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神经网络与深度学习是当前人工智能领域的热问题之一。很多学生和科技工作者需要理解和应用神经网络的方法来处理相关的工程问题,但目前市场上大多数相关图书偏向学术研究,缺乏实践性。鉴于此,本书对学术界已经基本形成共识的主流神经网络及深度学习算法行了归纳、总结和仿真,并从工程应用的角度对新兴的神经网络技术行介绍,帮助读者尽快掌握这些算法及其应用。本书主要内容包括: ? 神经网络的基本原理; ? 深度学习的理论及架构; ? 卷积神经网络的原理; ? 神经网络的训练方法; ? 神经网络的MATLAB仿真; ? 深度学习的MATLAB仿真。


《模式识别与人工智能(基于MATLAB)》以实用性、可操作性和实践性为宗旨,以酒瓶颜色分类的设计为例,将理论与实践相结合,介绍各种相关分类器设计。

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本书系统介绍对抗样本的基本原理,从相关的背景知识始,包含搭建学习对抗样本的软硬件环境、常用工具,带领读者快速上手实践。本书作者在安全领域有多年实践经验,对业界常见的方法做了系统的归纳总结,包含大量案例,深浅出,实践性强。本书所有示例代码在GitHub上可以下载:https://github.com/duoergun0729/adversarial_examples 主要内容包括: 对抗样本相关的深度学习背景知识,如梯度、优化器、反向传递等。 如何搭建学习对抗样本的软硬件环境。 对抗样本领域的一些常见图像处理技巧。 常见的白盒攻算法与黑盒攻算法。 对抗样本在目标检测领域的应用。 对抗样本的常见加固算法。 常见的对抗样本工具以及如何搭建NIPS对抗样本竞赛环境。 如何站在巨人的肩膀上,快速生成自己的对抗样本,行攻防对抗

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本书在具体以下几个方面为学生和老师提供帮助。1. 自成体系,由浅深的3D建模知识。2. 基础电子电路硬件知识。3. 图形化编程基础知识。4. 基于数字工具的创作思路。5. 基于PBL(项目式教学)的教学 学习思路。详细得犹如我们在你旁边诉说,手把手叫你建模,如何完成硬件连,如何经行编程的操作。全面得犹如一本创客百科全书,所有的知识以合理的方式排列在书的后半部分。


(1)机器学习等AI技术驱动的智能数据分析是数据分析行业的未来发展方向,所有数据分析师都应该关注。 (2)作者从事数据分析与挖掘10余年,对Python等各种数据分析技术和工具都非常熟悉,在智能数据分析领域也积累了大量的经验。 (3)本书面向零Python基础和零AI基础的读者,精选了*精华的知识,包含大量示例代码,指导读者快速门。





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本书以TensorFlow为深度学习框架,主要讲解计算机视觉任务中相关的知识。本书的内容十分连贯,每个章节的内容都会使用到前面章节讲解过的知识,旨在限度保证读者学习的连贯性,同时本书减少了晦涩难懂的数学公式,尽力图示促读者理解。相信读者读完本书后会对计算机视觉相关任务有一个更清晰的理解。

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按照从0到1的顺序,引导读者深理解OpenAI API; 10大核心API,涵盖从自然语言处理到复杂数据分析等多个领域; 12个关键应用场景,帮助读者精准应用OpenAI API; 3个标杆案例,展示OpenAI API的创新应用。

1.通过智能问答系统、文档助手和知识图谱应用三个实战项目的完整解析,使读者深理解LangChain大模型项目发的完整流程。2.详细讲解LangChain的核心概念、设计理念、发环境及基础组件等大模型发的基础知识。3.作者有丰富的大模型发项目经验和培训经验,讲解通俗易懂,深受学员们欢迎。

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(1)AI技术作家、AI应用发王晓华新作,这人真的很牛。(2)工程级别应用案例实现代码,可直复用,算是Agent发新手老手的福利。(3)所有示例与案例代码都经过测试,均可顺利运行,过王晓华图书的小伙伴都知道。(4)众多小示例,以及五大重案例,包括多Agent智能客服、高德地图MCP服务、arXiv科研论文MCP服务、旅游规划智能体、高品质住宅投研智能体,读者根据自己的需求稍微修改一下即可应用于生产实践。(5)智能客服智能体、arXiv科研论文MCP服务、旅游规划智能体、高品质住宅投研智能体,分别代表电商、科研、城市生活、投研分析领域的行业应用解决方案,极具参考价值。(6)系统整合大模型与智能体技术体系,从AIAgent技术体系,到AIAgent发技术栈(微调、提示词、MCP、LangGraph、A2A、RAG、gradio),再到AIAgent发工程案例,全面构建智能体技术的完整知识

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笔者根据多年的学习和工作经验,总结出一条有效的学习路线:先抓主干,后抓枝节。学习一个算法就好比遍历一棵大树上的所有枝节,算法越是复杂其对应的枝叶也就越多。一个算法的学习,笔者将它归结成了5个层次:理解主要思想、掌握算法原理、熟练源模型、完成数学推导和行源码实现,帮助读者分阶段地学习,轻松迈机器学习的大门。





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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


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适读人群: 1.强化学习算法和研发人员 2. 深度学习研发和算法工程师 3. 大数据架构师 4.其他爱好者。 (1)理论完备,涵盖主流经典强化学习算法和深度强化学习算法,并配套理论基础和性能分析。 (2)逐章配套Python代码, 深度强化学习算法同时配套TensorFlow 2和PyTorch 1对照代码。 在GitHub上展示全部代码和运行结果。 (3)环境丰富, 理论讲解部分的环境只依赖于Gym的简化安装,使理论学习免受环境安装困扰;综合案例部分环境既涵盖Gym库的完整安装和自定义扩展,还包括Gym库以外的环境,让读者体验更加复杂的强化学习任务。 全面兼容Windows、macOS和Linux三大操作系统,书中给出环境配置方法。 (4)多个综合案例,涵盖AlphaGo改版算法AlphaZero、自动驾驶等。 (5)对硬件配置要求低,理论讲解部分代码不需要GPU即可运行,综合案例代码只需要普通的GPU即




1、速成性:本书涉及深度学习的基本原理,没有过多纠结数学公式推导,能快速上手书中的实战项目,可用于实际生产。2、前沿性:深度学习是当今人工智能领域炙手可热的技术,本书是目前市面上为数不多的深度学习源码解析类参考资料。3、翔实性:本书既有深度学习理论知识的讲解,又有源代码的剖析,还包括解决实际问题的案例。4、趣味性:本书穿插部分漫画,利于年轻读者受和传播。

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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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(1)星环科技人工智能平台团队合著,凝结星环科技人工智能和大数据团队丰富的实战经验 (2)从技术视角提供当前人工智能相关技术的深介绍,不仅讲解人工智能知识体系的理论基础,也可以指导基于实战的平台环境行操作。 (3)针对各种类型的机器学习问题,基于星环自研的人工智能平台(Sophon)环境,结合真实案例,依照数据、分析、建模的演历程行系统化阐述并行实战讲解。