本书以“模拟论”化解种种对AI的质疑;以通俗的语言、清晰的逻辑、有趣的历史回眸和作者自己的工作体验引导读者,拨开围绕AI的重重迷雾,获得必备的AI概念和知识,了解AI的学术派别以及目前的困境和发展趋势。从而看清我们国家和教育、科学、企业界面临的竞争态势,自觉建立欢迎AI与人类共生的科学心态,主动投入自己“优雅转型”的历
本书作为海洋大学核心通识课配套的教材建设项目,主要包括经典的人工神经网络和目前热门的深度学习网络,分为理论篇与实践篇。理论篇包括BP神经网络、径向基网络、自组织网络、反馈网络、不确定方法、深度卷积神经网络、深度学习循环网络等10章内容。实践篇主要是对理论篇介绍的各种网络的设计和应用。本书强调网络模型的理论基础,从数学的
机器学习目前是人工智能和模式识别领域的共同研究热点,其理论和方法已被广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题。作者从解决实际问题的角度出发,通过大量的实战经验深入剖析机器学习算法在解决实际问题中的具体应用,处理数据从一维到二维,研究对象从文本到图像,解决问题从股票预测到图像去雾。全书用通俗易懂的语言和绘声绘色的插图从
本书介绍了自动控制系统的基本概念、自动控制系统的数学模型、线性系统的时域分析法、线性系统的根轨迹法、控制系统的频域分析法、控制系统的校正与综合、自动控制应用和自动控制原理及应用实验等内容。