本書(shū)共分七章，內(nèi)容包括：緒論、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)、人工智能的應(yīng)用和未來(lái)發(fā)展、人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)成功案例。

本書(shū)對(duì)我國(guó)人工智能的發(fā)展?fàn)顩r、國(guó)家戰(zhàn)略，及其在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、民生改善、政府治理等方面的廣泛應(yīng)用作了簡(jiǎn)明通俗的闡釋；同時(shí)，還闡述了世界范圍內(nèi)人工智能的發(fā)展歷史、國(guó)外主要國(guó)家和地區(qū)人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀、人工智能的未來(lái)前景等。 書(shū)中包含大量應(yīng)用案例，涉及制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融、交通、醫(yī)療、教育、家居、政府治理、政務(wù)服務(wù)等領(lǐng)域。突出介紹案例應(yīng)用場(chǎng)景、核心優(yōu)勢(shì)、所解決的難點(diǎn)痛點(diǎn)，展現(xiàn)了人工智能帶來(lái)的生產(chǎn)生活方式、交互方式、治理模式變革，為人們了解人工智能、用好人工智能提供切合實(shí)際的參考。

本書(shū)以深度核機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為對(duì)象，介紹了支持向量機(jī)技術(shù)、多核學(xué)習(xí)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容。包括基本原理、主流算法形式、參數(shù)設(shè)計(jì)策略以及相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)分析等，并結(jié)合圖像特征提取和遙感圖像目標(biāo)識(shí)別等場(chǎng)景闡述了先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用案例。

流形學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究的一個(gè)熱點(diǎn)方向，在許多領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。本書(shū)從非線性維數(shù)約簡(jiǎn)的角度系統(tǒng)闡述了流形學(xué)習(xí)的基本概念、典型算法以及研究成果。全書(shū)共分七章。第一章介紹流形學(xué)習(xí)的研究背景及現(xiàn)狀；第二章討論了經(jīng)典的流形學(xué)習(xí)算法；第三至六章主要介紹噪聲流形學(xué)習(xí)、改進(jìn)無(wú)監(jiān)督流形學(xué)習(xí)、監(jiān)督流形學(xué)習(xí)和半監(jiān)督流形學(xué)習(xí)算法；第七章介紹了流形學(xué)習(xí)算法在一些典型領(lǐng)域中的應(yīng)用。

本書(shū)共分9章，主要內(nèi)容有：第1章總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的推進(jìn)流程。第2章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的主要功能和各種算法。第3章以垃圾郵件判別為例，介紹對(duì)學(xué)習(xí)完成后的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行離線評(píng)價(jià)的方法。第4章梳理在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)里集成機(jī)器學(xué)習(xí)功能的模式，同時(shí)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的日志設(shè)計(jì)。第5章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)分類任務(wù)里的正確答案數(shù)據(jù)的獲取方法。第6章介紹用于驗(yàn)證實(shí)施方案是否真正有效的統(tǒng)計(jì)鑒定、因果推理，以及A/B試驗(yàn)等方法。第3章是預(yù)測(cè)模型的離線驗(yàn)證，本章則介紹實(shí)施過(guò)程中的實(shí)時(shí)驗(yàn)證。第7章以電影推薦為例，學(xué)習(xí)推薦預(yù)測(cè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)案例

這本書(shū)由淺入深地對(duì)人工智能（AI）進(jìn)行了介紹，語(yǔ)言通俗易懂、邏輯清晰，即使沒(méi)有IT相關(guān)專業(yè)知識(shí)的讀者也能完全讀懂。全書(shū)分為7章，探討的主題分別是：AI世界的全貌、AI在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用、AI倫理及開(kāi)發(fā)指導(dǎo)方針、AI發(fā)展現(xiàn)狀、無(wú)所不答的自動(dòng)聊天AI、AI專家的見(jiàn)解、AI熱潮的謊言和真相。讀完這本書(shū)，零基礎(chǔ)的讀者能夠?qū)θ斯ぶ悄艿默F(xiàn)狀有一個(gè)全方位的了解。 這本書(shū)主要介紹的是日本和歐美一些國(guó)家人工智能的發(fā)展情況和應(yīng)用。書(shū)中對(duì)人工智能的相關(guān)話題有一些很新穎的觀點(diǎn)，相信能為讀者提供新的思路。對(duì)于人工智能開(kāi)發(fā)中

本書(shū)以復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定性穩(wěn)定性研究為核心,并結(jié)合定量研究深入展開(kāi),形成容納復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和多智能體系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性的研究脈絡(luò)。本書(shū)的特點(diǎn)是在動(dòng)力系統(tǒng)和穩(wěn)定性之間的關(guān)系上進(jìn)行了詳盡的闡述,傳統(tǒng)的動(dòng)力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和當(dāng)下的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及多智能體之間的關(guān)系進(jìn)行闡述,揭示了大規(guī)模系統(tǒng)之間的演化關(guān)系。同時(shí),針對(duì)單穩(wěn)定性、多穩(wěn)定性、周期解和不變集等動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行相互關(guān)系研究,并將所得到的結(jié)果用到動(dòng)力系統(tǒng)的同步性和一致性方面。結(jié)合動(dòng)力系統(tǒng)的這些特點(diǎn),將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)特性應(yīng)用到聯(lián)想記憶、模式識(shí)別、在線計(jì)算及進(jìn)化學(xué)習(xí)等方面具體的應(yīng)

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法與實(shí)例分析》從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和應(yīng)用實(shí)踐出發(fā)，介紹了10種常見(jiàn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、設(shè)計(jì)方法，并從各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域精選了豐富的典型應(yīng)用實(shí)例進(jìn)行剖析，旨在使讀者對(duì)各類常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和學(xué)習(xí)算法進(jìn)一步加深理解，熟悉其主要功能，掌握其設(shè)計(jì)方法，了解其主要應(yīng)用，為設(shè)計(jì)各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和解決實(shí)際問(wèn)題打下基礎(chǔ)。主要內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評(píng)估與選擇；10種典型網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，包括BP網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)、SOFM網(wǎng)絡(luò)、LVQ網(wǎng)絡(luò)、CPN網(wǎng)絡(luò)、ART網(wǎng)鉻、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、時(shí)序遞歸網(wǎng)絡(luò)、C