"本书首先概述人工智能的基本概念、研究内容、研究途径与方法、分支领域与研究方向、应用前景、历史沿革、现状与趋势等,勾画了人工智能学科的总体架构;然后简要阐述人工智能主要分支的原理、方法和发展概况,并指出延伸学习的内容和方向。全书共11章,内容全面、基础、经典而新颖。 本书篇幅适中、层次分明、条理清楚、理例结合、图文并
机器学习是人工智能领域的重要组成部分,其深度和广度都在持续扩展。本书不仅对机器学习基础知识进行了全面介绍,而且深入讨论了各种经典和常用的机器学习方法。通过理论与实践相结合的方式,帮助读者理解机器学习的基本原理,掌握常用的方法,并能够在实际问题中应用这些技术。本书共10章,可分为两部分。第一部分主要介绍机器学习的背景知识
"随着人工智能和数字技术的飞速发展,深度学习已成为现代技术革新的核心驱动力之一。从语音识别到自动驾驶,深度学习的应用正在不断改变人们的生活方式。然而,深度学习技术的复杂性和广泛性,使得初学者和实践者在理解与应用这些技术时面临诸多挑战。因此,本书对深度学习的基本理论、核心技术及实际应用进行了系统梳理,旨在帮助读者全面掌握
本书共分6章,以交互设计的基本流程为主线将每章的主题进行有机的串联,主要内容包括交互设计概述、交互设计原理、用户体验、设计调研、用户分析、人物角色与场景剧本。本书内容丰富,具有很强的专业性和实用性,适合交互设计师、用户研究人员、视觉设计师等相关人员学习参考。
"本书是一本全面深入的深度学习实践指导书,旨在为读者提供从基础概念到高级应用的系统性知识。本书第1章从基础开始,介绍了PyTorch工具,涵盖了数据的加载与预处理,以及基础网络构建和训练流程。第2章深入图像分类,探讨了CNN架构、数据增强技术,以及模型优化和部署策略。第3章转向创造性图像应用,包括风格迁移、DeepDr
"内容:该教材从智能计算简介、神经计算、模糊计算、进化计算、群智能计算、密母计算、免疫计算、量子计算、多目标智能计算以及新型智能计算这10大板块介绍智能计算。模块1智能计算简介:介绍人工智能的概念与历史、引出智能计算的人工智能的关系,介绍智能计算的分类,介绍智能计算相关应用领域。模块2神经计算:介绍生物神经系统的相关知
本书是面向智能制造相关专业的人工智能基础教材,全书共分9章,构成了基础理论与典型应用的完善体系,涵盖了简明数学基础、核心算法架构、典型应用案例。本书由智能制造专家与人工智能专家合作编写,既保证了知识体系上符合人工智能领域的科学性,又在具体知识点的展开上具有显著的智能制造领域应用目标导向,并配以智能制造领域相关典型案例。
"《MATLAB神经网络分析及应用》以MATLABR2023b为平台,以实际应用为背景,采用“理论+公式+经典应用”相结合的形式,深入浅出地讲解MATLAB神经网络经典分析与应用。全书共11章,主要包括为什么神经网络应用广泛、MATLAB快速入门、感知器分析与应用、线性神经网络分析与应用、BP神经网络分析与应用、RBF
"本书全面且深入浅出地介绍了机器学习技术,不仅涵盖机器学习算法原理及其实现和运行,还包括Python编程基础和深度学习入门知识,有助于初学者快速掌握算法的实际应用。本书每一节都提供了相应的Python代码实例,通过文字、公式、图像、代码和运行结果的结合,读者可以深入理解算法的实现过程。全书分为3部分:第一部分(第1~3
"本书系统介绍群体智能的基本概念、主要方法与算法及其典型应用,首先简要介绍了有关群体智能的基本概念、研究现状与未来发展以及一般**化问题及典型方法;其次重点介绍了三种典型的群体智能优化算法——粒子群优化、蚁群优化和烟花算法;然后介绍了多种新型群体智能优化算法和基于群体的进化计算方法,这些覆盖了更为广泛的新型方法;之后专
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