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神经网络已成为从大量原始的,看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。 Java语言是用于实现神经网络的zui合适的工具之一,也是现阶段非常流行的编程语言之一,包含多种有助于发的API和包,具有 一次编写,随处运行 的可移植性。本书完整地演示了使用Java发神经网络的过程,既有非常基础的实例也有高级实例。首先,你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。 然后,你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。 此外,你还会了解一些应用,如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别(OCR)等。 zui后,你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。首先,你将学习神经网络的基础知识和它们的学习过程。 然后我们关注感知机及其特征。 下来,您将使用您学到的概念实现自组织映射。 此外,您将了解一些应用,如天气预报,疾病诊断,客户


AI 已然步入智能体发展新阶段,细读此书,学会搭建专属数字伙伴,掌握人机协同共进的全新核心能力。借助 AI 搭建个人品牌外脑,依托海量实战案例,轻松打造专属*数字分身。本书跳出普通 AI 工具教程范畴,用百类真实案例,打造有温度可陪伴的 AI 成长体系。苦于不会深度运用 AI、被繁杂事务拖累?这本书覆盖多场景实用技巧,轻松把 AI 融入生活与工作方方面面。身处 AI 高速发展时代,借智能助手助力个人稳步长远发展。

深度学习应用所使用的大部分数据是由自然语言处理(NLP)提供的,而TensorFlow是目前比较重要的深度学习框架。面对当今巨量数据流中众多的非结构化数据,本书详细讲解如何将TensorFlow与NLP二者结合以提供有效的工具,以及如何将这些工具应用于具体的NLP任务。 本书首先介绍NLP和TensorFlow的基础知识,之后讲解如何使用Word2vec及其高级扩展,以便通过创建词嵌将词序列转换为深度学习算法可用的向量。本书还介绍如何通过卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)等经典深度学习算法执行句子分类和语言生成等重要的NLP任务。你将学习如何在NLP任务中应用高性能的RNN模型(比如长短期记忆单元),还将认识神经机器翻译,并实现一个神经机器翻译器。 通过阅读本书,你将学到: NLP的核心概念和各种自然语言处理方法 使用TensorFlow函数创建神经网络以完成NLP任务

党的二十大报告强调要加快建设教育强国、人才强国,教育强国需要 强学习 ,人才强国需要 重人才 。综合国力的竞争归根到底是人才的竞争,而人才的核心竞争力就在于他的学习力。《中国学生发展核心素养》明确把 学会学习 列为学生的六大素养之一。时代与社会的发展客观上对学习力提升的迫切性提出了要求。中小学生群体的大脑可塑性较强,可以更好地实现基于脑的学习。尤其是在2023年,细分市场呈现出强劲的增长势头。这类图书涵盖了从教育方法、心理辅导、亲子关系到具体学科辅导等多个方面,满足了广大家长和孩子的多样化需求。随着脑科学、学习心理学和认知心理学的不断发展,人们对学习过程的认知闭环有了更清晰的了解,小学生学习力的研究有了新的理论依据和实践路径。同时,越来越多的家长始意识到,单纯依赖传统的教学方法已难以满




工信部声称,机器人自动化将是实现 中国制造2025 这一目标的重要工具。中国迎来机器人大发展时代。 ★★从应用需求角度出发,淡化理论,建立工业机器人系统集成的整体概念★★ 本书从工业机器人应用的角度出发,全面地介绍了几款多用途机器人在通用行业的典型应用,内容包括:水平多关节机器人贴标(四轴)、装配机器人(六轴)、视觉贴合机器人、搬运机器人和机器人CNC技术发。内容涵盖工业机器人的基本知识及相关硬件技术、设计理念及实施过程,然后给出完整的操作流程和设计要领。

懂算法、精工程、善部署的“大模型工程师”正站在时代风口,《大模型工程师面试:算法原理、发实践与系统部署》系统介绍了了大模型工程师岗位所需的理论基础与实战技能,围绕算法原理、发实践与系统部署三大维度展,可以帮助希望系统转型为大模型工程师的发者成功通过面试。《大模型工程师面试:算法原理、发实践与系统部署》的特色是以工程实践能力+面试胜任能力为导向,各章内容都从实际面试出发,归纳整理出15类500余道高频面试题,每类列举若干典型问题并附答案,同时还提供了200余道自测题,使求职者在巩固知识的同时,测试自己能力水平。《大模型工程师面试:算法原理、发实践与系统部署》共12章内容,逻辑上可划分为四部分,分别说明如下:●基础篇(1-2章):介绍行业生态与岗位图谱,帮助求职者精准定位自身角色优势;掌握高质量数据


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针对如何快速把握大数据与人工智能的精髓、避免陷过多的数学细节推导的问题,以及人工智能算法和大数据平台技术的结合问题,本书作者做出了不懈探索。一是选材上,不仅分别单独讲授人工智能和大数据,还突出两者相结合的内容。二是内容上,突出浅显易懂,繁杂的数学推导适当做减法,宏观的介绍和实战技能适当做加法。三是结构上,由浅深,由宏观到比较围观,由基础知识到新技术,由理论到实践。本书主要突出优如下。1.知识覆盖全。对大数据与人工智能领域的常用基础技术、算法、模型均有介绍,保障读者知识体系的完整性。而目前市场上相当同类书只涉及本领域其中的几个问题,使读者不能较好得从宏观角度来体会大数据和人工智能的技术。2.知识覆盖新。紧跟本领域zui新研究成果。尤其重介绍了深度学习基础知识及其应用。深度学习是当前人工

多模态大模型与AI Agent智能体技术的快速成熟,为未来的AI应用辟了新的可能性,预示着人工智能将在更多领域发挥其深远的影响。本书正是在这样的背景下应运而生。它旨在为读者提供一个全面、深地了解当前多模态大模型与AI Agent智能体最新研究展和实践应用的窗口。全书共8章,力求将最前沿的技术原理、最实用的应用案例及最深刻的行业洞见呈现给读者。

本书以边缘计算技术发展为主线,从边缘计算的基本概念、系统架构、相关技术到云计算、雾计算、移动边缘计算及相关范例均做了详细说明。本书既可满足计算机相关专业本科生的需要,也可作为从事边缘计算相关工作的专业人士参考读物,使读者在学习中增强对边缘计算的了解并掌握相关技术。

1.热结合。 2017年,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》。2022年政府工作报告中提出,促数字经济发展,完善数字经济治理,释放数据要素潜力,更好赋能经济发展、丰富人民生活。2023年4月28日,政治局会议指出 重视通用人工智能发展 ,2023年5月5日,中央财经委会议强调,要把握人工智能等新科技革命浪潮,适应人与自然和谐共生的要求,保持并增强产业体系完备和配套能力强的优势,高效集聚全球创新要素,推产业智能化、绿色化、融合化,建设具有完整性、先性、安全性的现代化产业体系。 2.创新性。 从ChatGPT,到AIGC,再到AGI。目前市场上围绕数字经济、人工智能方面的图书品类较多,但以全球视野展望通用人工智能发展方面的图书品类较少。数字经济时代推动下,人工智能作为关键性的新型技术能力,被视为数字经济发展的助推器和推动力,本书

机器学习是人工智能领域中非常重要的一个研究方向,而深度学习作为机器学习的重要组成部分,伴随着近几年数据规模的增长和计算力的提升而备受关注。深度学习框架的快速发展大大降低了算法的门门槛,越来越多的深度学习从业者能够通过这些框架实现算法并应用到生活场景中,让我们的生活更加智能和便捷。 通过阅读本书,你将学到: MXNet、TensorFlow、Pytorch、Caffe等深度学习框架的差异 MXNet框架各主要模块的技术原理和应用实践 MXNet在图像分类、目标检测、图像分割中的应用,以及相关算法的训练、模型测试和实现细节 基于动态图构建网络结构的Gluon口 MXNet专门为计算机视觉任务推出的深度学习库GluonCV 从零始实现深度学习和计算机视觉算法的方法


《AIAgent发:零基础构建复合智能体》系统地介绍了智能体的核心原理与构建实践,涵盖了当前智能体发的热与流行技术,包括:MCP、A2A、RAG、LangChain、LangGrapsh,以及代码平台扣子等,并提供了从单智能体到复杂智能体的全流程发技术细节。全书以知识+示例的教学方式,循序渐,由浅深,并提供了大量实例演示,以及完整的项目实战,以及智能体的部署与运维技术,可帮助读者系统掌握发技能,并用于解决业务需求与实际问题。《AIAgent发:零基础构建复合智能体》还提供了教学视频,以二维码的形式呈现在书中对应章节,读者在阅读过程中可扫码观看,大大提高学习效率,同时,《AIAgent发:零基础构建复合智能体》还提供配套示例代码,读者可直调用行演练。全书尽可能使用通俗易懂的语言行描述,提供全面的系统的知识与智能体构建方法论,适合对智能体感兴

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《人形机器人行业落地与应用》系统介绍了在AI时代,人形机器人的前沿技术探索,人形机器人的法律与伦理,人形机器人的社会影响与未来挑战,以及人形机器人在各领域的应用,为读者搭建了一座从理论到实践的桥梁。


本书深浅出地介绍了人工智能和大模型的核心概念和算法,以及这些技术是如何发明和发展的。通过阅读本书,读者能够理解大模型背后的技术,感受到它所带来的改变。

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内容全面 :系统介绍了深度学习算法的基础理论和主流算法模型,如AlexNet、ResNet、BP、LSTM、GAN、CNN等,详细剖析了每个算法的理论推导过程和应用场合。 实用性强 :采用PyTorch 2.x最新框架行实战,通过大量案例实现了计算机视觉、自然语言处理、AIGC等方向的主流算法,读者能够通过实际项目来理解算法思想。 资源丰富 :源了全部课程源代码、课件、代码,本书Github仓库已收获超3000个Star数,并被 机器之心 、 量子位 等媒体报导。



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读者对象: 1、人工智能领域的技术工程师,尤其是机器学习和深度学习领域的工程师; 2、高校人工智能专业学生、教师以及研究人员; 3、希望了解人工智能尤其是深度学习的技术工程师和产品经理。 (1)本书由百度官方出品,PaddlePaddle总架构师共同创作。 (2)百度公司CTO王海峰博士作序,张钹院士、李未院士、百度集团副总裁吴甜联袂推荐 (3) 内容全面、由浅深、注重实践 ,结合新近PaddlePaddle技术版本,详细讲解了PaddlePaddle的技术和原理,以及如何从零始快速掌握深度学习。



《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。

《给孩子的人工智能课》以生动有趣的方式,向孩子们介绍了人工智能的基本概念、发展历程和应用领域,使他们在轻松愉快的氛围中了解这一前沿技术。不仅能让孩子们了解人工智能的基本知识,还能激发他们对科技创新的兴趣和热情。 《给孩子的人工智能课》不仅是让孩子了解未来科技的门读物,更是激发孩子探索与创新的启蒙之作。通过生动翔实的案例,将复杂深奥的科技概念变得通俗易懂,帮助孩子们更轻松地走人工智能的世界。 复旦大学教授、科学杂志《新发现》荣誉主编 严锋,纽约默西大学数学与计算机科学系终身教授陈志雄 倾情推荐

本书注重算法理论与实际案例相结合,将枯燥无味的预测算法原理用R语言重现,并通过案例让读者掌握预测模型的应用。 本书源码下载地址:https://github.com/cador/Predictive-Practice-With-R


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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

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