1.由国内青少年编程机构 核桃编程 学习产品核心团队编写。 2.书中采用大量形象比喻以及贴近生活的案例行类比，让小读者们更清晰的了解人工智能。 3.精美装帧，通过诙谐幽默的手绘插画，来诠释抽象的概念和难。 4.通过阅读本书，可以帮助小读者们阔科学视野、培养科学思维并锻炼动手能力。
本书从算法设计策略和算法应用两个方面介绍了几类常见算法，包括蛮力法、分治法、贪心算法、动态规划、回溯法和分支限界法等，各章内容在编排上知识难度由浅深，讲解分析循序渐，以帮助读者理解算法的基本概念，掌握算法的关键设计步骤和了解算法适用的问题。
1.前沿科学的深度研究，带你探索人工嗅觉技术的发展与应用方向。 2.长期钻研的宝贵知识，以大量真实可靠的实验行验证。 3.新兴技术的巧妙结合，融合光学与机器学习和算法。 4.代表产品的研究展，大幅增加电子鼻传感阵列规模，提升识别精度与响应速度。
原创智能驾驶激光雷达和算法的实践落地的图书，全彩印刷，效果和实例图全彩呈现。 华为智能驾驶研发专家、清华大学教授、业界专家联袂推荐 全面介绍激光雷达算法在智能驾驶中的应用。 涵盖激光雷达标定、激光感知和激光SLAM等方向。 深浅出、理论联系实际，剖析激光雷达和智能驾驶中的关键技术和经典算法。
系统性学习路径：从基础到阶，再到实战应用和参赛指导，为读者提供一站式学习体验。 实战与理论结合：不仅提供理论知识，更注重实践操作和项目实战，帮助读者将所学知识应用于实际。 参赛指导：提供参赛技巧和经验分享，帮助读者在各类科技竞赛中脱颖而出。 互动性与趣味性：通过案例分析、互动问答等形式，提高书籍的趣味性和互动性，吸引青少年读者。 专业团队编写：由经验丰富的科技教育专家（厂商）和实战经验丰富的指导教师（每本书有三四十名竞赛获奖指导教师）共同编写，确保内容的专业性和实用性。 丰富的配套资源：配套资源中提供了书中的实例文件、素材文件、视频教学文件、课件、获奖作品评等。
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。
讲述了我国5G产业发展具有的独特优势、5G框架下的智能制造的实现方式、5G赋能智能制造的典型应用场景、挑战及机遇； 联通云、硅谷机器人协会、国际智能制造联盟专家委员会、联合国工业发展组织中加创新中心、海尔集团、三一集团树根互联、中国联通、中国电信研究院、尚品宅配、*、诺基亚等机构的专家提供智力支持； 工业和信息化部原部长李毅中、中国工程院院士邬贺铨和刘韵洁、海尔董事局主-席张瑞敏作序推荐。
1.全领域覆盖：一册通AI生产力工具 2.零门槛上手：66个AI工具 实操技巧 真实案例 3.可视化图解：对初学者友好的分布 流程图 4.提示词秘籍：独家拆解三大提问法
面向实践 不仅涵盖经典的中小规模案例，还介绍了一些大型项目的实现。 易读易学 以先讨论方法的动机、理论基础及背后思想，再给出完整代码示例的方式，通过现实相关问题来描述RL方法，GitHub上会实时更新书中的所有代码示例 。 初学者友好 基础理论讲解深浅出，应用实例简洁易懂，源代码清晰、完整， 便 于读者上手实践。 侧重实际应用 每种方法都针对非常简单到非常复杂的情况行了实现。 与时俱 新增6章，专门介绍了强化学习的新发展，包括离散优化（解决魔方问题）、多智能体方法、微软的TextWorld环境、高级探索技术等。
沿袭 鱼书 系列风格，提供实际代码，边实践边学习，无须依赖外部库，从零始实现支撑强化学习的基础技术。 本书有什么特? ●把握潮流中的变与不变 在快速发展变化的深度学习领域，有变化的事物，有不变的事物。有些事物会随潮流而消逝，有些则会被传承下去。本书从马尔可夫决策过程、贝尔曼方程、蒙特卡洛方法、时间差分法等强化学习基础方法，自然而然地过渡到神经网络和深度学习，从前沿视角为读者遴选出最值得关注的强化学习理论和方法。 ●内容丰富，讲解简明易懂 作为超高人气 鱼书 系列第四部作品，本书延续了这一系列的写作和讲解风格，搭配丰富的图、表、代码示例，加上轻松、简明的讲解，能够让人非常信服地理解强化学习中各种方法之间的关系，于不知不觉中登堂室。 ●原理与实践并重 本书旨在确保读者能够牢固掌握强化学习的独特
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。
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