本书主要内容包括机器学习介绍，NumPy、Pandas、SciPy库、Matplotlib（可视化）四个基础模块，Scikit-learn算法、模型、拟合、过拟合、欠拟合、模型性能度量指标、数据标准化、非线性转换、离散化，以及特征抽取和降维的各种方法，包括特征哈希、文本特征抽取、特征聚合等。全书通过实用范例和图解形式讲

《漫话人工智能：坂本真树老师带你轻松读懂人工智能》将读者群设定为普通大众，旨在令不熟悉人工智能专业词汇、没有专业背景的普通读者也能够读懂本书。书中所选取的都是人工智能基础研究相关的代表性主题，也是读者想要了解的问题，如人工智能是什么时候出现的，人工智能会超越人类吗，什么易导入人工智能，什么不易导入人工智，怎样从信息角度

本书是一本关于文化生物学的观察，，既探索新技术所带来的对世界不同寻常的解读，也探索生命从有机物质向文化表征的转变迁移。本书主要讲述了在当下人工智能发展的时代，人类和人工智能的关系，我们正在成为一个由机器人、克隆人、转基因动物和无数种人类/信息共生体居住的世界中的文化机构。我们的身体现在是由机器、图像和信息组成的。我们正

“深度学习”被评价为未来时代的重要技术，但它本身非常复杂，除了这方面的专家，一般大众很难掌握。主要原因是我们很难以一种易于理解的方式来解释“深度学习”的机制。首先，为了理解“深度学习”并，且必须先了解诸如“神经网络”之类的算法。其次，在描述诸如“深度学习”和“神经网络”之类的算法时，通常要使用数学公式，因此若没有技术或

为AI带来的社会与商业变革做好准备！在AI时代胜出所必须具备的知识从AI的基础技术到商业应用领域本书囊括了对AI感兴趣的人应该了解的所有重点未来IT图解，不易理解的原理、应用一目了然AI能做什么、不能做什么？该怎样做才能在自己的事业和工作中活用AI？在AI时代自己的工作将发生怎样的变化？人工智能技术拥有悠久的研究历史，

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度

本书从概念和数学原理上对人工智能所涉及的数据处理常用算法、图像识别、语音识别、自然语言处理、深度学习几个主要方面进行了阐述，并以Python为主要工具进行了相应的编程实践，以使读者对人工智能相关技术有更直观和深入的理解。此外，本书也用几个独立的章节从原理和实践上介绍了量子计算、区块链技术、并行计算、增强现实等与人工智能

深度学习是人工智能的前沿技术。本书深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和TensorFlow实践，全书共8章。第1章给出了深度学习的基本概况。第2章详细介绍了神经网络相关知识，内容包括M-P神经元模型、感知机、多层神经网络。第3章介绍了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow2的安装流程与新特性。第4章详细介绍了Te

本书通过模拟人脑的神经元信号传播过程,使计算机程序在某些任务中具有与人类相当、甚至超越人类的智能表现。随着近年来计算机硬件的高速发展,各领域海量数据的爆炸式积累,以及相关的软件框架的研究与推广,基于新型神经网络的图像和文本数据的深度学习技术逐渐成为计算机科学与人工智能领域的研究热点。本书以现今应用最广泛的人工智能编程语

人工智能与开源硬件