本書(shū)循序漸進(jìn)地講解了使用TensorFlow開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)程序的核心知識(shí)，并通過(guò)具體實(shí)例的實(shí)現(xiàn)過(guò)程演練了使用TensorFlow的方法和流程。書(shū)中首先講解了TensorFlow深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)；然后介紹了數(shù)據(jù)集制作、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、注意力機(jī)制、概率圖模型、深度信念網(wǎng)

人工智能是一項(xiàng)以人工方法模仿和拓展人類智能的高科技技術(shù)，是計(jì)算機(jī)技術(shù)的重要分支。其應(yīng)用面廣泛，可替代人類進(jìn)行各種工作，顯著提高日常生活和工作效率。然而，人工智能具有兩面性，既帶來(lái)益處也帶來(lái)威脅。因此，本書(shū)將結(jié)合人工智能技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用現(xiàn)狀，對(duì)其未來(lái)技術(shù)走向及覆蓋面進(jìn)行深入的研究分析，以完善人工智能技術(shù)。本書(shū)主要介紹了搜

本書(shū)致力于推動(dòng)人工智能的普及教育，使用通俗易懂的語(yǔ)言深入淺出地介紹了人工智能相關(guān)知識(shí)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容，使讀者能快速掌握人工智能的基本概念、基本知識(shí)體系，使讀者能快速掌握人工智能的開(kāi)發(fā)框架，為進(jìn)一步學(xué)習(xí)打下良好基礎(chǔ)。全書(shū)具體內(nèi)容包括緒論、人工智能編程語(yǔ)言、人工智能數(shù)據(jù)處理、知識(shí)圖譜、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言

本書(shū)是一部學(xué)術(shù)著作。智能算法是受自然(生物界)規(guī)律的啟發(fā)，根據(jù)其原理，模仿求解問(wèn)題的算法。智能算法廣泛地應(yīng)用于圖像識(shí)別、路徑優(yōu)化、信息安全等領(lǐng)域，以人工智能、大數(shù)據(jù)為代表的新一代信息技術(shù)智能算法廣泛地應(yīng)用于圖像識(shí)別、智能感知、路徑優(yōu)化、智能交通、信息安全等科技前沿領(lǐng)域，也廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理、金融分析、疫情防控、智能家居

零基礎(chǔ)學(xué)ChatGPT從入門到精通 人工智能算法入門 這就是chatgpt實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用書(shū) ChatGPT使用指南 人工智能數(shù)

本書(shū)詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)主要算法，包括：C4.5決策樹(shù)、k-均值（K-means）、支持向量機(jī)（SVM）、Apriori、最大期望值、PageRank算法、AdaBoost算法、k-近鄰算法（kNN）、樸素貝葉斯算法和分類回歸樹(shù)算法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的簡(jiǎn)單介紹。

本書(shū)是《EasyRL：強(qiáng)化學(xué)習(xí)教程》的配套實(shí)踐教程。本書(shū)將在第一版的基礎(chǔ)上以更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娘L(fēng)格深入淺出地介紹馬爾可夫決策過(guò)程、蒙特卡羅方法、時(shí)序差分方法、Sarsa、Q-learning等傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，以及策略梯度、近端策略優(yōu)化、深度Q網(wǎng)絡(luò)、深度確定性策略梯度等常見(jiàn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的基本概念和方法，并以大量生動(dòng)有趣的例

全書(shū)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(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)可視化組件MindInsight、推理和移動(dòng)端AI框架MindSporeLite。第三部分

本書(shū)概要介紹了信息網(wǎng)絡(luò)概念內(nèi)涵、發(fā)展歷程，梳理分析了人工智能發(fā)展歷程及其在信息網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，提出了IIN的基本內(nèi)涵、科學(xué)問(wèn)題、典型特征和能力愿景，設(shè)計(jì)了IIN的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)并闡釋其基本機(jī)理，從網(wǎng)絡(luò)認(rèn)知理論與模型、網(wǎng)絡(luò)知識(shí)體系與構(gòu)建方法、多維標(biāo)識(shí)與尋址體系、交互語(yǔ)言體系、內(nèi)生安全體系等5個(gè)方面，研究了IIN核心理論方法與關(guān)鍵

從“數(shù)據(jù)”視角出發(fā)，詳細(xì)梳理人工智能系統(tǒng)存在的安全風(fēng)險(xiǎn)及防御問(wèn)題。按照由訓(xùn)練、識(shí)別、部署三個(gè)階段組成的人工智能系統(tǒng)運(yùn)行生命周期，分別介紹人工智能安全的定義、研究目標(biāo)、安全威脅、防御策略及研究現(xiàn)狀，重點(diǎn)圍繞后門攻擊、對(duì)抗性攻擊、隱私保護(hù)、傳感欺騙、系統(tǒng)合法使用等常見(jiàn)安全問(wèn)題，分別從理論與實(shí)踐的角度進(jìn)行詳細(xì)的探討、分析和說(shuō)