近年來(lái)，人工智能發(fā)展非常迅速，在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，它必然會(huì)強(qiáng)烈沖擊并深刻變革人類既有的生活模式。實(shí)際上，除技術(shù)問(wèn)題外，人工智能的邏輯基礎(chǔ)和倫理基礎(chǔ)與哲學(xué)之間的關(guān)系也十分密切。有鑒于此，本書(shū)從與人工智能緊密相關(guān)的哲學(xué)問(wèn)題入手，關(guān)注如下話題：強(qiáng)人工智能是否可能；近代唯理論和經(jīng)驗(yàn)論爭(zhēng)論對(duì)于人工智能的影響；蘇聯(lián)、日本及歐盟在人工

本書(shū)介紹了人工智能概覽、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能主流開(kāi)發(fā)框架、華為全棧全場(chǎng)景AI戰(zhàn)略—EI、HiAI、昇騰，以及人工智能綜合實(shí)驗(yàn)等內(nèi)容?這是一本華為ICT學(xué)院人工智能課程培訓(xùn)的教材。本書(shū)是作者和華為的工作人員共同完成的，其間參閱了國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有教材和相關(guān)文獻(xiàn)后編寫(xiě)的?全書(shū)注重理論與實(shí)踐的結(jié)合,注重算法與框架的實(shí)際應(yīng)用與

近年來(lái)人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，人工智能正在改變我們的生活。為了讓讀者在不需要掌握太多數(shù)學(xué) 和計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)的情況下，能夠快速上手，使用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并解決一些實(shí)際的問(wèn)題，我們策劃并出版本書(shū)。 本書(shū)共14章，內(nèi)容涵蓋基本的機(jī)器學(xué)習(xí)概念和環(huán)境搭建，目前各個(gè)領(lǐng)域中的熱門算法，以及數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型評(píng)估和

本書(shū)系統(tǒng)論述了智能開(kāi)源硬件的電路基礎(chǔ)、原理、開(kāi)發(fā)方法及實(shí)戰(zhàn)設(shè)計(jì)案例，理論與實(shí)踐緊密結(jié)合。全書(shū)分四篇，分別為電路分析基礎(chǔ)篇、數(shù)字電路篇、模擬電路篇、智能感知篇；涵蓋14章，內(nèi)容包括電路分析基礎(chǔ)、正弦穩(wěn)態(tài)電路、一階電路、數(shù)字邏輯基礎(chǔ)、組合邏輯電路、觸發(fā)器、時(shí)序邏輯電路、放大電路、模擬集成電路等開(kāi)發(fā)開(kāi)源硬件所需的電路基礎(chǔ)理論

零樣本圖像分類主要解決在標(biāo)記訓(xùn)練樣本不足以涵蓋所有對(duì)象類的情況下，如何對(duì)未知新模式進(jìn)行正確分類的問(wèn)題，近年來(lái)已逐漸成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。利用可見(jiàn)類訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)到的分類器對(duì)新出現(xiàn)的對(duì)象類進(jìn)行分類識(shí)別是非常困難的學(xué)習(xí)任務(wù)。《零樣本圖像分類》針對(duì)零樣本圖像分類問(wèn)題從屬性角度入手，基于深度學(xué)習(xí)及知識(shí)挖掘、屬性自適應(yīng)、

全書(shū)共分為8個(gè)項(xiàng)目，包括計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)基礎(chǔ)、認(rèn)識(shí)Internet、Windows10操作系統(tǒng)的使用、Word2016文檔編輯與管理、Excel2016數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析、PowerPoint2016演示文檔制作與展示、人工智能技術(shù)及應(yīng)用概論、大數(shù)據(jù)技術(shù)原理及應(yīng)用概論。各項(xiàng)目?jī)?nèi)容通過(guò)任務(wù)逐步展開(kāi)，有利于適應(yīng)高等職業(yè)院校項(xiàng)目

本書(shū)主要講述經(jīng)典控制理論的基本知識(shí)及其在機(jī)械工程領(lǐng)域中的應(yīng)用，使讀者掌握機(jī)電動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的工程設(shè)計(jì)計(jì)算和分析方法。全書(shū)共七章，內(nèi)容包括控制系統(tǒng)的組成，數(shù)學(xué)模型建立，時(shí)域、穩(wěn)定性與根軌跡、頻域分析與系統(tǒng)校正，簡(jiǎn)要介紹了現(xiàn)代控制理論。各章均附有習(xí)題及參考答案。本書(shū)適合工程應(yīng)用型高校機(jī)械、機(jī)電、測(cè)控、儀器、自動(dòng)化等專業(yè)本科生和高

本書(shū)全面講解PaddlePaddleFluid框架在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用。全書(shū)共15章，分別是PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建、PaddlePaddle快速入門、線性回歸算法實(shí)戰(zhàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)、模型的保存與使用、遷移學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)可視化工具VisualDL的使

本書(shū)是一本介紹深度學(xué)習(xí)理論和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的教程，先從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)出發(fā)，按照神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)發(fā)展框架由易到難逐步講解深度學(xué)習(xí)的理論，然后再通過(guò)實(shí)踐部分，詳細(xì)解釋深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用案例，讓讀者既能了解深度學(xué)習(xí)理論，又能學(xué)會(huì)使用深度學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)自己的深度學(xué)習(xí)模型。主要內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史、單層感知器、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、B

本書(shū)從傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)，如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、集成學(xué)習(xí)，到前沿的深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行零基礎(chǔ)講解，內(nèi)容涵蓋數(shù)學(xué)原理、公式推導(dǎo)、圖表展示、企業(yè)應(yīng)用案例。本書(shū)面向初中級(jí)讀者，能幫助讀者迅速掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)概念及原理。本書(shū)內(nèi)容結(jié)合作者多年