《人工智能入門與實戰(zhàn)使用RaspberryPi和Python演練》使用RaspberryPi作為計算平臺，介紹AI世界。本書探索了大部分主要的人工智能主題，包括專家系統(tǒng)、淺層和深層的機器學(xué)習(xí)、模糊邏輯控制等。主要內(nèi)容：AI簡介、基本的AI概念、專家系統(tǒng)的展示、游戲、模糊邏輯系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)

深度學(xué)習(xí)：從入門到實戰(zhàn)摒棄了枯燥的理論推導(dǎo)，以大量實戰(zhàn)應(yīng)用案例及知識模塊等內(nèi)容幫助機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的初、中級程序員踏實通過深度學(xué)習(xí)的技術(shù)門檻，切實提升開發(fā)技能，積累開發(fā)經(jīng)驗。實戰(zhàn)應(yīng)用案例豐富，深入淺出地解析深度學(xué)習(xí)的方法論和深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)應(yīng)用是本書的一大特色，全書詳細(xì)講述了深度學(xué)習(xí)中涉及的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識、方法論解析與核心技

數(shù)年來，幾乎每天都能聽到關(guān)于人工智能的重大新聞，其間，筆者針對人工智能的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用問題展開了一系列思考和研究，并得出了一些結(jié)論，本書即是對這些的總結(jié)。 本書分三大部分，第I部考察AI在特定行業(yè)和業(yè)務(wù)中的應(yīng)用前景；具體論及AI的發(fā)展程度、人工智能如何改變?nèi)祟愄貏e是白領(lǐng)階層的工作、AI與IoT的關(guān)系，此外該部分還

本書系統(tǒng)全面地介紹了人工智能與信息感知理論與實踐的內(nèi)容。依據(jù)信息感知系統(tǒng)的組成、特點以及信息感知過程，以感知、融合、智能處理為主線，重點介紹了面向信息感知處理背景下的人工智能前沿理論與方法。內(nèi)容包括：信息感知與數(shù)據(jù)融合基本原理與方法；神經(jīng)計算基本方法，神經(jīng)計算實現(xiàn)技術(shù)以及支持向量機；深度學(xué)習(xí)中典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)及其應(yīng)用；

**智能是\"思想上的蟲洞\"。通過與它合作，我們可以探索突破進(jìn)化限制的思想空間，我們可以獲得宇宙中深深隱藏著的知識，我們甚至可以變成新生命的創(chuàng)造者！人工智能正在我們的社會中扮演著越來越重要的角色，圍繞著人工智能的討論也在變得越來越兩極分化，很多人認(rèn)為，機器要么能解決所有人的問題，要么就會把我們拖進(jìn)黑暗的、反烏托邦的深

《創(chuàng)造力與人工智能的概念整合研究（英文版）/德古意特認(rèn)知語言學(xué)應(yīng)用叢書》從概念整合理論的視角，解析了創(chuàng)造力與人工智能，探討了創(chuàng)造力的過程、理論與表征，以及計算實現(xiàn)的各個方面，包括組合、完善和擴展等。

計算機視覺、自然語言處理和語音識別是目前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域很熱門的三大應(yīng)用方向，本書旨在幫助零基礎(chǔ)或基礎(chǔ)較為薄弱的讀者入門深度學(xué)習(xí)，達(dá)到能夠獨立使用深度學(xué)習(xí)知識處理計算機視覺問題的水平。通過閱讀本書，讀者將學(xué)到人工智能的基礎(chǔ)概念及Python編程技能，掌握PyTorch的使用方法，學(xué)到深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論知識，比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度強化學(xué)習(xí)（DeepReinforcementLearning，DRL）是深度學(xué)習(xí)算法和強化學(xué)習(xí)算法的巧妙結(jié)合，它是一種新興的通用人工智能算法技術(shù)，也是機器學(xué)習(xí)的前沿技術(shù)，DRL算法潛力無限，AlphaGo 是目前該算法*成功的使用案例。DRL算法以馬爾科夫決策過程為基礎(chǔ)，是在深度學(xué)習(xí)強大的非線性函數(shù)的擬合能力下構(gòu)成

本書從深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程講起，以豐富的圖例從理論和實踐兩個層面介紹了深度學(xué)習(xí)的各種方法，以及深度學(xué)習(xí)在圖像識別等領(lǐng)域的應(yīng)用案例。內(nèi)容涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、受限玻爾茲曼機、自編碼器、泛化能力的提高等。此外，還介紹了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer和TensorFlow在內(nèi)

《AI人工智能：發(fā)展簡史+技術(shù)案例+商業(yè)應(yīng)用》通過“知識＋案例”兩條線索幫助讀者全方位、多角度地了解人工智能。縱向知識線包括三大認(rèn)識、三大價值、三大盈利模式、三種營銷變化、四個時代、五大商業(yè)模式、八大技術(shù)、八大熱門領(lǐng)域、八種研究成果、九種熱賣商品等，針對人工智能的基本概念、發(fā)展階段、研究價值、市場狀況、基礎(chǔ)技術(shù)、發(fā)展前