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本书全面系统地讲解了深度学习相关的知识。全书共8章，内容包括深度学习简介及TensorFlow安装，神经网络基础、神经网络的TensorFlow实现、卷积神经网络基础、经典卷积神经网络（上）、经典卷积神经网络（下）、深度学习用于文本序列和深度学习实验项目等内容。 本书以知识体系为基础，以课堂案例为载体，采取理论与实践相

本书从神经网络的基础知识讲起，逐步深入到Python进阶实战，通过对各种实用的第三方库进行详细讲解与实战运用，让读者不但能够更加深入地了解神经网络，而且能够简单高效地搭建自己的神经网络，即使没有专业背景知识也能轻松入门神经网络。 本书分为11章，涵盖的主要内容有神经网络概述，神经网络基础知识，计算机程序的特点，神经网络

本书围绕人工智能研究的发展以及由人工智能技术发展而引起的一系列问题展开讨论。该书首先介绍了什么是人工智能，以及人工智能对社会产生的正面和负面影响，并对人工智能所涉及的伦理道德问题进行分析，最后探讨了人工智能未来发展的可能性。全书配有大量彩色插图与照片、术语表、指南、视频资源链接、文本相关问题与报道观点、详尽的索引补充和

随着机器学习算法的普及，开发和优化这些算法的新工具也得到了发展。本书首先介绍了scikit-learn包，学习如何使用scikit-learn语法；学习监督模型和无监督模型之间的差异，以及为每个数据集选择适当算法的重要性；学习将无监督聚类算法应用到真实的数据集中，发现其中的规律，并在探索中解决无监督机器学习问题。

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《基于知识工程的多学科设计优化》的主要目标是通过基本概念的全面介绍，使读者深刻理解构成MDO技术基础的优化方法。第2～6章涵盖了这部分内容，熟悉优化方法和优化理论的读者可略读或有选择地阅读这些章节。该书通过3章内容来介绍MDO的核心知识：第7章阐述了解决假设问题的灵敏度分析方法；第8章介绍了当下先进的MDO框架范例；第

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人们几乎天天使用常识推理，但用形式化的方式来表示却非常困难。人工智能是研究解决某些通常被认为要用智能才能解决的问题的计算机技术，人工智能研究计算机刻画主体如何获得知识和处理知识的能力，人工智能逻辑就是用逻辑方法和成果研究主体如何处理知识的理论。本书分8章，从人工智能的角度来建立逻辑理论系统，系统全面地介绍了人工智能逻辑