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本书内容重点介绍了人工智能系统管理与维护的全生命周期流程和典型工作任务，包括初识人工智能系统、人工智能系统基础运行环境搭建、人工智能系统开发环境搭建、人工智能系统模型数据处理、人工智能系统模型训练、人工智能系统模型评估与优化、人工智能系统整体测评、人工智能系统部署以及综合实战。本书将人工智能伦理道德与人工智能技术深度融

本书旨在培养高职学生的信息素养、计算思维和人工智能素养等数字时代的三个基本素养。全书共分六个单元,主要内容包括开启人工智能新时代、人工智能应用微体验、图像识别、声音识别、自然语言处理和人工神经网络。本书内容选取将人工智能的基本理论知识和典型行业应用相结合,通过任务实践,将理论知识融入体验式应用案例中,做到易学、易懂、有

本书讲解了经典的高级机器学习算法原理与知识，包括常见的监督学习、无监督学习、概率图模型、核方法、深度神经网络，以及强化学习等内容，同时更强调动手实践。所有算法均利用PyTorch计算框架进行实现，并且在各章节配备实战环节，内容涵盖点击率预估、异常检测、概率图模型变分推断、高斯过程超参数优化、深度强化学习智能体训练等内容

本书主要围绕着智能科学与技术的内涵展开，强调学科基础知识、主要研究方法、核心研究领域、若干热点问题以及前沿应用技术等，内容涉及智能哲学、智能科学、智能技术等诸多方面。整部教材主要包括学科基础、科学研究和技术应用三大部分。学科基础部分涉及学科概述、机器系统、算法运作等方面的内容。科学研究部分涉及环境感知、语言理解、意识整

西蒙教授说，科学的目标在于让精妙复杂的东西变得简单易懂，却又不失其惊奇之处！本书作为人工智能领域的一本必读经典，对人工智能领域所涉及的各学科均做出了独到的分析。西蒙教授在思维和大脑的区分上投入颇多。他将大脑看作生理机能的一部分，就如计算机中的硬件，只是大脑中的思维是人的想法的呈现。他强调，人类和计算机中的硬件不同，但这

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为实现人工智能实用型人才的培养，本书以迈进人工智能领域的高效学习路径为切入点，目标是让读者快速进入人工智能的世界，成为一名人工智能应用的开发者。本书切入日常工作与生活场景，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，利用高效可复用的Python代码进行人工智能算法实现及可视化，让读者从中学到一些核心的“人工智能+”应用开发技

本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分，第一部分为经典强化学习，包括第2、3、4章，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6、7、8章，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶；第三部分重点介绍了深度强化

本书是入门阶段的人工智能技术读物，使读者获得人工智能的入门知识和基本的人工智能思维模式与动手能力，主要内容包括人类智能与人工智能的关系、人工智能的定义、人工智能六大实现途径、智能系统的动手实践等，为学校开展人工智能入门教学或者读者自学人工智能技术提供参考和指南。