圖靈獎(jiǎng)得主、深度學(xué)習(xí)三巨頭之一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父……由于在人工智能領(lǐng)域的突出貢獻(xiàn)，楊立昆被中國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)界和企業(yè)界所熟知。 楊立昆的科學(xué)之路，譜寫(xiě)了一段關(guān)于勇氣的宣言。他為了知識(shí)本身求學(xué)，而不是文憑，他用自己的經(jīng)歷，證明了通過(guò)激烈的考試競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入名校不是科學(xué)成功的窄門(mén)。他廣泛閱讀，為他科學(xué)思維

全書(shū)從推薦系統(tǒng)的發(fā)展歷史、基本構(gòu)成開(kāi)始，依次剖析推薦系統(tǒng)的內(nèi)容召回、協(xié)同過(guò)濾召回、深度學(xué)習(xí)召回中具有代表性的模型；再?gòu)慕?jīng)典排序模型到基于深度學(xué)習(xí)的排序，順勢(shì)介紹會(huì)話(huà)推薦、強(qiáng)化學(xué)習(xí)推薦及工業(yè)級(jí)推薦，搭建了完整的推薦系統(tǒng)技術(shù)體系，這是一個(gè)由淺入深的系統(tǒng)學(xué)習(xí)過(guò)程。 本書(shū)的目標(biāo)讀者應(yīng)該對(duì)深度學(xué)習(xí)有基本的了解，掌握概率論、線(xiàn)性代

《物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)：初級(jí)》詳細(xì)介紹了物聯(lián)網(wǎng)概述、物聯(lián)網(wǎng)通用技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景與應(yīng)用實(shí)例、物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景故障診斷思路、物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景服務(wù)流程與規(guī)范、物聯(lián)網(wǎng)智慧家庭產(chǎn)品與方案銷(xiāo)售、物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景部署的技術(shù)規(guī)范。《物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)：初級(jí)》為物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)1X職業(yè)技能等級(jí)證書(shū)配套系列教材，可以作為中職中專(zhuān)和高職高專(zhuān)院校物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)

機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于各行各業(yè)，深度學(xué)習(xí)的興起再次推動(dòng)了人工智能的熱潮。本書(shū)結(jié)合項(xiàng)目實(shí)踐，首先討論主流機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的主要特點(diǎn)和機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)戰(zhàn)難點(diǎn)；在此基礎(chǔ)上，利用主流的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)源平臺(tái)TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等，通過(guò)19個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例，詳細(xì)地分析決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、邏輯回

在《認(rèn)知和行為的計(jì)算建�！分刑岢隽艘惶自谛睦韺W(xué)中應(yīng)用計(jì)算和數(shù)學(xué)模型的綜合方法。主要目的是在理論、模擬和數(shù)據(jù)之間提供一個(gè)統(tǒng)一的視角，來(lái)回答我們?nèi)绾螐男袨槟Ｐ椭蝎@取信息的核心問(wèn)題。《認(rèn)知和行為的計(jì)算建�！泛�蓋了以下四個(gè)主題。部分解釋了什么是計(jì)算模型，全面概述了用于理解人類(lèi)行為的模型，探討了如何將理論敘述轉(zhuǎn)化為模擬代碼，并闡

如何從零開(kāi)始，全面了解人工智能（AI）的前世今生？如何掌握技術(shù)，逐步實(shí)現(xiàn)人工智能數(shù)字化發(fā)展？如何搶占市場(chǎng)，全面發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)和設(shè)備？《從零開(kāi)始學(xué)人工智能》通過(guò)12個(gè)專(zhuān)題、170多個(gè)知識(shí)點(diǎn)，幫助您從AI小白變成智能高手�！稄牧汩_(kāi)始學(xué)人工智能》詳細(xì)講解了人工智能的基本知識(shí)和技術(shù)制造，再?gòu)幕ヂ?lián)網(wǎng)三大巨頭入手，從10個(gè)方面重

本書(shū)全面介紹如何采用邏輯與演繹語(yǔ)言推理信息物理系統(tǒng)。在這個(gè)過(guò)程中，讀者將學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和控制論的許多基本概念，所有這些對(duì)了解CPS都是必不可少的。本書(shū)分為以下四個(gè)部分。在第1部分中，讀者將學(xué)習(xí)如何對(duì)包含連續(xù)變量和編程構(gòu)造的CPS建模，如何描述需求規(guī)約，以及如何用證明規(guī)則檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠駶M(mǎn)足需求。第二部分增加了對(duì)物

本書(shū)涵蓋許多無(wú)論是在理論還是在實(shí)踐中都非常有趣的話(huà)題。書(shū)中介紹了包括控制范式、導(dǎo)航、軟件、多機(jī)器人系統(tǒng)、群體機(jī)器人、社會(huì)角色中的機(jī)器人以及機(jī)器人中的人工意識(shí)。闡述了幾個(gè)寬泛的主題，如人工智能理論與應(yīng)用、擬人化、化身與情境、將心理學(xué)和動(dòng)物行為理論擴(kuò)展到機(jī)器人的理論以及未來(lái)的人工智能的新定義。

本書(shū)全面介紹了人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的理論和應(yīng)用。與僅僅從理論或?qū)嵺`的角度來(lái)看待這個(gè)領(lǐng)域不同，本書(shū)將這兩個(gè)角度結(jié)合在了一起，給予全面的理解。第1部分介紹了人工智能和ML的概念以及它們的起源和現(xiàn)狀。第2和第3部分深入探討了靜態(tài)ML技術(shù)和動(dòng)態(tài)ML技術(shù)的概念和理論方面。第4部分描述了所提出的技術(shù)可以應(yīng)用的實(shí)際應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前的人工智能領(lǐng)域的技術(shù)熱點(diǎn)。本書(shū)面向高等院校理工科專(zhuān)業(yè)學(xué)生的需求，介紹深度學(xué)習(xí)相關(guān)概念，培養(yǎng)學(xué)生研究、利用基于各類(lèi)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的人工智能算法來(lái)分析和解決相關(guān)專(zhuān)業(yè)問(wèn)題的能力。本書(shū)內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)概述、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及自然語(yǔ)言處理。本書(shū)適合