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本书讲解概率图模型的基本原理及其在机器学习、大数据建模、深度神经网络模型中的应用,并且从概率图模型的角度讲解机器学习算法、深度神经网络模型的概率原理，培养学生知其然，并知其所以然的思维方式，解决学生应用建模时仅局限于模型选型和调参的问题。本书内容丰富，将原理与实例相结合，数学与代码相结合，可作为高等院校的人工智能

本书介绍了软件测试的基本概念、原理、基本方法及测试过程等内容，包括软件测试技术概述、静态测试、黑盒测试、白盒测试、集成测试、系统测试、测试报告管理、智能软件测试以及单元测试框架Junit、压力测试工具Jmeter的使用方法，同时还介绍了软件测试与质量保证等内容。本书为软件测试的基础教材，旨在让学生能够熟练地对实际软件进

本书主要从技术原理和技术应用两方面讲述人工智能技术。全书共12章，内容涵盖人工智能概述、人工智能软硬件、人工智能与数据、计算机视觉、语音识别、自然语言理解、知识推理、经典机器学习、深度学习与强化学习、自动驾驶、智能问答及人工智能伦理等。本书不仅可作为高等院校智能科学与技术、计算机科学、电子科学与技术、控制科学与工程等专

本书语言通俗易懂，以理论和实际应用相结合的方式，深入浅出地介绍了人工智能的基础知识和实现的基本技术。通过典型场景化应用案例，帮助读者理解人工智能技术的概念、原理，激发学生对人工智能的学习兴趣。注重算法思想的介绍，简化了算法的数学推导，让学生在课堂上能够“听得懂、学得会”。本书共8章，分别是人工智能概述、大数据与人工智能

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本书深入浅出地介绍了人工智能的相关内容，旨在帮助读者快速了解人工智能的基础知识、最新应用和未来发展。 全书分为5篇，共12章。第1篇为基础知识篇，主要包括人工智能概述、AI行业发展的驱动力和机器学习的基础概念及应用；第2篇为感知表达篇，主要包括智能感知和自然语言理解的主要技术及应用；第3篇为专业智能篇，主要包括音乐人工

从取代简单机械的重复劳动到辅助内容创作、医药开发、科学实验，人工智能产品正以惊人的速度在各行业大展拳脚，预示着人类即将进入一个全新的发展阶段。本书通过浅显易懂的语言帮助你理解人工智能产品是什么，人工智能产品是怎么创造出来的以及人工智能产品是如何进行创新迭代的。人工智能行业的快速发展对产品经理提出了更高的要求，产品经理需

深度学习是人工智能与机器学习领域的重要研究分支，经过短短十几年的发展，已经在计算机视觉与图像处理、自然语言处理等领域取得令人瞩目的成就。本书作为深度学习方面的专门书籍，融合了机器学习、人工神经网络和深度学习的相关概念，并且从信号处理视角呈现了深度学习背后的几何学原理，以便从统一的角度去深化理解深度学习的主要模型和算法，

本书主要讲述计算机博弈及其实现的过程。第1章介绍计算机博弈的一些基本情况。第2章介绍极大极小算法,并以井字棋为例实现。第3章介绍Alpha-Beta算法,并以亚马逊棋为例实现。第4章介绍期望极大极小算法,并以爱恩斯坦棋为例实现。第5章介绍UCT算法,并以海克斯棋为例实现。第6章介绍强化学习在计算机博弈游戏中的应用,并以