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六多:实例多、图表多、公式多、算法多、代码多、习题多(40+实例、130+图表、500+公式推导、50+代码源文件、50+笔试/面试题、160+习题)。 注重通过实例和图表介绍算法,原理讲解透彻,让读者明白 是什么,为什么,怎么实现,怎么应用,怎么改 。 详解公式推导过程,扫清从零学习的障碍。公式推导没有跳步,每步都有解释说明。 一种模型提供多种算法实现,满足不同业务场景。附赠50+源代码文件,下载即可运行 习题丰富多样,分为数值计算题、理论分析题、编程实践题三大类,满足理论学习和实践应用的需求。 每个模型都有代码实现,并与scikit-learn官方库的效果行对比,性能相当甚至更优。


1.面向通识教育,构建知识体系 本书从最基础的 AI 概念手,沿着 AI 基础概念、机器学习基础、深度学习基础、AIGC背后的基础技术、AIGC 大模型的学习路线逐层递,读者不需要学习其他基础课程,即可读懂书中的内容。AI 是以计算机科学为基础,涉及计算机、数学、统计学等知识的交叉学科。书中讲到涉及其他学科的知识时,都会提前介绍,比如第 2 章介绍生成模型时涉及较多统计学的知识,因此 2.1.3 小节讲解了生成模型中用到的统计学概念,为读者学习和理解后面的内容奠定基础。 2.理论深度较浅,适合门学习 AI 模型的核心技术是算法和模型的网络结构。模型的网络结构是算法的具体实现,而理解深度学习模型(特别是 AIGC 大模型)中的算法需要很多数学知识。为了便于初学者理解深度学习模型的工作原理,本书只简要介绍一些基础算法的数学公式,而

1,本书属于人工智能门书籍,理论和技术门槛较低,受众更广; 2,本书主要编著者为青年长江学者,在人工智能教育领域,尤其是面向非计算机/人工智能专业的教育领域深耕数年,已在相关领域发表研究论文50余篇; 3,本书以实践为导向,通过丰富的实例和案例介绍了人工智能各项技术的基本概念、原理和应用,坚持理论与实践相结合; 4,本书的实践案例基于最新的放AI架构MindSpore平台行发,同时涵盖了推荐系统、量子计算、人工智能轻量级、人工智能大模型等前沿主题的介绍,内容更加丰富且与时俱; 5,本书对上海市高等学校信息技术水平考试二三级人工智能技术及应用,形成完整的授课体系,方便读者系统性阅读、学习、考试和应用。

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本书紧跟人工智能主流技术和应用趋势,文字通俗易懂,图文并茂,将抽象的问题简单化,选取人工智能典型应用案例为载体,运用Python高效语言,突出人工智能计算思维和方法的培养,以任务为驱动,抽丝剥茧,以问题为导向递式展学习内容。

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ROS工程师经常面临使用机器人操作系统(ROS)基础设施并将物理机器人连到机器人仿真系统的挑战。通过本书,读者将学习如何在虚拟环境中对机器人行仿真并在等效的实际场景中实现所需的行为。 本书首先介绍GoPiGo3及其配备的传感器和执行器。然后,通过从零始创建3D模型并使用Gazebo在ROS中运行仿真来使用GoPiGo3的数字孪生模型。下来展示如何使用GoPiGo3构建和运行一个了解周围环境的自主移动机器人,探索机器人如何学习尚未在代码中编程但通过观察其环境而获得的任务。本书还涵盖诸如深度学习和强化学习之类的主题。 在本书的*后,读者将熟悉在机器人技术中构建专用应用程序的基础知识,并具备从零发高度智能自主机器人的能力。 本书涵盖的主要内容: ?发有环境感知能力的机器人。 ?机器人在物理环境中的反应。 ?将期望的行为分解为一系列机器人行

深度学习及神经网络算法涵盖较广的计算机和数学领域,本书系统讲述深度学习的原理及应用,并介绍目前流行的深度学习框架PyTorch。从理论知识到实战项目,内容翔实。 ★通俗易懂 深度学习需要一些公式推导,本书在推导公式之前详细讲解前置知识,助力读者更好地理解理论知识。 ★详略得当 本书在重难出配有视频讲解,扫描书中提供的二维码可观看对应章节的视频讲解;相关知识领域,例如CUDA,本书也会在讲解深度学习之余介绍它的基本使用,帮助读者全方位地了解深度学习这个领域。 ★深浅出 深计算机硬件,给出简明结论。书中包含大量细心编写的代码,带领读者一起思考和实现理论。