本書(shū)系統(tǒng)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和綜合案例，讓讀者深入了解深度學(xué)習(xí)。全書(shū)共16章，分為4個(gè)部分。第1部分介紹了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法與應(yīng)用，主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的相關(guān)概念、多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和具體應(yīng)用、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及項(xiàng)目案例實(shí)現(xiàn)、優(yōu)化算法與模型管理。第2部分介紹了深度學(xué)習(xí)進(jìn)階算法與應(yīng)用，主

本書(shū)以通俗的語(yǔ)言和生動(dòng)的案例，將ChatGPT、AIGC和元宇宙等熱點(diǎn)一網(wǎng)打盡，全面展示“臺(tái)前”“幕后”的來(lái)龍去脈，是一本深入淺出的通識(shí)書(shū)。本書(shū)將為你撥開(kāi)迷霧，搞懂底層邏輯，把握風(fēng)靡全球的未來(lái)科技和AI新時(shí)代的成長(zhǎng)機(jī)會(huì)。

本書(shū)從ChatGPT等自然語(yǔ)言大模型基礎(chǔ)知識(shí)講起，重點(diǎn)介紹了ChatGPT等語(yǔ)言大模型在生活中的實(shí)際應(yīng)用，讓每一個(gè)人都能了解未來(lái)的生活和工作。 本書(shū)分為16章，涵蓋的主要內(nèi)容有人工智能、OpenAI、ChatGPT的介紹、ChatGPT的使用技巧，向大家展現(xiàn)ChatGPT在教育與學(xué)術(shù)、商業(yè)管理、新媒體、辦公、求職、法律

本書(shū)從數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)清理開(kāi)始談起，在介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的建模方式后，第2章詳細(xì)說(shuō)明了機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)所涉及的矩陣、向量等技術(shù)。第3章使用Keras搭建深度學(xué)習(xí)模型，也介紹了激活函數(shù)、損失函數(shù)、反向傳播、過(guò)擬合或欠擬合等問(wèn)題。第4章給出了訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的過(guò)程中可能存在的交叉驗(yàn)證問(wèn)題。當(dāng)需要提高模型精度時(shí)，可以考慮參考第5章中

本書(shū)以通俗易懂的語(yǔ)言對(duì)ChatGPT進(jìn)行全面講解。本書(shū)分為10章。第1章對(duì)ChatGPT及ChatGPT的創(chuàng)造者OpenAI進(jìn)行初步講解。第2章講解ChatGPT的功能和使用方式，以及如何用ChatGPT在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中解決問(wèn)題。第3章講解如何用Prompt（提示語(yǔ)）讓ChatGPT輸出更有價(jià)值的內(nèi)容，并講解設(shè)計(jì)Pro

本書(shū)從人工智能的理論和實(shí)踐出發(fā)，重點(diǎn)論述了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在遙感應(yīng)用中所需解決的算法優(yōu)化問(wèn)題及硬件實(shí)現(xiàn)方案。全書(shū)按內(nèi)容可主要分為五部分，分別是遙感技術(shù)及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化壓縮算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的硬件加速設(shè)計(jì)、硬件加速器的編譯軟件設(shè)計(jì)、基于HLS的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型快速實(shí)現(xiàn)。書(shū)后附有相關(guān)的參考

本書(shū)主要闡述人工智能的基礎(chǔ)理論和方法，介紹當(dāng)今人工智能領(lǐng)域核心技術(shù)的基本原理，分析如何采用不同的人工智能方法完成各類(lèi)機(jī)器推理和問(wèn)題求解任務(wù)。全書(shū)共分七章，第一章人工智能概述部分除介紹人工智能的基礎(chǔ)概念、基本研究?jī)?nèi)容和主要應(yīng)用領(lǐng)域外，還重點(diǎn)介紹和梳理了人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史，加深讀者對(duì)人工智能發(fā)展全貌和不同技術(shù)路線的理解；接

本書(shū)回顧了人類(lèi)從石器時(shí)代到智能時(shí)代的科技發(fā)展歷史，并用深入淺出的語(yǔ)言介紹了人工智能的相關(guān)技術(shù)。主要內(nèi)容包括：從石器時(shí)代到智能時(shí)代——人類(lèi)科學(xué)技術(shù)發(fā)展史；人工智能技術(shù)的起源——從計(jì)算機(jī)開(kāi)始；從互聯(lián)網(wǎng)到物聯(lián)網(wǎng)——從計(jì)算機(jī)相連到萬(wàn)物相連等。

本書(shū)基于實(shí)際應(yīng)用需求,采用項(xiàng)目教學(xué)方式全面介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的各種算法及其應(yīng)用場(chǎng)景。全書(shū)共11個(gè)項(xiàng)目,內(nèi)容涵蓋:機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)、線性回歸算法、邏輯回歸算法、k近鄰算法、樸素貝葉斯算法、決策樹(shù)算法、支持向量機(jī)、集成學(xué)習(xí)、k均值聚類(lèi)算法、層次聚類(lèi)算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和綜合案例。

本書(shū)基于Python語(yǔ)言及TensorFlow框架,結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等方面的項(xiàng)目,全面系統(tǒng)地講述深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)。全書(shū)共8個(gè)項(xiàng)目,內(nèi)容涵蓋:搭建深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境、夯實(shí)深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)、構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像處理、利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行文本預(yù)測(cè)和分類(lèi)、利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像處理和綜合案例。