人工智能学科路线图 中国人工智能学会 中国科学技术出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
人工智能从狭义来说，是人类智能的人工实现；而从广义来理解，可以认为是智能体的人工实现。因此，它包含两层意思，一是有智能的学习，二是有人的参与和实现。进入21 世纪，尤其是2012年以后，人工智能研究有了突破性进展，即人工智能形成了大量具有优异性能的应用级产品，在产业界备受关注，且渗透到了较以往更为广泛的其他领域中，其中起主导作用的是神经网络研究的再次兴起。在一波人工智能热潮中，智能博弈、无人驾驶汽车、人工智能助理、语音识别、自然语言理解等都取得了飞速发展，对工业界产生了巨大影响。同时，脑科学、神经科学、认知科学的研就也不同程度的与人工智能学科研究形成交叉融合。人工智能研究已经成为持续热点，得到了学术界、工业界和资本界的广泛关注。为了对人工智能学科的发展方向作出比较准确的预见和把握，助
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人工智能和大数据——新智能的诞生 [法]费尔南多·伊弗雷特(Fernando Iafrate)著 吴常玉 译 清华大学出 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书介绍了人工智能和大数据的技术发展及相关应用领域。全书共分为4章： 第1章智能的含义，第2章数字学习，第3章算法的统治，第4章人工智能的用途。书中主要内容包括智能的定义、商业智能、人工智能、商业智能的发展历史、学习的定义、数字学习、大数据和物联网的影响、基于大数据的人工智能、监督学习和无监督学习、算法的定义、AI简史、人工智能的应用。为了方便读者阅读，本书在多个附录中介绍了AI和大数据的相关技术和术语。 本书适合从事人工智能项目开发的读者阅读。
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深度学习之PyTorch物体检测实战 董洪义 著 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《深度学习之PyTorch物体检测实战》从概念、发展、经典实现方法等几个方面系统地介绍了物体检测的相关知识，重点介绍了Faster RCNN、SDD和YOLO这三个经典的检测器，并利用PyTorch框架从代码角度进行了细致讲解。另外，《深度学习之PyTorch物体检测实战》进一步介绍了物体检测的轻量化网络、细节处理、难点问题及未来的发展趋势，从实战角度给出了多种优秀的解决方法，便于读者更深入地掌握物体检测技术，从而做到在实际项目中灵活应用。 《深度学习之PyTorch物体检测实战》共10章，涵盖的主要内容有物体检测与PyTorch框架基础概念与背景知识；PyTorch基础知识；基础卷积网络Backbone；两阶经典检测器Faster RCNN；单阶多层检测器SSD；单阶经典检测器YOLO；模型加速之轻量化网络；物体检测细节处理；物体检测难点问题；物体检测的未来发展。 《深度学习之PyTorch物体
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人工智能算法 卷3 深度学习和神经网络 [美]杰弗瑞·希顿（Jeffery Heaton） 著 人民邮电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
自早期以来，神经网络就一直是人工智能的支柱。现在，令人兴奋的新技术（例如深度学习和卷积）正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中，我们将演示各种现实世界任务中的神经网络，例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术，包括ReLU 激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout 及可视化等。
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人工智能导论 9787115502810 北京枫林苑图书专营店 温馨提示：划线价为图书市场价，不是定价！商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
1.紧跟新兴技术的发展，从人工智能的历史、基础知识到实践应用，完整讲解人工智能的方方面面； 2.配套实验项目，让导论学习不再枯燥，突出培养读者的动手能力，在实践中学习人工智能。
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本书适合有计算机专业和数学专业背景的初、中级开发者阅读，以便快速掌握和驾驭人工智能全栈技术，也适合作为在职人工智能模型开发人员查询时使用的手册级工具用书，还适合作为中职学校、高等院校及培训机构计算机人工智能和大数据等相关专业的教学用书。
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1.基于流行的Python语言； 2.从案例出发，展示各种工具的适用场景、关键用法和应用技巧； 3.包括Python语法精讲、数据预处理和可视化、机器学习、深度学习4个单元； 4.涵盖了Python、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、TensorFlow、Keras等7种主流工具。 本书的目标在于降低学习人工智能的入门门槛，揭开人工智能神秘的面纱。本书不局限于某种特定的工具，不要求读者有深厚的理工背景，完全站在一个迫切想了解和学习人工智能的外行的角度上，力争让每个有兴趣、有热情的读者不会在人工智能的大潮中落伍。 本书结合工程应用场景以及Python代码来解读主流工具的使用，使读者不仅知其然，还知其所以然。本书的案例、代码都是通过精心挑选的，读者通过阅读、模仿和实践，可以很快地发现“人工智能”原来如此。 本书适合所有希望拥抱人工智能、提升自己工作技能
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