本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序，介绍了Ray如何融入当前的机器学习工具，以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识，并提供了应用示例；第4-10章介绍了Ray高级库(RayRLlib、RayTune、RayDataset、RayTrain、RayServe

本书是以实验案例方式而组织的,全书共给出了21个人工智能实验案例,覆盖了人工智能课程涉及的主要内容,包括搜索求解、逻辑推理、贝叶斯网络、马尔可夫决策、监督学习、非监督学习、强化学习等各个方面,也包含了深度神经网络技术。为了便于教学,每个实验案例对实验的内容、背景和目标进行了明确阐述,对所涉及的理论基础及算法也进行了详细

本书对计算智能的诸多基础理论进行了详细的介绍和释义，并介绍了神经网络、模糊系统、进化计算的应用范例及实验结果，将理论与实践紧密联系起来。全书共4章，其中，第1章对人工智能的萌芽、诞生和发展，以及现状和未来进行了简要介绍；第2章为进化计算，论述了遗传算法；第3章为模糊逻辑，介绍了模糊理论基础，论述了常见的模糊隶属度函数和

AIphaGo、ChatGPT、AGI系统，各种惊人眼球的人工智能成就不断刷新着人类对机器的认知。这些认知也引发了人们一再思考这样一个尖锐问题，即人类制造的智能机器系统是否会全面超过人类的智慧？这部读物便是面对这样的灵魂考问，从机器之芯与人类之心比较的角度，来为普通读者给出一种回应。 那么机器之芯与人类之心进行比较，到

本书的主要内容有：了解机器学习术语背后的数学知识。探究机器学习和神经网络的基础。管理网络加深过程出现的问题。搭建神经网络，分析复杂图像。用自编码器高效降维。深入序列分析，用其研究语言。探讨复杂机器学习模型的解释方法。收获生成建模的理论和实用知识。理解强化学习的基础。

本书深入探讨了如何在人工智能系统中融入广泛、强大的常识，而非仅仅依赖狭隘、专门的专业知识。书中提出了一种赋予人工智能系统常识和有效推理能力的创新方法，探讨了我们如何信任自主机器做出决策的关键问题，并明确了值得信赖的自主人工智能系统需要具备的两个基本要求：有行动理由和能够接受建议。这两点的实现都取决于系统是否具备常识。本

本书主要包括为未来工作做准备；机器人在工作；机器人的社会意义三部分，主要内容包括：机器人会取代人类吗？；技术定义；机器人流程自动化；团队中的机器人；无臂机器人；数据世界中的机器人；社会中的机器人；未来的工作。

本书以实战为导向讲述AI助力营销的方法，全书共分为6章：第1章从整体上介绍AIGC与AIGC营销，包括AIGC营销的基本概念、AIGC如何改变传统营销模式、AIGC在不同行业中的应用前景；第2章介绍常用的AIGC工具，包括这些工具的特点和使用方法；第3章介绍AIGC在营销文案中的应用，探讨如何使用AIGC生成引人入胜的

《现代人工智能技术》对现代人工智能的理论、算法、框架及应用进行了全面、系统的论述,剖析了人工智能研究领域的前沿学术成果,涵盖了机器学习、深度学习、强化学习以及联邦学习等诸多方向。读者通过学习本书,能够掌握人工智能的基本知识,并能了解人工智能研究的一些前沿内容,为进一步学习人工智能理论与应用奠定基础。全书共分为9章,分别

本书是一本ChatGPT的实战手册，全面细致地介绍了ChatGPT的背景与发展历程、能力与特点，以及如何让ChatGPT助力工作与学习。本书共8章：ChatGPT印象、ChatGPT之心、阅读与写作、创意生成、英语学习、辅助编程、办公自动化、ChatGPT的实用工具。其中第3～8章是本书核心内容，充分介绍了如何使用Ch