本书系统地阐述机器学习的数学基础知识,但并非大学数学教材的翻版,而是以机器学习算法为依据,选取数学知识,并从应用的角度阐述各种数学定义、定理等,侧重于讲清楚它们的应用和实现方法。所以,书中将使用开发者喜欢的编程语言(Python)来实现各种数学计算,并阐述数学知识在机器学习算法中的应用体现。
本书聚焦信息科学、生命科学、新能源、新材料等为代表的高科技领域,以及物理、化学、数学等基础科学的进展与新兴技术的交叉融合,其中70%的内容来源于IEEE计算机协会相关刊物内容的全文翻译,另外30%的内容由SteerTech和iCANXTalks上的国际知名科学家的学术报告、报道以及相关活动内容组成。本书将以创新的方式宣
《人工智能——何时机器能掌控一切》共12章,从历史、社会、哲学和人文等多学科角度审视人工智能技术的过去、现在和未来;既涵盖了逻辑运算等经典的人工智能算法,又引入了量子计算等前沿的人工智能技术;既强调了人工智能对人类生活和社会各个方面的正面促进作用,又指出了其高能耗等缺点。通过阅读《人工智能——何时机器能掌控一切》,零基
虽然很多深度学习工具都使用Python,但PyTorch库是真正具备Python风格的。对于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人来说,上手PyTorch轻而易举。PyTorch在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习,它非常适合构建快速模型,并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Face
本书是有关智能信息处理与量子智能计算方法及其应用的著作,系统介绍了智能信息处理与量子智能计算方面的基础理论及各种新技术、新方法,并从4G及5G移动通信、认知无线电、语音信号处理等角度进行了实例剖析。全书分为两篇共12章。第一篇“智能信息处理及其应用”侧重介绍智能信息处理领域的基本原理与关键技术;第二篇“量子智能信息处理
本书系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术,比较全面地反映了人工智能领域当前的研究进展和发展方向。全书共8章,具体内容包括人工智能的基本概念和发展概况、脑与认知、机器感知、知识表示与推理、计算智能、模式识别与机器学习、人工智能系统的硬件基础、人工智能系统的应用。为了便于读者理解,在介绍关键技术的同时,列举了一些
《图解人工智能大全》由日本著名人工智能(AI)研究机构首席研究员和高级研究员撰写。作为AI的入门读物,本书旨在以简单易懂的语言向专业人士和普通读者介绍AI的基础、前沿的商务案例,以及AI系统构筑的注意事项等相关知识。考虑到有些读者可能不具备相关的专业知识,本书使用了大量图片,以帮助读者理解文字内容。《图解人工智能大全》
这是一套帮助培养孩子计算思维的系列练习册,包括《大问题小问题》《找找规律吧》《流程图来帮忙》《生活中的算法》共4册,围绕计算思维的四大组成要素(问题分解、模式识别、抽象和算法建设)展开。每一册的内容有意识地侧重单个要素能力的培养,内容难度循序渐进。每册通过综合性的问题,让孩子将四个要素融会贯通、反复练习,应用于解决实际
《集成学习入门与实战:原理、算法与应用》通过6章内容全面地解读了集成学习的基础知识、集成学习技术、集成学习库和实践应用。其中集成学习技术包括采样、Bagging、投票集成、Boosting、AdaBoost、梯度提升、XGBoost、Stacking、随机森林、决策树等,从混合训练数据到混合模型,再到混合组合,逻辑严谨
《人工智能全书:一本书读懂AI基础知识、商业应用与技术发展》系统地讲解了AI基础知识、商业应用与技术发展,可以帮助读者快速了解人工智能,掌握行业动态与技术。全书图文并茂,浅显易懂,其中基础篇介绍了AI的基础知识,商业篇预测了AI在各行各业的应用与发展,技术篇则讲解了AI的各种专业技术知识。《人工智能全书:一本书读懂AI