本書主要介紹主流的人工智能理論、算法以及Python實(shí)現(xiàn)方法，目的是使學(xué)生學(xué)會(huì)人工智能理論及推導(dǎo)過程，并且掌握調(diào)用Python人工智能庫和自定義編碼的方法。全書共分10章，分別為人工智能與Python概述、Python基礎(chǔ)、線性回歸及其Python實(shí)現(xiàn)、邏輯斯蒂分類及其Python實(shí)現(xiàn)、最大熵模型及其Python實(shí)現(xiàn)、K-近鄰分類與K-均值聚類及其Python實(shí)現(xiàn)、樸素貝葉斯分類及其Python實(shí)現(xiàn)、決策樹及其Python實(shí)現(xiàn)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其Python實(shí)現(xiàn)、圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用案例。 本書可作為計(jì)
隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，人工智能安全問題引發(fā)了人們的高度關(guān)注。本書介紹了人工智能安全的概念和范疇，并從理論技術(shù)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、倫理、法律等不同的角度分析了人工智能所涉及的安全問題及其治理策略和解決方法。除概述外，本書介紹了采用可信計(jì)算技術(shù)解決人工智能安全問題的方法，以及無人系統(tǒng)安全、基于類腦計(jì)算的強(qiáng)人工智能及其安全、智能制造和智能城市中的人工智能應(yīng)用安全、網(wǎng)絡(luò)安全、人工智能安全可控的產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)、人工智能安全標(biāo)準(zhǔn)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)警、人工智能法律倫理�？傮w來說，本書既概要
本書首先對(duì)智能經(jīng)濟(jì)的反饋路徑以及發(fā)展脈絡(luò)進(jìn)行了總結(jié)梳理，借助價(jià)值創(chuàng)造理論進(jìn)行分析，總結(jié)出智能企業(yè)運(yùn)算智能、感知智能、認(rèn)知智能三個(gè)階段，并據(jù)此分析了人工智能技術(shù)應(yīng)用在智能經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮的關(guān)鍵作用。其次，本書根據(jù)商業(yè)模式理論比較了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和智能時(shí)代的商業(yè)邏輯，指出互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以流量變現(xiàn)的邏輯為主，而數(shù)據(jù)增值則是智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代價(jià)值創(chuàng)造的全新方式，因此各行各業(yè)都應(yīng)建立完整的數(shù)據(jù)增值模式，形成以數(shù)據(jù)為核心的價(jià)值創(chuàng)造流程閉環(huán)，數(shù)據(jù)生成智能，智能又帶來更多數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素對(duì)智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的價(jià)值。再次，
本書基于中國工程院重大咨詢研究項(xiàng)目人工智能2.0子課題自主式高級(jí)無人系統(tǒng)編寫，將針對(duì)智能無人系統(tǒng)共性基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)，以及無人機(jī)、無人車、軌道交通自動(dòng)駕駛、服務(wù)機(jī)器人、空間機(jī)器人、海洋/極地機(jī)器人、無人船、離散制造業(yè)無人車間 /智能工廠、流程工業(yè)無人車間/ 智能工廠、高端智能裝備等智能無人系統(tǒng)的智能技術(shù)以及自主無人操作系統(tǒng)，重點(diǎn)介紹國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、主要研究問題以及未來發(fā)展趨勢。為我國人工智能發(fā)展提供咨詢參考。
《MediaPipe機(jī)器學(xué)習(xí)跨平臺(tái)框架實(shí)戰(zhàn)》以實(shí)際項(xiàng)目為線索，帶領(lǐng)讀者探索MediaPipe在不同場景中的應(yīng)用，使讀者既能了解理論知識(shí)，又能通過實(shí)踐掌握技能。全書共9章，第1章介紹MediaPipe基礎(chǔ)；第2章重點(diǎn)探討MediaPipe的控制流、同步機(jī)制以及GPU的使用；第3章介紹MediaPipe中的Facemesh，探討其在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、AR濾鏡和視頻會(huì)議軟件中的應(yīng)用；第4章將MediaPipe與游戲控制相結(jié)合，介紹如何在體感游戲中應(yīng)用MediaPipe技術(shù)；第5章以AR激光劍效果、火箭發(fā)射小游
深度學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支，是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法的總稱。深度學(xué)習(xí)是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展和衍生，相關(guān)內(nèi)容涉及代數(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、優(yōu)化理論、矩陣計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域�！渡疃葘W(xué)習(xí)理論與實(shí)踐》是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)入門級(jí)教材，在內(nèi)容上盡可能覆蓋深度學(xué)習(xí)算法相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)。全書共11章，大致可分為三大部分：第一部分(第1～3章)主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和一些傳統(tǒng)算法；第二部分(第4～8章)主要介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的相關(guān)理論、優(yōu)化算法和各類經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；第三部分(第9～11章)為進(jìn)
《機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用2023》邀請MLA 2021-2022的部分專家以綜述的形式介紹機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究進(jìn)展，內(nèi)容涉及到監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、因果學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、表示學(xué)習(xí)、演化學(xué)習(xí)的基本理論和方法，以及ChatGPT淺析，同時(shí)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、并行計(jì)算中的應(yīng)用，代表了國內(nèi)機(jī)器學(xué)習(xí)最新的研究進(jìn)展。
本書是基于Python以及飛槳（PaddlePaddle）深度學(xué)習(xí)框架的實(shí)踐性機(jī)器學(xué)習(xí)入門教程，內(nèi)容涵蓋Python基礎(chǔ)語法、機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法以及在計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等經(jīng)典領(lǐng)域的詳細(xì)案例解析。本書語言簡潔易懂，注重實(shí)踐與理論相結(jié)合，旨在幫助讀者掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念和技能。通過閱讀本書，讀者可以快速了解機(jī)器學(xué)習(xí)各種算法的應(yīng)用場景，并掌握使用PaddlePaddle來解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題的方法。對(duì)于想要入門機(jī)器學(xué)習(xí)的人來說，本書是一本實(shí)用性較強(qiáng)的參考書。
本書聚焦深度學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)理論和核心算法，全面系統(tǒng)地論述深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，兼顧人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)與領(lǐng)域**原創(chuàng)基礎(chǔ)理論，構(gòu)建脈絡(luò)清晰的人工智能理論體系。本書首先介紹了深度學(xué)習(xí)的相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要包括線性代數(shù)、概率論、信息論三部分；緊接著系統(tǒng)地介紹了深度學(xué)習(xí)的重點(diǎn)內(nèi)容，主要分為五方面，即深度學(xué)習(xí)的逼近理論，深度學(xué)習(xí)的表征理論，深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)理論，深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化理論，深度學(xué)習(xí)的核心算法。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)作為人工智能領(lǐng)域的一門新興技術(shù)，已成為人工智能科研領(lǐng)域、企業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域中常用的一門技術(shù)。本教材由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本訓(xùn)練規(guī)則、感知器、BP網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)，講述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)訓(xùn)練方法。并通過自編碼器網(wǎng)絡(luò)，將淺層網(wǎng)絡(luò)過度到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分，詳細(xì)講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及訓(xùn)練方法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測算法等。而后，對(duì)序列信息處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行講解。本教程采用由淺入深的方式，對(duì)深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論進(jìn)行講解，滿足教學(xué)過程中的需要。
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