本书是一本面向编程人员的人工智能基础教程,侧重于介绍机器学习模型在不同场景下的部署,通过直观的例子解释机器学习和人工智能的基本概念,并给出代码实现。本书分为两部分:第一部分(第1章-第11章)介绍了如何使用TensorFlow来创建适用于不同应用场景(计算机视觉、自然语言处理和序列建模)的机器学习模型;第二部分(第12
《图机器学习》详细阐述了与图机器学习相关的基本解决方案,主要包括图的基础知识、图机器学习概述、无监督图学习、有监督图学习、使用图机器学习技术解决问题、社交网络图、使用图进行文本分析和自然语言处理、信用卡交易的图分析、构建数据驱动的图应用程序和图的新趋势等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关
本书全面介绍人工智能的基本理论、技术及应用。全书共12章,主要内容包括人工智能概论、知识表示与知识图谱、模糊推理、搜索策略、遗传算法、群智能算法、人工神经网络、机器学习与深度学习、专家系统、自然语言理解、计算机视觉和智能机器人,附录部分给出了实用性强的12个实验。本书强调人工智能知识的基础性、整体性、综合性和广博性,使
本书系统讲述智能现象的简要历史。全书共分为10章。第1章介绍本书的写作背景、对智能的不同定义、围绕智能现象的问题、本书对智能现象的新假说;第2章介绍宇宙从无到有的过程、不安分的宇宙、改变以稳定宇宙;第3章介绍物理学中的智能现象、重力智能、重力和暗能量、最小作用量原则、量子隐形传态;第4章介绍化学的简要发展历程、耗散结构
《PyTorch编程技术与深度学习》讲述深度学习的基本原理,使用PyTorch展示涉及的深度学习算法。通过理论讲解和编程操作,使读者了解并掌握深度学习的原理和PyTorch编程技能,拉近理论与实践的距离。全书共分9章,主要内容包括PyTorch介绍、PyTorch基础编程、深度学习快速入门、神经网络训练与优化、卷积神经
这是一本面向对AI和机器学习的活用感兴趣的经营层、企划部门、事业部门和IT部门等从业人员的书籍。从打消为什么现在应该努力呢这样的疑问开始,到即便对AI和机器学习的前提知识没有了解,也能够理解如何建立项目,怎样创造出成果的方法论。本书旨在作为咨询公司和系统开发公司等寻求外部AI支援的参考书。
本书分析研究了深度学习相关的网络模型,以及不同网络模型的算法结构、原理与核心思想及实战案例。主要内容涉及人工神经网络、模糊神经网络、概率神经网络、小波神经网络、卷积神经网络及其扩展模型、深度生成对抗网络及其扩展模型、深度受限玻尔兹曼机及其扩展模型、深度信念网络及其扩展模型、深度自编码器及其扩展模型等深度学习网络结构、原
PyTorch神经网络实战:移动端图像处理主要介绍人工智能研究领域中神经网络的PyTorch架构,对其在多个领域的应用进行系统性的归纳和梳理。书中的案例有风景图分类、人像前景背景分割、低光照图像增法、动漫头像生成、画风迁移、风格转换等,对每项视觉任务的研究背景、应用价值、算法原理、代码实现和移动端部署流程进行了详细描述
本书讲述机器学习的基本理论与应用,使用OpenCV、Python与MATLAB实现涉及的各种机器学习算法。通过理论学习和实践应用,读者能够理解并掌握机器学习的原理和应用,拉近理论与实践的距离。全书共分15章,主要内容包括:机器学习理论简介、机器学习理论与应用数学基础、机器学习编程基础、基于OpenCV和Python的机
本书是面向青少年的人工智能科普书和入门读物,立足于趣味性、科学性、知识性和实践性,尽量避免晦涩专业术语对阅读流畅性的影响。书中还包含数十个精心筛选的实践案例,可根据读者需要灵活选用。全书共5个单元、14章,从人工智能的发展简史讲起,以语音、图像、生活中的典型场景及伦理问题为主要知识载体,聚焦问题,深入浅出地引出人工智能