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本書系統(tǒng)闡述了智能算法在波束形成設(shè)計(jì)、波達(dá)方向估計(jì)與聲源定位中的應(yīng)用。全書分三篇，共11章，主要涉及仿人智能算法、仿生物進(jìn)化智能算法、群體智能優(yōu)化算法和深度學(xué)習(xí)等的原理、方法及實(shí)現(xiàn)框架，寬帶波束形成、穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成、混響背景下波束形成的設(shè)計(jì)原理與方法，以及寬帶信號波達(dá)方向估計(jì)與近場聲源定位算法，也給出了智能算法在波束形成器設(shè)計(jì)、波達(dá)方向估計(jì)和聲源定位中的應(yīng)用實(shí)例。本書內(nèi)容涉及較廣，在內(nèi)容組織上力求系統(tǒng)、科學(xué)、合理，特別注重邏輯性，介紹由淺入深，便于自學(xué)。本書可作為人工智能、
本書主要討論機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論及應(yīng)用，專注于機(jī)器學(xué)習(xí)加速器和硬件開發(fā)。本書從傳統(tǒng)的微處理架構(gòu)發(fā)展歷程入手，介紹在后摩爾定律和后丹納德微縮定律下，新型架構(gòu)的發(fā)展趨勢和影響執(zhí)行性能的各類衡量指標(biāo)。然后從應(yīng)用領(lǐng)域、ASIC和特定領(lǐng)域架構(gòu)三個角度展示了設(shè)計(jì)特定的硬件實(shí)現(xiàn)所需考慮的諸多因素。接著結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)過程及其性能提升方法（如模型壓縮、編碼、近似、優(yōu)化等）介紹硬件實(shí)現(xiàn)的細(xì)節(jié)。zui后給出機(jī)器學(xué)習(xí)硬件實(shí)現(xiàn)的大量案例，展示機(jī)器如何獲得思維能力。本書適合有一定機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)并希望
全書從邏輯上共分3部分。第一部分由第1章和第2章組成，介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論、MindSpore總體架構(gòu)和編程基礎(chǔ)。第二部分由第3-8章組成，介紹MindSpore框架各子系統(tǒng)的使用方法，包括數(shù)據(jù)處理、算子、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化組件MindInsight、推理和移動端AI框架MindSpore Lite。第三部分由第9章和第10章組成，介紹使用MindSpore框架開發(fā)和訓(xùn)練的經(jīng)典深度學(xué)習(xí)模型實(shí)例。
在人工智能飛速發(fā)展的今天，如何幫助企業(yè)應(yīng)用人工智能來提升競爭力，如何防范在應(yīng)用人工智能時可能帶來的風(fēng)險，成為人類必須面對且亟須解決的問題。本書探討了人工智能的局限性以及人工智能所帶來的機(jī)會，研究了人類和機(jī)器可以互相補(bǔ)充配合的領(lǐng)域，提出了一個面向企業(yè)層面的“1+1＞2”的智能體：人機(jī)共融體（Humachine）。人機(jī)共融體基于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，通過實(shí)施組織管理框架來創(chuàng)建，該框架通過應(yīng)用卡斯帕羅夫定律，以滿足博斯特羅姆集體超智能的條件來解決莫拉維克悖論。人機(jī)共融體為構(gòu)建具有可持續(xù)競爭優(yōu)勢、有效益
本書重點(diǎn)圍繞眾智科學(xué)智能理論與計(jì)算方法展開介紹，主要內(nèi)容包括眾智的定義和建模、眾智的分析與計(jì)算方法、單個智能體和多個智能體的智能進(jìn)化方法、眾智水平分析方法，以及眾智科學(xué)智能理論在典型場景的應(yīng)用。
ChatGPT在全球掀起了AI大模型的浪潮，它是基于GPT-3.5架構(gòu)的大模型所產(chǎn)生驚艷效果的典型代表。AI大模型是指具有大規(guī)模參數(shù)和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的人工智能模型。隨著計(jì)算能力的不斷提高和數(shù)據(jù)量的增大，AI大模型在自然語言處理、圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了重大的進(jìn)展和成果，OpenAI于今年3月也剛剛發(fā)布了ChatGPT的升級版本GPT-4。人工智能不僅是社會關(guān)注的熱點(diǎn)，更以燎原之勢向各領(lǐng)域迅速滲透。如何全面認(rèn)識人工智能，了解大模型所帶來的機(jī)遇與隱憂，這是人們能否順利擁抱人工智能的關(guān)鍵所在
《智能邊緣計(jì)算》對智能邊緣計(jì)算的概念、發(fā)展歷程以及邊緣計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)進(jìn)行了介紹，闡述了邊緣計(jì)算系統(tǒng)架構(gòu)和部署方案，并對邊緣計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，如計(jì)算卸載、邊緣緩存、商業(yè)模式、移動性管理以及安全技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)分析，針對智能邊緣計(jì)算的幾種實(shí)際場景以及與新興技術(shù)的融合進(jìn)行了綜述說明。本書涉及的內(nèi)容廣泛，對算法、技術(shù)的闡述足夠清晰，將應(yīng)用場景與實(shí)際結(jié)合，并對與新興技術(shù)的融合發(fā)展進(jìn)行了展望。本書可以作為從事邊緣計(jì)算、邊緣智能方面課題研究的碩士、博士研究生的教材或參考書，也可以作為對邊緣計(jì)算感興
ChatGPT作為人工智能領(lǐng)域的一大進(jìn)步，引起了熱議，其強(qiáng)大功能的背后離不開大模型的支持。大模型指的是參數(shù)規(guī)模超過千萬的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，主要應(yīng)用于語音識別、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域。本書聚焦大模型，對大模型的技術(shù)場景和商業(yè)應(yīng)用展開詳細(xì)敘述。本書主要從典型應(yīng)用ChatGPT入手，探尋其背后支撐大模型的魅力。首先，本書對大模型的基礎(chǔ)概念、產(chǎn)業(yè)格局、帶來的新型商業(yè)模式進(jìn)行講解，展現(xiàn)了大模型的發(fā)展現(xiàn)狀和商業(yè)化潛力。其次，本書從數(shù)據(jù)服務(wù)、智能搜索、辦公工具、對話式AI、休閑娛樂、生產(chǎn)制造、智慧營銷、智慧城市
本書首先介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識以及TensorFlow 2.x的**主要版本。隨后介紹OpenAI Gym、基于模型的RL和無模型的RL，并學(xué)習(xí)如何開發(fā)基本代理。深入介紹發(fā)現(xiàn)如何實(shí)施高級深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，例如行動者批評、深度確定性策略梯度、深度Q網(wǎng)絡(luò)、近端策略優(yōu)化以及深度循環(huán)Q網(wǎng)絡(luò)，以訓(xùn)練RL代理。同時，本書通過構(gòu)建用于自動完成任務(wù)的加密貨幣交易代理，股票/股票交易代理和智能代理等實(shí)例，探索現(xiàn)實(shí)世界中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。最后，本書介紹如何使用TensorFlow 2.x將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理部署到云并構(gòu)
本書內(nèi)容包括人工智能概述、人工智能通用技術(shù)（計(jì)算機(jī)視覺、智能語音、自然語言處理等）、人工智能典型應(yīng)用場景與職業(yè)發(fā)展、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)、人工智能法律與倫理，并圍繞迎賓機(jī)器人的典型應(yīng)用開發(fā)了相關(guān)項(xiàng)目。在內(nèi)容的選取上，本書突出人工智能主流技術(shù)和典型案例，覆蓋了目前市場上最常見的人工智能技術(shù)及應(yīng)用。編者仔細(xì)研究了國內(nèi)15家國家級新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺的接口，歸納相關(guān)平臺的共性內(nèi)容，選取圖像、語音、自然語言處理、智能問答等方面的人工智能通用技能，并針對這些人工智能通用技能安排了相應(yīng)的實(shí)訓(xùn)。編者通過調(diào)
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