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人工智能时代已经来临,航空航天作为全世界早的信息科技产业应用技术领域之一,迫切需要开设人工智能技术及其在航空航天领域应用的课程,为人工智能在航空航天领域人才的培养、学科的发展提供条件。本书重点介绍了人工智能是什么、人工智能在航空航天领域能做什么,选取线性回归、逻辑回归、神经网络、聚类、降维、异常检测、深度学习、强化学习,结合人工智能在航空航天领域应用的案例解释人工智能的应用,以点带面,传授人工智能的基本知识、人工智能的算法理论及其应用方式。 本书适用于航空航天、机械专业本科生和研究生的专业学习,也可供有关科研人员参考。
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深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向,它已成为人工智能2.0的主要组成部分。《深度学习、优化与识别》系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。《深度学习、优化与识别》全书共16章,分为两个部分;第一部分(第1章~10章)系统论述了理论及算法,包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等;第二部分(第11~15章)论述了常用的深度学习平台,以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用;第16章为总结与展望,给出了深度学习发展的历史图、前沿方向及进展。《深度学习、优化与识别》每章都附有相关阅读材料及仿真代码,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。 《深度学习、优化与识别》可为高等院校计算机科学、电子科学与技术、信息
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