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采用基于任务的方式介绍机器学习 涵盖在构建机器学习模型时可能遇到的常见任务 提供近200个小任务的解决方案,以及代码 在代码中加深对理论的理解

理论性与实践应用相结合 :以清晰的逻辑全面解析量子概念。 观新颖: 书中尝试引相关的历史与社会发展背景,同时也试探着分析东西方文化的差异性是否也像一种量子特有的波粒二象性展现,视角独特而新颖。 通俗、易懂,可读性强 :为与一般量子正式教科书区隔,因此全书除极少数地方外,看不到深奥的物理与数学符号或公式。通过通俗易懂的文字,展现出了科学的魅力。 作者的专业性和权威性: 张庆瑞教授著名科普事迹众多,主要有首次在台北101大楼灯拼出E=MC2,引起世界注目,从此启动于每年12月31日跨年拼字。创建台湾大学个物理文物厅,展示亚洲早期考克饶夫-瓦耳顿型直线粒子加速器。专业领域方面,张庆瑞教授已发表280篇以上专业论文,并获得28个以上磁性相关专利。张教授曾担任过亚洲磁性协会理事长,也曾任台湾磁性协会理事长及台

艰难时期,生活不易,科技使我们比以往任何时候都更封闭,我们蜗居在各自的社交泡沫里,不愿亲近哪怕咫尺之遥的人。如何破解当下的社交困境,让他人愿意为你敞心扉?作者在本书中将为你娓娓道来,教你如何解读人性,攻克人心,更聪明地与人交道。社交不是一场比拼胜负的游戏,而是要追求双赢的结局。读完本书,你会发现社交如此有趣,让别人发自内心地纳你如此简单,学会换位思考、善解人意、解读人心,让他人真正觉得 有你真好 。

告别教育焦虑,面向未来,培养具有竞争力的复合型人才 深探讨了在超级人工智能的时代背景下,未来教育该何去何从 创新模式,贯彻 问学 理念,用提问引领学习 由多名代表最前沿技术的超级AI与多位人工智能和教育领域专家共同探讨 回应当代家长的焦虑 面对形形色色的知识和新鲜事物,孩子应该学习什么、怎么培养 内容覆盖未来教育变革、AI信息茧房、亲子关系、孩子的综合能力培养等各个方面

从 黑镜 的隐喻出发,兼具学理性与通俗性,系统分析现代新兴技术伦理发展困境和全球人工智能伦理与治理体系,结合人工智能行业实践案例和国际政策解读,以跨学科的视角为读者提供前沿的技术洞察,寻求解决数智化社会现实问题的有效路径。 多位院士作序,清华大学、上海交通大学、同济大学、中国科学技术大学等十余位公共管理、法学、计算机、经济金融的跨领域领军学者推荐。

用简单的例子帮你理解复杂的强化学习概念,用幽默的语言帮你迈过强化学习的门槛。 对深度学习和强化学习的初学者及工程实践人员来说,本书是知识框架搭建和工程门方面的优秀参考书。



本书主要内容包括人工智能起源发展,特别是新一代人工智能的驱动因素和关键技术,并介绍通过Python编程语言的学习和数据统计、*化方法等理论学习掌握人工智能的发工具和方法。而引出深度学习与神经网络、GPU并行计算与CUDA编程等新一代人工智能的核心技术和方法,对于以往较为忽视的数据采集与数据集制作部分专门做一章节来介绍。*后以TensorFlow为平台,通过各种与实际生产生活联系紧密的热应用为案例改编为实验,达到提升创新素养和提高技能水平的人才培养目标。



选择*世界有潜力的近100家企业,为人们展示出一个可预见的未来。 未来已来,新科技到底是怎样改变人们的生活和工作的? 智能化、数字化的渗透,挤占着人类后的工作机会,人类应该如何面对这一切? 变革迫在眉睫,你准备好迎它了吗?

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★概率统计的非常好的门书 抽丝剥茧,让初学者更容易理解概率论,从青少年到数学爱好者都宜读 ★数学通识读物,从生活中的案例,解读概率统计思想 介绍概念的来龙去脉,结合生活中的现实,讲述数学思想和数学方法 ★学习概率论的 前置 读物 严谨的白话,把复杂问题简单化,缓解深学习的焦虑 ★简洁的理论,地气的实例,通俗的语言 培养建立概率论的框架思维,看清周围世界 ★可浅读:赌博数分配、赌徒谬误、高尔顿钉板、几何概型悖论、酒鬼漫步、德国坦克问题 ★可深究:随机变量、期望值、贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理、马尔可夫过程、深度学习、人工智能

详细的结构搭建指南、学生机器人活动参考、丰富的案例教学程序、STEM教育推荐教材、创新教育的实践、用于课堂教学的EV3中文教材、将机器人应用于学科教育的探索等。

本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论,将其应用到模式识别领域中;以一种新的体系,系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。


2022年12月16日, Science 杂志发布了2022年度科学十大突破,AIGC(人工智能生成内容)赫然在列。一时间,AIGC成为当下炙手可热的概念。2022年9月,AI绘画爆火;11月30日,ChatGPT横空出世,正式让全世界看到了AIGC的 强大 。无论是AI绘画的爆火,还是ChatGPT的诞生,都属于AIGC这一概念。谁曾想到,在元宇宙、Web3.0等概念风靡的2022年,AI凭借 创作 强势崛起,这预示着AIGC元年即将启,下一个万亿赛道即将爆发。资料显示,国内大厂百度、腾讯优图、阿里巴巴、快手、字节跳动、网易、商汤、美图等都在AIGC领域有所投;国外科技巨头谷歌、Meta、微软、Stability AI、Jasper、OpenAI等也始布局AIGC。2023年,将是AIGC与Web3.0、元宇宙密切结合并将爆发的一年。作为AIGC的门级科普读物,本书结合生动的比喻和有趣的案例,向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府部门科普了AIG

《比较》杂志研究部主管,主要研究方向为产业经济学、数字经济、反垄断和管制经济学。曾在中英文期刊上发表学术论文六十余篇,在报刊杂志上发表文章数百篇。曾获得《金融研究》年度论文奖、优秀论文奖、《经济观察报》专栏奖。著有《区块通识:关于区块的111个问题》。 吕琳媛 电子科技大学教授,主要研究方向为复杂网络信息挖掘领域,包括海量信息导航、挖掘、推荐和预测。国家自然科学基金优秀青年基金获得者、四川省青年人才。阿里巴巴复杂科学研究中心副主任。2018年选《麻省理工科技评论》 35岁以下科技创新35人 。著有《重塑:信息经济的结构》。

一本包含全部代码的参考书零基础学习深度学习基于NumPy的Python语言实现卷积神经网络本书用极少的数学知识,深浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。书中没有借助深度学习库,完全使用Python语言基于NumPy库实现了神经网络和卷积神经网络,并给出了全部代码。为了方便读者理解深度学习和更好地使用深度学习库,如TensorFlow,书中特别对误差反向传播算法和神经网络的优化方法行了深分析。在此基础上,本书一步实现了经典的VGG网络和移动端MobileNetV2网络,同时介绍了GoogLeNet、ResNet和SENet。

本书是工业智能新技术系列中的一本,基于智能硬件发方向的一个产品,是一本可以边做边学的实用指南、智能家居DIY的必选教程。适合对机器人相关技术感兴趣的读者阅读,也适合作为普通高校相关专业的工程创新实训、课程设计、科研竞赛及实验指导教程。

初学者学习机器学习课程一般都会面临两大障碍。*大障碍是数学基础。机器学习要求有数学基础,书中大量的公式是初学者的噩梦,尤其是对于已经离大学走向工作岗位的爱好者来说,从头始去学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很多的时间和精力,学习周期非常漫长。第二大障碍是编程实践。并不是所有人都擅长编代码,而只有亲手用代码实现机器学习的各种算法,亲眼见到算法解决了实际问题,才能更深理解算法。除非想做高精尖的前沿研究,理论研究和公式推导并非大多数人的专长,如果只是想更合理地应用机器学习来解决实际问题,掌握必需的数学知识就可以理解问题该如何解决,使用Python编程实现机器学习算法也比使用C 或Java等语言容易得多。 本书就是为了让初学者顺利门而设计的。首先,本书只讲述机器学习常用算法的基本原理,并

TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)
前谷歌专家、现Tensorflow创业新贵,新版力邀现谷歌专家加盟,共话新版核心技术与前沿案例。 本书前版作为业界首著伴随Tensorflow火遍全球,旨在面向生产商业场景,彻底贯通原理实践。 深原理走访主创结合真实项目,AI、ML团队争相赞誉力荐,与Tensorflow一道成为事实标准。 代码全面升级为1.4 版,重关注新版功能,增设专题论述TF高层封装和深度学习自然语言应用。


深度学习是机器学习中的一个流行子集,能够帮助用户更快速地构建复杂模型,并提供更准确的预测。《深度学习案例精粹》将带领读者深度学习的世界,通过实际操作示例来加深理解。 1.《深度学习案例精粹》语言简练,通过问题简述、方法概括及代码,让读者可以尽快理解并上手深度学习的算法。 2.《深度学习案例精粹》给出的代码非常详细,可以直运行,可以为急于将深度学习应用于实际项目的工程师提供有力帮助,读者可至异步社区下载源代码及彩图文件。 3.《深度学习案例精粹》涵盖了大多数的主流深度学习任务,包括图像领域的图像识别、目标检测任务,自然语言处理中的词嵌、情感分析任务,以及无监督学习任务等。还介绍了几个深度学习的经典模型,当下深度学习的大多数模型都是在这些基础模型上的改与组合,不同领域的从业人员或多或少都能

随着计算机技术、大数据科学以及深度计算理论的发展,人工智能已广泛应用于各行 各业,把人工智能技术作为大学教育的通识课程,已经成为各高等学校的通行做法。但如 何设面向所有专业的人工智能课程,这是一件具有挑战性的教学改革课题。本书的作者 们在总结多年来人工智能相关领域科学研究的基础上,结合通识课程的要求,编写了这本 书。这是一个有意义的尝试。

《机器学习门与实战 MATLAB实践应用》的编写是作者在多年机器学习及工作经验的基础上,对大量的网络资源、论文和相关书籍行总结、整理、分析而来。全书共分为三部分,分别为机器学习概念篇、MATLAB机器学习基础篇、机器学习算法与MATLAB实践篇。



一本书讲透ChatGPT的前世、今生与未来,实现从AI小白到高手的化。 重磅专家力荐:著名经济学家朱嘉明作序,北京师范大学新闻传播学院学术委员会主任喻国明,畅销书《暗知识》作者、师从人工智能鼻祖伯纳德 威德罗的王维嘉博士,等倾情推荐。 聚焦前沿热:揭秘以ChatGPT为代表的大语言模型爆火背后有哪些原因?有何时代价值与意义? 描绘应用蓝图:大语言模型给哪些产业带来了福音?相关技术究竟能派上什么用场? 远瞻行业风险:机遇来临之际还将迎来哪些挑战?我们该如何应对?

今天的AI一定不会重蹈当年的覆辙吗?中国的AI产业真实发展到了什么地步?哪些AI技术*有前途?AI已经被证明可以在哪些领域改变我们的生活?哪些技术征兆,可以让我们窥视十年后的科技未来?在这个AI复兴的时代,还有哪些其他令人兴奋的科技话题?《未来学徒 读懂人工智能飞驰时代》将人工智能的技术语言翻译成大众语言,用灵活易懂的文字解读人工智能的技术核心,通过正在发生的案例摸清人工智能的发展脉络,力求对人工智能的解析让文科生也能读懂。《未来学徒 读懂人工智能飞驰时代》内容主要聚焦于2014~2018年,这是人工智能在当今时代再次复兴的关键五年,作者将其称为 人工智能飞驰时代 ,也是大众口中的 人工智能风口五年 。希望站在较为冷静的当下对火热过往的回望,能带给读者以理性的启迪。《未来学徒 读懂人工智能飞驰时代》的作者为2017




使用深度学习行语音识别是近年来AI研究的热之一。本书可以帮助读者掌握深度学习的核心内容、TensorFlow实现语音识别的技术要以及从模型构建到应用程序编写的整套技巧。

人工智能相关领域面试、笔试、经验心得、算法、考、难、真题解析一应俱全,获取高薪 在这里,有面试笔试常见技巧的提炼与总结; 在这里,有面试笔试高频人工智能领域相关知识的整理与剖析; 在这里,有面试笔试历年人工智能领域相关真题的解答与拓展。

本书从人工智能的历史与现状、应用和商业化未来趋势等方面行介绍,并列举了相关的案例行剖析,深分析了人工智能对社会环境所带来的变化、机遇与挑战。本书内容涵盖了人工智能的主要发展领域,如无人驾驶、金融科技、医疗服务、智慧安防等,刻画了人工智能未来的发展场景和商业模式,为我国各行业应对智能化转型提供很好的指引和借鉴。

Python是一门通用型编程语言,也是一门相对容易学习的语言。因此,数据科学家在为中小规模的数据集制作原型、实现可视化和分析数据时,经常选择使用Python。本书填补了机器学习和Web发之间的鸿沟。本书重讲解在Web应用中实现预测分析功能的难,重介绍Python语言及相关框架、工具和库,展示了如何搭建机器学习系统。你将从本书学到机器学习的核心概念,学习如何将数据部署到用Django框架发的Web应用;还将学到如何挖掘Web、文档和服务器端数据以及如何搭建推荐引擎。随后,你将一步探索功能强大的Django框架,学习搭建一个简单、具备现代感的影评情感分析应用,它可是用机器学习算法驱动的!本书是写给正努力成为数据科学家的读者以及新晋的数据科学家的。读者应该具备一些机器学习经验。如果你对发智能(具备预测功能的)Web应用感兴趣,或正在从事相

1.作者*近几年与多家企业合作,展了多项机器学习数据分析的项目,熟悉机器学习的基本原理,并对 TI One、Spark MLlib、TensorFlow 等主流的机器学习工具的安装、配置以及使用过程中的问题比较熟悉,积累了一些详细的分析案例,可以支撑《机器学习实验案例分析》的内容。 2.通过《机器学习实验案例分析》的学习,学生不仅可以模仿实验指导书重复基于 TI One、、Spark MLlib、TensorFlow 的实际数据分析应用,也很容易与一反三,对新问题设计合理的分析思路。 3.作者是国内早期研究商务智能的学者之一(2001 年起),在国内也是较早设商务智能等数据分析课程(2003 年起),有一定的影响力。商务智能被评为上海市精品课程,获得 2013年高等教育上海市教学成果奖二等奖。 4.通过精心选择数据和应用问题,并设计项目的实验指导书,突出数据分析过程中常遇到的问题,使


本书阐述人工智能火热的成因、发展历程、产业、技术和应用场景,详解人工智能的几个核心技术(机器学习、特征工程、模型、算法、深度学习)和两个*流行的源平台(sklearn和TensorFlow)。通过本书的学习,读者能掌握人工智能技术体系、重技术和平台工具,为人工智能技术应用到实际工作场景中下基础。

凡是关心FPGA和集成电路及大数据处理技术的朋友,都可以通过阅读或浏览本书收获丰富的*的FPGA相关知识。

本书是东南大学信息科学与工程学院与苏州第十中学联手造的一本适合中学生学习人工智能的门教材

人类史上人工智能灵思诗集!跟随 少女诗人 萌妹子 微软小冰,走诗的唯美世界。 微软全球执行副总裁,美国国家工程院外籍院士沈向洋博士倾情作序推荐! 师从中国519位现代诗人,经过6000分钟、10000次的迭代学习,至今创作70928首现代诗,从中精心挑选139首。 精心排放每一张美图,特种纸全彩印刷,力图将*美的诗集呈现给每一位读者! 湛庐文化出品。
