本书系统地阐述了人工智能算法的基本原理、实现技术及其应用,基本涵盖了其重要理论和方法,包括了最近发展起来的并被实践证明的新技术、新理论,如机器学习、模式识别、图像处理、神经网络、深度学习、群智能方法等。本书注重结合实际,通过实际问题介绍各种理论和方法,着重介绍各种智能算法的MATLAB实现,具有较强的指导性和实用性。
图强化学习是深度强化学习的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能覆盖图强化学习的基础知识,并提供应用实践案例。全书共10章,大致分为三部分:第一部分(第1~3章)介绍图强化学习研究对象(复杂系统、图和复杂网络);第二部分(第4~7章)介绍图强化学习基础知识(图嵌入、图神经网络和深度强化学习);第三部分(
本书系统介绍了推荐算法的知识框架和技术细节,包括召回、粗排、精排和重排等模块。第1章从用户体验、内容生产和平台发展角度介绍为什么需要推荐系统,并阐述推荐系统的分类及整体技术架构。第2章介绍推荐算法模型的基础——数据样本和特征工程。第3章介绍传统推荐算法。第4~7章介绍推荐系统中最复杂的部分——精排模块,包括特征交叉、用
本书介绍了自组织增量学习神经网络及其在人工智能领域的应用。神经网络是一种模拟生物神经系统的人工智能技术,具有强大的数据处理能力和学习能力。自组织增量学习神经网络是一种具有高度自组织结构和增量学习能力的神经网络。与传统机器学习方法相比,自组织增量学习神经网络有更强的灵活性和适应性,能够更好地适应动态环境和解决复杂的问题。
本书探讨了AI领域的AIAgent(智能体)和生成式AI的前沿进展,以及这些技术如何重塑我们的生活和工作方式。本书首先回顾了AI技术的演变历程,并强调了智能体的定义及其在客户服务、医疗健康和制造业等领域的广泛应用。本书也对智能体与传统软件进行了对比,分析了智能体的自主性、适应性和协作能力。生成式AI的崛起也被特别提及,
《机器学习实战:视频教学版》基于Python语言详细讲解机器学习算法及其应用,用于读者快速入门机器学习。本书配套示例源代码、PPT课件、教学视频、教学大纲、习题与答案、作者微信答疑。《机器学习实战:视频教学版》共分12章,内容包括机器学习概述、Python数据处理基础、Python常用机器学习库、线性回归及应用、分类算
《PyTorch语音识别实战》使用PyTorch2.0作为语音识别的基本框架,循序渐进地引导读者从搭建环境开始,逐步深入到语音识别基本理论、算法以及应用实践,是较好的一本语音识别技术图书。本书配套示例源码、数据集、PPT课件等资源。 《PyTorch语音识别实战》分为13章,内容包括语音识别之路、PyTorch
本教材聚焦学术前沿,围绕人工智能的两大核心要素,即数据和模型,对人工智能领域安全问题以及相关攻防算法展开系统全面、详细深入的介绍。本教材可以帮助学生充分了解人工智能数据与模型所面临的安全风险,学习基础的攻防理论,掌握关键的攻防技巧。
本书从ChatGPT原理和提示工程的基本概念讲起,重点介绍了提示工程的各种技巧,不仅通 过实例生动地展示了如何运用这些技巧,还深度解析了各种技巧的使用场景及其潜在局限性。 进一步地,本书结合多个行业背景,系统地阐述了ChatGPT和提示工程的具体应用,帮助读者不 仅从理论上掌握提示工程,而且深化对ChatGPT在
全书共6章,依次对人工智能的基础知识、发展现状、研究热点、技术支撑等方面进行简明通俗的阐述。本书包含大量人工智能应用案例,涉及安防、金融、医疗、农业、交通、教育、零售、娱乐、物联网等领域,并结合人工智能发展背景及应用场景,介绍人工智能给各行业带来的重大变革,分析人工智能在各行业的发展现状,为广大读者了解人工智能、学习人
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