本书主要讲述了神经网络的重要概念和技术，并展示了如何使用Python来解决日常生活中常见的神经网络问题。本书包含了6个神经网络相关的项目，分别是糖尿病预测、出租车费用预测、图像分类、图像降噪、情感分析和人脸识别，这6个项目均是从头开始实现，且使用了不同的神经网络。在每个项目中，本书首先会提出问题，然后介绍解决该问题需要

本书根据深度学习技术发展速度快、理论性与实践性强、应用广泛等特点，结合教学、科研及应用需求，坚持“原理、技术、应用”三位一体原则，注重基础性、系统性、前沿性和实用性的统一，对深度学习的**方法与研究趋势进行全面深入的研究和探索。全书分成四部分：第一部分是人工智能基础，重点阐述人工智能的概念、发展历史和发展趋势等；第二部

《漫话人工智能：从二进制到未来智能社会》是一本面向大众尤其是青少年的人工智能科普书籍，从介绍人工智能背后的逻辑、数学引入主题，接着用生动的语言将计算机和人工智能的诞生、算法科学、机器学习与大数据、计算机视觉、语音识别等有趣的知识融入本书，最后科普了人工智能在智能农业、智能医疗、自动驾驶等不同领域的应用。本书具有语言生动

针对每个想要了解深度学习概念的数据科学爱好者，本书通过通俗易懂地解释R代码，让读者可以很容易起步。在深度学习算法和应用的理论和实践方面做到了平衡，在讲述基础理论的同时，通过45个基于R语言的编程实例让读者循序渐进地掌握深度学习技术。？读者将通过实战案例实现卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（

本书主要介绍了智能计算技术相关的理论方法与关键技术，并对典型的应用领域与平台也进行了相关介绍和讨论。全书共10章，简要介绍智能的起源、智能与计算等研究背景及意义，详细介绍了机器学习、深度学习等模型与算法及其应用，着重介绍了图神经网络模型、网学习模型、神经网络架构搜索和大数据资源服务等技术，并面向智能交通和网络交易支付等

本书是“高级人工智能人才培养丛书”中的一本，首先介绍了机器学习的相关概念和发展历史，并在此基础上提出了深度学习——它本质上是近几年来大数据技术催生的产物。本书共12章，其中，第1～7章为机器学习的内容，分别介绍了机器学习的简单模型、贝叶斯学习、决策树、支持向量机、集成学习和聚类；第8～12章为深度学习的内容，由感知机与

本书共分10个项目，详细介绍了人工智能导论的相关知识，内容包括人工智能的前世今生、从零开始认识人工智能、人工智能编程基础开发语言——Phython、物体识别、计算机视觉的应用——人脸识别、生物信息识别、自然语言处理、语音识别、无人驾驶和数据挖掘。 本书适用于高职高专院校理工科学生，作为通识课教材使用。

人工智能时代已经来临，这项技术正在改变人类的认知和行为习惯，也对很多领域和行业造成了影响。本书共3篇，认知篇介绍了人工智能的理论知识与发展现状，详细讲述人工智能与5G、物联网、区块链等技术的融合；价值篇主要讲述了人工智能的价值，分析其为生活、社会、商业、医疗带来的变革；场景篇从服务场景、工作场景、教育场景、营销场景入手

本书主要阐述人工智能的理论、技术、实践、应用、发展。全书包括5个模块、18个典型实践任务。模块1为理论探究，包括设计图灵测试、体验弱人工智能、设计排序算法3个实践任务；模块2为技术探究，包括图说知识表示、测试机器学习、畅谈深度学习3个实践任务；模块3为实践探究，包括提取基于专家系统的需求、测试计算机视觉产品、测试自然语

《深度学习全书——公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》共有15章，分为5部分，第一篇说明深度学习的概念，包括数理基础，特点是结合编程解题，加深读者印象，第二篇说明TensorFlow的学习地图，从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践，逐步解构神经网络，第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等，第四篇则