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超AI入门
(日)松尾丰等更新时间:2023-12-14 16:31:43
最新章节:知识全面共享、全体学习的未来开会员,本书免费读 >
全书系统性地介绍了AI入门的有关知识,从AI与人类对话、与人脑的差异、AI艺术创作等多个方面探讨了AI的发展进程,重点介绍了深度学习这一AI领域关键技术,探讨它的进化程度将如何影响人类未来的生活与工作等。在全书最后的部分,还全景展示了作者对两位知名AI专家的采访,对于目前AI主流的研究方向和入门基础有精彩的观点和详细的解析。全书内容通俗实用,对于了解AI的基础知识非常有帮助,特别适合AI爱好者和青少年阅读。
译者:李贺
上架时间:2020-09-01 00:00:00
出版社:中国科学技术出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
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(日)松尾丰等
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机器学习
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算计算机22.7万字 - 会员
华为MindSpore深度学习框架应用开发实战
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成,介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3~8章组成,介绍MindSpore框架各子系统的具体情况,包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成,介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度计算机13万字 - 会员
自动驾驶:人工智能理论与实践
本书参照产业界自动驾驶技术研发的基本流程,充分借鉴了产业界在自动驾驶技术领域中的实际研发经验,以高性能的智能小车和高度仿真的车道沙盘为实验教具和运行环境,深入浅出地讲解自动驾驶技术的原理与实际应用,为初学者打开一扇通往人工智能世界的大门。本书以帮助初学者如何从无到有地打造出具备自动驾驶功能的智能小车为主线,内容分为看车(了解自动驾驶)、造车(设计智能小车)、开车(收集训练数据)、写车(编写自动驾驶计算机14.9万字 - 会员
机器学习实战(视频教学版)
《机器学习实战:视频教学版》基于Python语言详细讲解机器学习算法及其应用,用于读者快速入门机器学习。《机器学习实战:视频教学版》共分12章,内容包括机器学习概述、Python数据处理基础、Python常用机器学习库、线性回归及应用、分类算法及应用、数据降维及应用、聚类算法及应用、关联规则挖掘算法及应用、协同过滤算法及应用,最后通过3个综合实战项目(包括新闻内容分类实战、泰坦尼克号获救预测实战、计算机10.1万字 - 会员
破解深度学习(核心篇):模型算法与实现
本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。经过基础篇的学习,想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识,掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇,将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章,前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络,深入详解各类主流模型及其变体;第4章介绍这三类基计算机13.4万字 - 会员
MindSpore大语言模型实战
随着ChatGPT等大语言模型的迅速发展,大语言模型已经成为人工智能领域发展的快车道,不同领域涌现出各种强大的新模型。开发者想要独立构建、部署符合自身需求的大语言模型,需要理解大语言模型的实现框架和基本原理。本书梳理大语言模型的发展,首先介绍Transformer模型的基本原理、结构和模块及在NLP任务中的应用;然后介绍由只编码(Encoder-Only)到只解码(Decoder-Only)的技术计算机6.6万字 - 会员
人工智能对北京市就业的影响与应对
人工智能作为数字经济及高精尖产业发展的原创性、引领性和代表性技术,在北京国际科技创新中心、全球数字经济标杆城市的建设中迎来了发展的“关键窗口期”和“政策红利期”,成为北京高质量发展的重要引擎和打造高质量就业“北京样板”的重大机遇。本书是一部经济学学术专著,书稿导向积极。本书采用多元数据来源,运用案例研究法、舆情分析与大数据分析法等多种研究方法,从产业与就业动态匹配视角,聚焦人工智能对北京市就业的影计算机25.6万字 - 会员
PyTorch 2.0深度学习从零开始学
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可计算机11.3万字 - 会员
基于信息增强的图神经网络学习方法研究
本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用计算机8.1万字