本书共分为十三个章节,覆盖了人工智能领域的各个方面基础理论知识,包括微积分、迭代优化、概率统计、信息熵、向量和矩阵、线性方程组、大规模矩阵分解、非线性映射,以及随机采样方法。每个章节都以实际案例,引出相关数学理论的实际应用价值。在重要的理论推导中,大量融入了作者的个人见解。每章都有2-3个实验,均配有完整的python
本书旨在深入浅出地介绍统计方法与机器学习的核心概念和算法应用。它不仅涵盖了传统统计方法的基础知识,还深入探讨了机器学习领域的关键技术。本书首先从机器学习中的数学基础入手,包括数据的描述存储、线性变换和特征分解、概率的基本思想、概率论和统计方法在机器学习中的应用等。其次,根据机器学习的基本概念、各种分类和路径等,较全面地
本书严格依据人工智能训练师国家职业技能标准(2021年版)进行精心编撰。其内容系统地涵盖了5级至3级的相关知识体系,全书共计8章。其中,除第8章外,其余各章均精心设置了实训环节,有效实现了理论与实际的有机结合,旨在全方位提升读者的知识掌握水平与实践操作能力。本书特色鲜明:其一,相关内容于深圳多区开展了多轮培训实践,积累
"《人工智能导论》全面介绍了人工智能基础知识,涵盖了Python编程基础、机器学习、深度学习的基本理论和实践操作,讲解了**的AIGC技术与艺术设计的结合情况,以及StableDiffusion的使用方法和人工智能生成音乐视频的各种模型与平台的操作教程,通过理论与实践相结合的方式,不仅为读者提供了人工智能领域的全面知识
"随着人工智能技术的不断发展,其相关算法已经广泛应用于工业、金融、医疗等重要领域。数据作为人工智能技术的核心要素,其安全性直接影响人工智能技术是否可以在现实场景中大规模部署和应用。本书基于此背景,延伸人工智能技术的前沿理论与实践基础,深入剖析了人工智能在数据安全层面所面临的重要挑战。通过阅读本书,读者可以深入了解人工智
本书介绍了人工智能(AI)的核心技术、应用实践及伦理治理,旨在使读者初步认识人工智能。书中阐述了AI的起源、发展历程及关键技术,展示了AI在各个领域的应用与技术突破。通过分析机器学习、深度学习和预训练模型,帮助读者理解AI如何从基础算法发展到复杂的智能系统。同时,本书还介绍了多模态AI、生成式AI和智能机器人,展示了A
本书介绍人工智能基础知识、人工智能核心技术和人工智能实践与应用三部分内容,共分15个模块,包括人工智能的起源与发展、人工智能概述、人工智能的安全伦理与职业规划、机器学习基础、深度学习与神经网络、计算机视觉、自然语言处理、生成式人工智能、人工智能项目平台与流程、办公应用中的智能处理、智能财务应用、人工智能在市场营销中的应
本书共8章,包括知识工程概述、知识表示、基于向量的知识推理、知识获取、知识存储与查询、知识分析与挖掘、知识检索与问答、新一代知识工程。本书侧重基础理论、重视实践操作,图文并茂,并针对重要知识点和实践内容录制了微课视频,适合初学者学习参考。
本书主要内容围绕人工智能的一些基本问题展开,包括:什么是人工智能,为什么要了解人工智能,人工智能是怎么来的,人工智能如何工作,大模型是什么,人工智能如何改变我们的生活,人工智能如何改变我们的教育,人工智能是万能的吗,人工智能将走向何处等。本书既注重讲述的系统性,助力同学全面了解人工智能;又强调实践应用,通过案例提升同学
本书系统构建了深度学习理论与应用的全栈知识体系,从数学基础与机器学习核心原理出发,贯通线性代数、概率统计等关键数学工具,夯实算法研发的理论根基。面向新一代通用图形处理器(GPGPU)硬件架构,深入解析专用编程语言的语法设计与高效编程实践,剖析主流训练与推理框架的底层机制,并结合壁仞科技GPGPU平台,提供针对性的适配与
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