廣州中望龍騰軟件股份有限公司（簡(jiǎn)稱中望軟件）開(kāi)發(fā)的3D One AI是一款功能強(qiáng)大的三維仿真軟件，集成了三維創(chuàng)意設(shè)計(jì)、人工智能、開(kāi)源硬件和編程等功能。利用3D One AI提供的三維虛擬仿真功能，我們可以快速構(gòu)建并模擬真實(shí)的科技應(yīng)用場(chǎng)景，將抽象的人工智能知識(shí)可視化呈現(xiàn)。本書以生活中的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景為案例設(shè)計(jì)基礎(chǔ)，詳細(xì)介紹3D One AI的基本操作及功能，通過(guò)案例的制作來(lái)引導(dǎo)學(xué)生理解和掌握相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)。學(xué)生學(xué)習(xí)本書，可以掌握3D One AI的
本書介紹了人工智能發(fā)展過(guò)程中涌現(xiàn)出的思想以及經(jīng)典技術(shù)。本書共12章，內(nèi)容結(jié)構(gòu)大致可以分為4部分：第一部分（第1～3章），這部分為基礎(chǔ)知識(shí)，簡(jiǎn)單介紹人工智能發(fā)展的歷史與現(xiàn)狀（第1章），數(shù)據(jù)編碼技術(shù)（第2章）以及人工智能需要用到的數(shù)學(xué)知識(shí)（第3章）；第二部分（第4～7章），經(jīng)典人工智能，主要介紹經(jīng)典人工智能算法（第4章），計(jì)算機(jī)博弈（第5章），邏輯與知識(shí)（第6章），智能體機(jī)器人技術(shù)（第7章）；第三部分（第8～10章），機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，主要介紹回歸算法（第8章）、分類算法（第9章）以及無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)典型算法
這是一本關(guān)于數(shù)智時(shí)代人工智能技術(shù)落地應(yīng)用場(chǎng)景的前沿趨勢(shì)類圖書。場(chǎng)景是爭(zhēng)奪用戶時(shí)長(zhǎng)與可支配收入的產(chǎn)品與服務(wù)的組合，to C的場(chǎng)景如此，to B/G的場(chǎng)景亦然。場(chǎng)景定義是基于將場(chǎng)景作為一種最佳的切割方式，以期完備的鎖定未來(lái)能出的所有爆款。2021年元宇宙、2022年人形機(jī)器人、2023年ChatGPT與MR眼鏡、2024年的Sora與Gemini……智能科技的這一輪產(chǎn)業(yè)革命，前半場(chǎng)的“C位”們均已被重磅官宣，2024年、2025年這些巨頭彼此之間將開(kāi)始競(jìng)爭(zhēng)、合作。在彼此之間的競(jìng)合中，應(yīng)用開(kāi)
本書主要介紹了人工智能平臺(tái)搭建、基于人工智能的機(jī)器系統(tǒng)應(yīng)用、基于人工智能的機(jī)器人場(chǎng)景應(yīng)用、基于人工智能的語(yǔ)音控制應(yīng)用和基于人工智能的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用五個(gè)項(xiàng)目。本書內(nèi)容緊跟新一代信息技術(shù)和人工智能主流技術(shù)的發(fā)展，以培養(yǎng)學(xué)生的人工智能技術(shù)應(yīng)用能力為目標(biāo)；以項(xiàng)目、任務(wù)為導(dǎo)向，將相關(guān)知識(shí)的講解貫穿在任務(wù)的實(shí)施過(guò)程中，強(qiáng)調(diào)職業(yè)教育教學(xué)思想和崗位需求相結(jié)合的原則；通過(guò)具體的實(shí)施步驟完成預(yù)定的工作任務(wù)，使學(xué)生掌握人工智能在機(jī)器人操控、視覺(jué)語(yǔ)音識(shí)別方面的具體應(yīng)用。
本書可作為高職院校或技工院校電
可解釋AI(Interpretable AI)將教會(huì)你識(shí)別模型所學(xué)習(xí)的模式及其產(chǎn)生結(jié)果的原因。通過(guò)閱讀《可解釋AI實(shí)戰(zhàn)（PyTorch版）》，你將掌握一些用于解釋白盒模型(如線性回歸和廣義可加模型)的方法，以及一些用于解釋復(fù)雜深度學(xué)習(xí)模型的方法。可解釋AI是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域，本書將該領(lǐng)域的前沿研究簡(jiǎn)化為你可以在Python中實(shí)現(xiàn)的實(shí)際方法。 主要內(nèi)容 ● 解釋AI模型的技術(shù) ● 最大限度地減少錯(cuò)誤、偏見(jiàn)、數(shù)據(jù)泄露和概念漂移 ●
《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：視頻教學(xué)版》基于Python語(yǔ)言詳細(xì)講解機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用，用于讀者快速入門機(jī)器學(xué)習(xí)。本書配套示例源代碼、PPT課件、教學(xué)視頻、教學(xué)大綱、習(xí)題與答案、作者微信答疑。《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：視頻教學(xué)版》共分12章，內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)概述、Python數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)、Python常用機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)、線性回歸及應(yīng)用、分類算法及應(yīng)用、數(shù)據(jù)降維及應(yīng)用、聚類算法及應(yīng)用、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法及應(yīng)用、協(xié)同過(guò)濾算法及應(yīng)用，最后通過(guò)3個(gè)綜合實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目（包括新聞內(nèi)容分類實(shí)戰(zhàn)、泰坦尼克號(hào)獲救預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)、中藥數(shù)據(jù)分析項(xiàng)
本書共分為三部分，內(nèi)容包括：概述、基于輿情現(xiàn)象識(shí)別視角的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)、政府媒體在網(wǎng)絡(luò)輿情演化中的傳播力與影響力研究。具體內(nèi)容包括：緒論；相關(guān)理論與技術(shù)概述；面向非均衡事件子集的輿情反轉(zhuǎn)預(yù)測(cè)；網(wǎng)絡(luò)暴力類輿情事件演化及預(yù)測(cè)等。
本書為該套叢書的第二卷：計(jì)算機(jī)視覺(jué)。本書主要介紹了深度模型、激活函數(shù)和特征空間；Torchvision、數(shù)據(jù)集、模型和變換；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、丟棄和學(xué)習(xí)率調(diào)度器；遷移學(xué)習(xí)和微調(diào)流行的模型(ResNet、Inception等)等內(nèi)容。
本書主要介紹了梯度下降和PyTorch的Autograd；訓(xùn)練循環(huán)、數(shù)據(jù)加載器、小批量和優(yōu)化器；二元分類器、交叉熵?fù)p失和不平衡數(shù)據(jù)集；決策邊界、評(píng)估指標(biāo)和數(shù)據(jù)可分離性等內(nèi)容。
本書系統(tǒng)介紹了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多智能體協(xié)同技術(shù)，涉及進(jìn)化算法、納什均衡等相關(guān)主題，討論了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多智能體協(xié)同理論、一致性學(xué)習(xí)算法、基于協(xié)同Q學(xué)習(xí)算法的多智能體規(guī)劃技術(shù)等，研究了ICFA方法的優(yōu)越性，將計(jì)算時(shí)間和結(jié)果準(zhǔn)確性作為指標(biāo)進(jìn)行考核，在多機(jī)器人實(shí)時(shí)攜桿問(wèn)題中驗(yàn)證了算法的有效性。并給出了針對(duì)多機(jī)器人協(xié)同問(wèn)題的應(yīng)用實(shí)例。本書不僅包含多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)協(xié)同研究的最新進(jìn)展，而且提供了一種相對(duì)于傳統(tǒng)方法更加高效的技術(shù)路線，并根據(jù)未來(lái)的研究趨勢(shì)分析本書的應(yīng)用前景。
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