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本書共9章，內容包括近年來作者在Clifford代數上的模糊運算與時標上Clifford代數的緊幾乎自守函數理論及應用方面的最新研究成果，主要包括概周期時標上的緊幾乎自守函數的定義及基本性質，在Clifford代數上的模糊運算的定義及相關性質以及時標上Clifford值神經網絡系統的概周期解、偽概周期解、加權偽概周期解、幾乎自守解的存在性問題方面的應用。
本書主要對近年來新生的多種仿生智能計算理論與方法進行了研究，包括生物地理進化算法、 螢火蟲算法、差分進化算法以及灰狼優化算法等，并基于這些人工仿生智能計算方法對片上系統的可測性設計進行了研究。本書共6章，主要內容包括片上系統可測性設計概述、基于生物地理進化算法的掃描鏈平衡理論與方法、基于多目標智能算法的三維Wrapper掃描鏈設計、基于灰狼優化算法的三維堆疊SoC測試規劃方法研究等。本書可供計算機、自動化、人工智能、測控技術與儀器等方向的工程技術人員參考，也可作為高等院校相關專
近年來，深度學習在人工智能的發展過程中起到了舉足輕重的作用，而圖神經網絡是人工智能領域的一個新興方向，被稱為圖上的深度學習。 本書詳細介紹了從深度學習到圖神經網絡的基礎概念和前沿技術，包括圖上的深度學習、圖神經網絡的數學基礎、神經網絡學習與算法優化、深度學習基礎、神經網絡中的表示學習、面向圖數據的嵌入表示、初代圖神經網絡、空域及譜域圖卷積神經網絡等內容。為增強可讀性，本書敘述清晰、內容深入淺出、圖文并茂，力求降低初學者的學習難度。 本書既可作為人工智能領域研究和開發人員的技術參考書，也可作為對圖
本書介紹了ChatGPT的前世今生，重點聚焦普通人如何使用ChatGPT獲得工作和生活效率的提升，各行各業如何通過ChatGPT來改變自己的賽道狀態。使用ChatGPT的寶典以及普及ChatGPT背后的技術，普通人可以看懂而且也富有科普性。同時，把AIGC中的生成視頻、圖像和文本也做了介紹，并提供了大量的工具。最后本書認為通過ChatGPT到AIGC,千行百業都會發生革命性變革，應對新變化，只能擁抱新變化，掌握ChatGPT，快人一步。本書四色印刷，所有插圖均為人工智能繪制，為本書增加了很多趣味
本書以獨特的角度，深入淺出地介紹了人工智能領域最新技術——ChatGPT、提示工程及自然語言處理等相關技術。在內容上，本書科普性與專業性并重，既為普通讀者提供基礎知識，又有對專業領域的深入探討。本書通過7章的內容，在全面介紹ChatGPT內部原理的基礎上，重點解析提示指令的構建方法，以及如何針對各類任務構建合適的提示指令，為廣大讀者提供了實戰經驗和指導。
本書是一本圖文并茂的科普書, 帶領讀者按照時間順序了解人工智能發展史中最重要的時刻。皮寇弗博士將帶領我們探索人工智能發展史中的里程碑, 他將以風趣幽默語言講述人工智能的起源、發展、未來以及人工智能在流行文化中的形象。從古代假人傳說和中世紀的機器人, 到人工神經網絡的高級計算方法, 書中記錄了人工智能發展史上具有里程碑意義的100個事件, 涉及計算機、醫學、流行文化、神話等領域, 書中每個條目包含一個簡短的說明和精致的配圖, 帶領你走進復雜多變的人工智能世界。在這本書的幫助下, 人工智能
本著“青少年自己為同齡人創作人工智能讀物”的指導思想。主辦單位組織了二十余位喜歡技術、熱愛生活、關心社會和未來的青少年創作了這部面向同齡人的人工智能倫理科普讀物，并用漫畫這種青少年喜愛的形式予以呈現。 通過一年的集中學習、分組創意、設計討論，孩子們以青少年的視角，對于人工智能技術廣泛應用后的社會現象、道德問題、法制問題提出了獨特的見解，并且通過漫畫故事的形式，向讀者展現了中國小主人們的眼界和智慧。 本書從人工智能的公平、隱私與保障、可靠與安全、包容、負責以及透明幾個角度，以年輕人的視角，勇于突破
深度學習通常被視為數學博士和大型科技公司的專屬領域。但是正如本書所呈現的那樣，熟悉Python的程序員可以通過少量的數學背景、少量的數據和最少的代碼在深度學習中取得令人震驚的成果。fastai是第一個為最常用的深度學習應用程序提供一致接口的庫。本書的兩位作者用口語化且簡單明了的方式描述了各種抽象的理論概念，希望通過本書能讓盡可能多的人了解深度學習。這本書深入淺出地介紹了深度學習的概念，并為讀者提供了掌握深度學習的詳細指導。 本書的目標讀者是對深度學習感興趣的廣大程序員，只要你有一些編程基礎，即可
本書主要講解分布式機器學習算法和開源框架，讀者既可以從宏觀的設計上了解分布式機器學習的概念和理論，也可以深入核心技術的細節設計中，對分布式機器學習形成深刻而直觀的認識，做到學以致用。 本書共分為5篇，第1篇是分布式基礎，首先介紹了分布式機器學習的概念、基礎設施，以及機器學習并行化技術、框架和軟件系統，然后對集合通信和參數服務器PS-Lite進行了介紹。第2篇是數據并行，以PyTorch和Horovod為主對數據并行進行分析，讀者可以了解在具體工程領域內實現數據并行有哪些挑戰和解決方案。第3篇是流
本書是作者多年在數據智能領域中利用機器學習實戰經驗的理解、歸納和總結。出于“回歸事物本質，規律性、系統性地思考問題”“理論為實踐服務并且反過來充實理論，為更多人服務”的想法和初心，本書系統地闡述了機器學習理論和工程方法論，并結合實際商業場景落地。全書分為3部分。第1部分是機器學習的數學理論理解，這部分不是對于機器學習數學理論的嚴謹推導和證明，更多是對于理論背后的“到底是什么，為什么要這樣做”的通俗理解。盡可能通過對應到日常生活中的現象來進行講述。第2部分是機器學習模型、方
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