本書主要內容包括普通最小二乘法回歸、嶺回歸、Lasso回歸、彈性網絡回歸、正交匹配追蹤回歸、貝葉斯回歸、廣義線性回歸、隨機梯度下降回歸、被動攻擊回歸、魯棒回歸、多項式回歸、支持向量機回歸、核嶺回歸、最近鄰回歸、高斯過程回歸、決策樹、神經網絡模型、保序回歸、嶺分類、邏輯回歸分類、隨機梯度下降分類、感知機、被動攻擊分類、支
本書主要講解了圖像和文本在計算機中的表達和計算方法、神經網絡的基本原理,并以圈叉棋為例講解了計算機在圖像分類問題上挑戰(zhàn)人類的卷積神經網絡技術,以單詞拼寫為例講解了處理文本和語音的循環(huán)神經網絡技術。讀者只需要具備基礎的加減乘除計算能力,就可以不借助計算機而掌握書中的所有技術和原理,并嘗試實現(xiàn)書中的所有實例?梢哉f,這本書
本書是一本面向青少年的人工智能科普讀本。本書從科普和青少年教育的角度,用淺顯易懂和活潑有趣的語言,結合大量漫畫圖片、情景對話、感知實驗、探索實例,介紹人工智能會“學習”、會“看”、會“聽說”等方面的技術和應用,并討論人工智能倫理和展望人工智能未來。本書培養(yǎng)學生對人工智能及新科技的認知,引導學生對人工智能領域產生興趣,提
神經網絡在深度學習和人工智能中發(fā)揮著非常重要的作用,其應用領域非常廣泛,涵蓋從醫(yī)療診斷、財務預測到機器診斷等多個領域!渡窠浘W絡設計與實現(xiàn)》旨在指導你以實用的方式學習神經網絡。書中將簡要介紹感知器網絡,從而幫助你入門。然后,你將獲得有關機器學習的見解,并了解人工智能的未來。接下來,你將研究如何使用嵌入來處理文本數據,并
本書從人工智能的基本定義出發(fā),由淺入深地闡述了人工智能的理論、策略、研究方法和應用領域,以梳理知識脈絡和要點的方式,詳細介紹了知識表示、邏輯推理及方法、非確定性推理及方法、搜索策略、機器學習等方面的內容。作為導論書籍,本書概念論述清楚,內容豐富,通俗易懂,在較為全面介紹人工智能的基礎上對一些傳統(tǒng)內容進行了取舍。為滿足讀
《TensorFlow2實戰(zhàn)》首先講解深度學習和TensorFlow2的基礎知識,然后通過圖像處理和自然語言處理兩方面的實例,幫助讀者進一步掌握深度學習的應用,最后通過對生成對抗網絡和強化學習知識的講解,帶領讀者精通深度學習。 《TensorFlow2實戰(zhàn)》適合想要學習和了解人工智能、深度學習技術的程序員閱讀,也可作為
零基礎讀者應如何快速入門機器學習?數學基礎薄弱的讀者應如何理解機器學習中的數學原理?這些正是本書要解決的問題。本書從數學基礎知識入手,通過前3章的介紹,幫助讀者輕松復習機器學習涉及的數學知識;然后,通過第4-第13章的介紹,逐步講解機器學習常見算法的相關知識,幫助讀者快速入門機器學習;最后,通過第14章的綜合實踐,幫助
《人工智能導論》為大連理工大學“新工科”系列精品教材。本書內容包括緒論、知識表示、確定性推理、不確定性推理、搜索求解策略、遺傳算法及其應用、群智能算法及其應用、人工神經網絡及其應用、機器學習、專家系統(tǒng)、自然語言理解及其應用等。本書可供電子信息類專業(yè)本、?茖W生作為教材使用,也可供從事人工智能領域的技術人員參考。
人工智能的迅猛發(fā)展,對整個人類、社會和時代的進步起到了不可估量的作用。然而,人工智能的未來奇點在哪兒?人工智能是否具有人類意識?人工智能會導致人類大規(guī)模失業(yè)嗎?會替代人類嗎?本書以通俗易懂的語言,圖文并茂的方式不僅描繪了人工智能發(fā)展的歷史、現(xiàn)狀與未來,而且探討了人工智能發(fā)展可能對經濟、政治、軍事、法律等方面的影響,其中
本書由校企“雙元”共同開發(fā),以人工智能應用開發(fā)的學習與認知過程為主線,以實踐為主導,將理論知識與實踐應用有機結合,將人工智能的應用開發(fā)的過程分為數據、人工、智能和系統(tǒng)化四個層級和十二個步驟。十二個步驟包括:數據采集、數據整理、數據分析、數據標注、特征提取、模型創(chuàng)建、模型訓練、模型測試、集成AI模型生成智能系統(tǒng)、系統(tǒng)測試