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本书面向人工智能初学者，分为基础篇和进阶篇两个篇章。其中，基础篇内容包括了人工智能的基本概念、人工智能的发展历史、计算机与环境感知、简单几何形状的识别、人工智能搜索算法；进阶篇则包括大数据的定义、知识与推理、回归与分类、深度学习网络、感知信息处理。此外还有配合知识学习的课程实践，包括图形匹配以及微缩车倒车入库等实验。本

深度学习（DL，DeepLearning）是机器学习（ML，MachineLearning）领域中一个新的研究方向，通过学习样本数据的内在规律和表示层次，实现机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。在开始深度学习项目之前，选择一个合适的框架能起到事半功倍的作用。全世界最为流行的深度学习框架有T

作为机器学习领域应用比较成熟、广泛的业务，个性化推荐在电商、短视频等平台发挥着重要作用，其背后的推荐系统已成为当今越来越多应用程序的标配。关于推荐算法的论述有很多，而要将其很好地应用到实际场景中，则需要大量的实践经验。本书从实战的角度介绍推荐系统，主要包含三部分：召回算法、排序算法和工程实践。书中细致剖析了如何在工业中

这是一本写给青少年看的人工智能科普图书，目的是帮助青少年启蒙科学素养，开阔科学视野，培养科学思维，锻炼动手能力，让小读者了解人工智能的过去、现在和未来，从而更好地融入人工智能时代。通过阅读本书，小读者不仅能学习Python语言的基本使用，还可以从数据、算法等多个角度来一探人工智能的奥秘。所有这些都旨在激发孩子们的好奇心

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人工智能是人类首次将生物学习、分析、决策等能力赋予机器而创造的一种智能化技术。数据、算法、算力三元素的结合，使机器能够在极短时间内处理人类需要很长时间才能总结、归纳和推导出结论的各类任务，更重要的是，其不需要完全依赖人类的先验知识和专家设计。这无疑将人类探索自然、理解世界的方式引入了一个全新的界面。本书名为《边界》，一

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本书围绕人工智能与大数据技术这一主题，简明扼要地阐述了人工智能与大数据技术的基本理论和发展趋势。全书分七章，包括人工智能概述、人体行为之智能机器人、智能信息处理技术、分布式人工智能中的Agent技术等。