訓練它們。第2部分進行深度學習方面的實踐，學習如何構建神經網絡與超參數(shù)調試、正則化

一個AI的自白，以第一人稱視角，通俗易懂地講述AI的來龍去脈，生動活潑地表達AI的技 術原理。從歷史到未來，跨越百年時空；從理論到實踐，講述案例操作；從技術到哲學，穿越多 個維度；從語言到繪畫，落地實戰(zhàn)演習。ChatGPT的誕生，引發(fā)了奇點降臨，點亮了AGI（通用 人工智能），并涉及大模型、深度神經網絡、Transfo

人工智能時代來臨，將帶來劃時代的變革。人工智能正改變我們的社會、經濟、政治和外交政策，這一切影響遠遠超過任何領域的傳統(tǒng)范疇，而我們?yōu)榇俗龊脺蕚淞藛�？在《人工智能時代與人類未來》一書中，來自政府、企業(yè)和科技界的三位思想家——外交家基辛格、谷歌前CEO施密特和麻省理工蘇世民計算機學院院長胡滕洛赫爾齊聚一堂，探討人工智能及其

本書以黨的二十大精神為指引，根據(jù)物聯(lián)網綜合應用開發(fā)課程的教學要求，結合物聯(lián)網的實際應用場景和相關核心技術編寫而成。本書采用活頁式裝訂，全書由淺入深、全面展示了物聯(lián)網的12個實踐項目，具體為：STM32外設及GPIO輸出控制、數(shù)碼管模擬顯示溫度、ADC按鍵控制蜂鳴器、OLED顯示、藍牙通信、串口通信、Wi-Fi通信、紅外