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本书分为三个部分：部分阐述知识表达和利用知识进行推理的方法；第2部分阐述显现智能的先决条件，即学习能力；第3部分阐述视觉感知和语言理解。本书为美国麻省理工学院2004年秋季6034课程Introductioto Intelligence的。 本书面向两类读者，一为计算机科学和工程专业的学生或相关人员 ，它提供了尤其是知识表达、开发实用 系统方面的各种新概念，这类读者理解人工智能后可更好地发挥计算机的潜力；二为心理学、生物学、语言学或哲学专业的学生或相关人员，它从计算的视角揭开了智能的神秘面纱，这类读者理解人工智能后可掌握实现智能的原理。
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《人工神经网络理论、设计及应用/普通高等教育“十一五”国家级规划教材》系统地论述了人工神经网络的主要理论和设计基础，给出了大量应用实例，旨在使读者了解神经网络的发展背景和研究对象，理解和熟悉其基本原理和主要应用，掌握其结构模型和基本设计方法，为以后的深入研究和应用开发打下基础。 作者连续11年为电气信息类专业研究生及本科高年级学生开设“人工神经网络理论与应用”课程，2002年在多次修改讲义和多项科研成果基础上形成《人工神经网络理论、设计及应用/普通高等教育“十一五”国家级规划教材》的第一版。本书第二版对原书约1/3的内容进行了更新，对保留内容进行了修改。取材注意内容的典型性和先进性，编排注意内容的逻辑性，阐述注重物理概念的清晰性，举例与思考练习的安排注意了内容的实践性，常用神经网络
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本书首先介绍了深度学习相关的理论和主流的深度学习框架，然后从Caffe 深度学习框架为切入点，介绍了Caffe 的安装、配置、编译和接口等运行环境，剖析Caffe 网络模型的构成要素和常用的层类型和Solver 方法。通过LeNet 网络模型的Mnist 手写实例介绍其样本训练和识别过程，进一步详细解读了AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、Siamese 和SqueezeNet 网络模型，并给出了这些模型基于Caffe 的训练实战方法。然后，本书解读了利用深度学习进行目标定位的经典网络模型：FCN、R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN 和SSD，并进行目标定位Caffe 实战。本书的后，从著名的Kaggle 网站引入了两个经典的实战项目，并进行了有针对性的原始数据分析、网络模型设计和Caffe 训练策略实践，以求带给读者从问题提出到利用Caffe 求解的完整工程经历，从而使读者能尽快掌握Caffe 框架的使用技巧和实战经验。针对Caffe 和
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