從初學(xué)者的角度出發(fā)，詳細(xì)介紹人工智能發(fā)展史、人工智能的倫理道德、人工智能的工業(yè)化進(jìn)程、人工智能的實(shí)例應(yīng)用和人工智能的未來發(fā)展。本書以企業(yè)實(shí)例的分析和訓(xùn)練為重要的任務(wù)，使學(xué)生的所學(xué)與企業(yè)實(shí)際相結(jié)合。通過具體化的工作項(xiàng)目，力求增強(qiáng)教材的可讀性和應(yīng)用性，盡可能寫得通俗易懂、深入淺出、兼顧實(shí)效，方便教、學(xué)、做一體化教學(xué)

本書是自動(dòng)控制原理理論課程的配套實(shí)驗(yàn)和實(shí)踐教材，以自動(dòng)控制原理課程的理論教學(xué)大綱為基礎(chǔ)，結(jié)合現(xiàn)代先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)教學(xué)方法，精心設(shè)計(jì)8個(gè)基礎(chǔ)性實(shí)驗(yàn)和4個(gè)綜合系統(tǒng)設(shè)計(jì)項(xiàng)目，較全面地涵蓋了經(jīng)典控制理論知識(shí)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本書包括MATLAB與Simulink基礎(chǔ)知識(shí)；線性系統(tǒng)的時(shí)域分析法、根軌跡法、頻域分析法和校正的理論知識(shí)；基礎(chǔ)性

本書有機(jī)融合自然計(jì)算、啟發(fā)式方法、量子、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能理論和前沿技術(shù)，對(duì)遺傳算法、免疫算法、粒子群算法、蟻群算法等22種智能算法的起源、理論基礎(chǔ)、基本框架和典型應(yīng)用進(jìn)行了詳細(xì)論述，在此基礎(chǔ)上，針對(duì)相關(guān)領(lǐng)域中的典型問題給出智能算法的應(yīng)用示例。本書可以為計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、人工智能、自動(dòng)化技術(shù)等領(lǐng)域相關(guān)專業(yè)技術(shù)人員提供參

本書以人工智能發(fā)展為時(shí)代背景,通過20個(gè)實(shí)際案例系統(tǒng)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法,為工程技術(shù)人員提供較為詳細(xì)的實(shí)戰(zhàn)方案,以便深度學(xué)習(xí)。在編排方式上,全書側(cè)重介紹創(chuàng)新項(xiàng)目的過程,分別從整體設(shè)計(jì)、系統(tǒng)流程、實(shí)現(xiàn)模塊等角度論述數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練及模型應(yīng)用,并剖析模塊的功能、使用和程序代碼。為便于讀者高效學(xué)習(xí),快速掌握人工智能技術(shù)

本書系統(tǒng)地論述了經(jīng)典人工智能的基礎(chǔ)理論及人工智能主要研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用。全書共11章，前5章介紹經(jīng)典人工智能的基礎(chǔ)理論，包括人工智能的發(fā)展歷史、狀態(tài)空間表示及其搜索技術(shù)、問題歸約表示及其搜索技術(shù)、確定性推理以及不確定推理；接下來的5章介紹人工智能主要研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用，包括遺傳算法、群智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)

本書以屆全國青年運(yùn)動(dòng)會(huì)奧體中心物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目為背景，將各類物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)貫穿到項(xiàng)目中，并將項(xiàng)目細(xì)分為任務(wù)，將各知識(shí)點(diǎn)與技能串接起來，具備較強(qiáng)的實(shí)用性與通用性。本書涵蓋以下主要內(nèi)容：奧體中心項(xiàng)目設(shè)計(jì)，涉及需求分析與概要設(shè)計(jì)；應(yīng)用環(huán)境安裝部署，涉及感知層、傳輸層及應(yīng)用軟件的安裝部署；感知層的開發(fā)調(diào)試，涉及無線傳感網(wǎng)組網(wǎng)及傳感器

本書由院校與企業(yè)聯(lián)合編寫，理論結(jié)合實(shí)際。書中項(xiàng)目內(nèi)容均來自企業(yè)真實(shí)案例，且由企業(yè)一線技術(shù)人員編寫，理論知識(shí)點(diǎn)由教學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富的院校骨干教師編寫，力圖在知識(shí)結(jié)構(gòu)上更好地實(shí)現(xiàn)與企業(yè)真實(shí)需求的對(duì)接，從而有效提高就業(yè)競爭力。本書共6章，內(nèi)容包括歡迎進(jìn)入Java世界搭建開發(fā)環(huán)境、四輸入模塊數(shù)據(jù)采集Java語法基礎(chǔ)、四輸入模塊數(shù)據(jù)采

本書介紹了實(shí)現(xiàn)嵌入式深度學(xué)習(xí)的算法和硬件實(shí)現(xiàn)技術(shù)。作者描述了應(yīng)用、算法、電路級(jí)的協(xié)同設(shè)計(jì)方法，這些方法有助于實(shí)現(xiàn)降低深度學(xué)習(xí)算法計(jì)算成本的目標(biāo)。這些技術(shù)的影響顯示在四個(gè)用于嵌入式深度學(xué)習(xí)的硅原型中。

本書由近幾年發(fā)表在各類頂級(jí)期刊和國際會(huì)議/研討會(huì)上的論文集結(jié)而成，囊括國內(nèi)外深度學(xué)習(xí)研究者的成果。本書關(guān)注經(jīng)典的稀疏/低秩模型與強(qiáng)調(diào)問題特定的先驗(yàn)性和可解釋性的深度網(wǎng)絡(luò)模型的集成，從而提高模型的學(xué)習(xí)能力和可解釋性，同時(shí)更有效地利用大數(shù)據(jù)。書中展示了深度學(xué)習(xí)工具箱與稀疏/低秩模型和算法的緊密聯(lián)系，并介紹了這些技術(shù)在維度約

本書的編程語言以MATLAB為主，分別從學(xué)習(xí)方式和理論知識(shí)兩個(gè)方面來對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)（實(shí)現(xiàn)人工智能的方法）的算法進(jìn)行分類介紹。通過閱讀本書，讀者可以對(duì)人工智能的子集機(jī)器學(xué)習(xí)形成一個(gè)系統(tǒng)、全面、完整的認(rèn)識(shí)，并且在今后的研究工作中逐步拓展，*終形成自己的體系。全書共6篇，分別為特征處理算法、分類和聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、優(yōu)化算法