本书通过深度学习实例,从可解释性角度出发,阐述深度学习的原理,并将图神经网络与深度学习结合,介绍图神经网络的实现技术。本书分为6章,主要内容包括:图片分类模型、机器视觉的高级应用、自然语言处理的相关应用、神经网络的可解释性、识别未知分类的方法——零次学习、异构图神经网络。本书中的实例是在PyTorch框架上完成的,具有
本书从基础知识开始,介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法,主要内容包括PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的基础模型。书中侧重讲述与深度学习基础相关的网络模型和算法思想,以及图神经网络的原理,且针对这些知识点给出在PyTorch框架上的实现代码。 本书适合想学习图神经网络
全书分三部分,第1部分(1~3章)介绍了人工智能·机器学习·深度学习的基础知识,Pthon编程及其常用库的使用方法;第2部分(4~5章)通过16个实操案例带领读者玩转机器学习,其中涉及TensorFlow,Keras,PTorch,Chainer和scikit-learn等具有代表性的开发框架,读者可以学习到这些框架的
本书的编写立足于高职教育人才培养目标和教学改革的实际需求,严格遵循“实用为主、够用为度、应用为目的”的基本原则。选材内容既符合高职学生的特点,又能够突出人工智能的通识性、前瞻性、和实用性。全书共分九个单元,包含人工智能基本概念、发展历史、核心技术、主要产品、常见产品说明书、发展趋势及其在相关行业的应用等内容,涉及智慧生
大前研一和业界的精英们讲述AI与FinTech的*新情况,向读者分享抓住商机的方法。从始于18世纪60年代的工业革命和20世纪60年代的信息技术革命中可以看出,新技术的诞生彻底改变了人们迄今为止的生活方式和商业模式。而现在正掀起了由AI和FinTech掀起的革命,给世界带来了巨大的冲击。通过本书不仅可以了解日本在AI和
AI真的会代替人类吗?今天的所谓AI其实根本没有像人类智慧一样的高级智慧,它不过就是一个高速算法而已,它能做到的事情非常有限。但随着大数据时代越来越盛行,又真的没有一点危险性吗?这就需要通过我们的阅读和知识的积累来平衡他们之间的关系。 全书分为四大部分:了解身边的AI以及新科技;AI的进化以及改变的生活;进步的科技以及
人工智能的发展需要对所解决问题的深入数学理解,矩阵代数正是一种的基本数学工具,在人工智能学科的研究中具有根本性的意义。本书的目的正是为人工智能的研究和实践提供坚实的矩阵代数理论基础。全书共9章,分矩阵代数导论、应用两部分讲述矩阵代数方法在人工智能中的应用。第一部分《矩阵代数导论》包括第1–5章,提供矩阵代数的基础理论;
本教材书主要介绍和讲解目前人工智能三个主要流派所包含的基础理论和研究方法,并通过实例来详细了解这些技术的特点及应用,带领读者走进人工智能的世界。本书以人工智能技术的发展为线索,内容共分5章,包括知识的表示、搜索技术、机器学习、深度学习等内容,在结构上便于裁剪,适应于不同学时的高校教学需求;在内容上将对数学原理和算法的讲
本书介绍了人工智能领域常用的方法,包括搜索、统计学习、深度学习和自动机器学习等内容。各章节涉及的问题均根据历史典故或现实生活引出,并使用通俗易懂的方式提出问题及其解决方法。因此,读者在阅读本书时不会感到枯燥无味,也不需要具备人工智能相关的知识背景。书中包含很多代码示例,每个示例均有详细的解释,有助于读者进一步理解相应的
《智能化的自适应系统:人和人工智能交互共栖的优化设计》就是在这样的一个思想指导下,把人机融合的优化设计作为一种文化现象引入智能化系统设计方法论里的工具。在对人类智能化系统的设计方法和实践进行了规律性的分析和总结的基础上,《智能化的自适应系统:人和人工智能交互共栖的优化设计》试图帮助智能化技术(如人工智能和机器人)的研发