"《机器学习项目成功交付》详细阐述了与机器学习成功交付相关的基本知识,主要包括项目前期,开始工作,深入研究问题,探索性数据分析、道德和基线评估,使用机器学习技术制作实用模型,测试和选择模型,系统构建和生产,发布项目等内容。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方案的实现过程。本书适合作为高等院校计
"深度学习绝非不可窥探的黑箱!深入理解其模型和算法的实际运作机制,是驾驭并优化结果的关键。你无需成为数学专家或资深数据科学家,同样能够掌握深度学习系统内部的工作原理。本书旨在通过深入浅出的方式,为你揭示这些原理,让你在理解和解释自己的工作时更加自信与从容。《深度学习精粹与PyTorch实践》以浅显易懂的方式揭示了深度学
群体智能算法是一类源于自然现象与社会规律启发的智能算法,是当前人工智能方法的重要组成部分。本书从群体智能算法的基本特征入手,介绍了常见的群体智能算法及其理论基础研究的三大内容:数学模型、收敛性与时间复杂度,详细阐述了粒子群优化算法、蚁群优化算法、鸽群优化算法、头脑风暴算法与烟花算法的数学模型、收敛性分析与时间复杂度分析
"《融合数字电路与存内计算的高能效神经网络处理器(英文版)》从纯数字电路和融合存内计算的高能效神经网络处理器两个角度开展了四项主要的研究工作。在数字电路神经网络处理器层面,一方面针对传统架构数据复用优化不充分的问题,提出了针对特定卷积核优化的卷积神经网络处理器KOP3。另一方面,针对不规则稀疏网络压缩技术引起的显著额外
本书从人工智能时代大学生应具备的基础素养出发,紧密围绕任务案例阐述生成式人工智能(AIGC)如何辅助学习、工作、生活、专业等方面,主要内容包括探索人工智能新篇章、AI时代的核心竞争力、AIGC与文本生成、AIGC与数据处理、AIGC与图像生成、AIGC与语音生成、AIGC与视频生成AIGC与智能体和AIGC的伦理与责任
本书的目标是向你介绍图数据结构、图分析和图机器学习的概念、技术和工具。每章的开头都列出了目标,大致分为三个方面:学习图分析和机器学习的概念;用图分析解决特定问题;了解如何使用GSQL查询语言和TigerGraph图平台。首先介绍图数据的基本概念,然后通过连接、分析、学习三大部分深入讲解一些图算法和机器学习技术。
本书提供使用PyTorch开发深度学习应用程序的基本原理和方法,旨在为读者介绍机器学习工程师和数据科学家在解决深度学习问题中所采用的主流现代算法与技术,紧跟深度学习领域的最新发展趋势,助力初学者熟练掌握PyTorch。本书的核心优势在于,采用易于理解的问题与解决方案的结构,全面而详尽地讲解了PyTorch的使用方法,并
本书从多角度覆盖了多智能体自主协同技术的内容,分5篇共18章,包括多智能体系统的协同基础、集群控制、通信优化、任务协同及目标追踪,旨在将多智能体自主协同技术中的方法和理论结合起来,并强调协同基础的重要性,具有基础性、应用性、综合性和系统性等特点。本书可以作为多智能体系统领域研究的入门指南,或者作为协同无人系统工程师的自
本书是一本全面介绍人工智能概念和新发展、新兴技术、产业应用和安全伦理思考的通识类图书,分为认知篇、前沿篇、行业篇、思考篇四部分,从人工智能的发展历程、模型等基础知识讲起,通过智能机器人、自动驾驶、大模型、AI生成等热门应用让读者对人工智能技术有直观的认识和理解,并从多个领域对人工智能存在问题进行了深度分析。本书内容既有
本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识,后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习,遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入,依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程,以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后,神经网络和Q学习、