人工智能驱动的组学挖掘是数据驱动的生物医学研究的支撑技术。组学测序技术逐步向多尺度、跨模态、有扰动等方向发展,但体现出的高维度、高噪声、多模态、标记稀缺等特点,成为制约其有效挖掘的瓶颈。本书面向生命组学数据特点,较为系统和深入地对组学机器学习的主要研究范式、适用场景、分析方法、理论思想进行介绍。结合相应组学挖掘的具体研
本书以ChatGPT为主线,通过大量实用案例*介绍如何运用ChatGPT来提高工作和生活效率。在工作方面,本书详细讲解了如何使用ChatGPT来辅助写作、制作PPT、行数据分析等。这些章节的内容*为丰富,也*能体现ChatGPT的强大作用。读者可以学会运用ChatGPT来优化工作流程,提高工作效率。在生活方面,本书通过
本书主要为高等院校非计算机专业的人工智能导论课程设计编写,内容具有应用理论的特色。针对高校学生的需求和人工智能发展的特点,本书分为引言篇、理论篇和应用篇三部分,可基于学习需求和进度,自主选择。引言篇包括绪论;理论篇包括人工智能之理论基础、人工智能之机器学习、人工智能之深度学习、人工智能之强化学习;应用篇包括人工智能开发
《从概念到现实:ChatGPT和Midjourney的设计之旅》详细介绍了ChatGPT与Midjourney的使用方法和应用场景,并结合设计案例讲解了如何利用AIGC辅助不同行业的设计师提升工作效率和创造力,共涉及8个应用领域,近60个案例演示,生动展示了各行各业中融入AIGC技术的设计成果,为设计师提供了更开阔的设
人工智能往往被形容成一种超越人类、如美梦又如噩梦般的存在。它引发了很多关于人类社会形而上学的思考。不可否认,人工智能正一点点改变我们的日常生活,但人工智能到底是什么?它对人类社会的重塑又是怎么发生的?本书通过回顾人工智能技术的发展历史,揭露了人类关于这种技术的幻觉和谬论。聚焦于沟通型人工智能,作者指出它们并不是一种真正
深度学习是人工智能的核心技术,也是计算机科学的重要分支。本书作为该领域的入门教材,系统整理和规划了相关知识体系,内容上尽量覆盖了近年来深度学习的主要常见模型和前沿热点。 全书共分为13章,大致可以分为四个部分:第一部分(第1-3章)重点介绍机器学习/深度学习的基础概念;第二部分(第4-5章)介绍机器学习/深度学习的3大
本书主要内容包括:概述、人工智能的关键技术、人工智能在智能机器人领域的应用、人工智能技术的其他应用领域与开发环境、国际科技合作态势综合评估等。
本书基于作者前期的研究工作,深入调查分析,结合推荐系统的发展历史与现状,提出了几种关键技术,可有效提升推荐效果,解决当前推荐系统中主要存在的数据稀疏性及冷启动等问题,建立智能推荐模型,提高推荐系统的准确性,提升用户满意度。
本书内容包括:为机器和动物赋予心智、奇妙的人类、神奇的机器、惊人的动物、人类的优势、思维是何时产生的、机器和动物的道德、人工智能的伦理问题。
本书系统介绍了人工智能的基本原理、方法和技术,并反映国内外研究和应用的最新进展。全书共11章。第1章主要介绍人工智能从业人员的职业道德及行业准则和人工智能视角下的企业文化和职业素养。第2章主要介绍人工智能技术的定义、经典问题、发展史和产品应用等。第3章主要介绍人工智能与大数据、数据采集与预处理、数据可视化。第4章介绍了