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"本書循序漸進地介紹了深度學習的基礎知識與常用方法，全面細致地提供了深度學習操作的原理和在深度學習框架下的實踐步驟。本書共分為三部分，理論基礎、實驗和案例。第一部分理論基礎，包括第1~7章，主要介紹深度學習的基礎知識、深度學習在不同領域的應用、不同深度學習框架的對比以及機器學習、神經網絡等內容；第二部分實驗，包括第8~

本書較為全面地介紹了人工智能邊緣設備的基礎概念、技術棧和應用開發(fā)等內容，以企業(yè)用人需求為導向，以崗位技能和綜合素質為核心，通過理論與實戰(zhàn)相結合的方式，旨在培養(yǎng)具備人工智能邊緣設備基礎認知，掌握人工智能模型選擇、部署和推理方法的應用型人才。全書共三篇：第一篇（模塊1~4）為基礎篇：人工智能邊緣設備開發(fā)入門，著重講解人工智

本書講述基于人工智能的控制技術，主要介紹了神經網絡控制、模糊邏輯控制和進化算法控制。全書分為兩部分，共10章。第1部分為基礎篇，包括第1~6章，講述基礎理論。第1章緒論講述人工智能和控制論的基礎；第2~4章是神經網絡控制部分，主要講述神經網絡理論基礎、典型神經網絡、神經網絡自適應控制、強化學習和深度強化學習的內容；第5

《AI訓練師手冊：算法與模型訓練從入門到精通》內容系統(tǒng)、全面，實例豐富，共有10章，包括51個實操案例解析和80個行業(yè)案例分析。通過學習《AI訓練師手冊：算法與模型訓練從入門到精通》，讀者可以從零開始，逐步掌握人工智能的核心技術，成為合格的AI訓練師�！禔I訓練師手冊：算法與模型訓練從入門到精通》附贈了同步教學視頻＋P

新質生產力具有以數字化、網絡化、智能化新技術為支撐，以數據為關鍵生產要素，以科技創(chuàng)新為核心驅動力等鮮明的時代特征。人工智能是新質生產力的典型代表，是推動科技跨越發(fā)展、產業(yè)優(yōu)化升級、生產力整體躍升的驅動力量。加快形成新質生產力，要牢牢抓住人工智能這個“牛鼻子”，以實現(xiàn)經濟社會各領域各環(huán)節(jié)智能化轉型升級。但也要看到，技術不

本書適用于探索該領域的新手和業(yè)余愛好者。在沒有背景知識的前提下，本書從一開篇，便向讀者講述了如何建立一個數據集，并展示了如何使用該數據集訓練一個成功的深度學習模型。此后，本書探討了經典的機器學習算法，其目的是探討奠定深度學習革命的方法理論基礎。本書不僅為讀者提供扎實的概念基礎，還為讀者設計自己的項目和解決方案提供了實用

本書前五章(第1、2、3、4、5章)審視人工智能和軟件定義網絡/網絡功能虛擬化背后的技術，重點強調各種激動人心的機會，將網絡和人工智能這兩大類技術合而為一，實現(xiàn)安全的自智網絡。接下來的三章(第6、7、8章)探討自智網絡的軟件方面，包括公有云和開源的作用、容器和微服務的趨勢以及不斷發(fā)展的軟硬件平臺，這些平臺為自智網絡的分

本書有些章節(jié)涉及人工智能的歷史、概念的定義、政策和軍事事務中的人工智能(人工智能的軍事戰(zhàn)略、概念、理論、網絡安全和網絡防御、不同的參與者)。本書綜合了當前關于人工智能在國防事務中的作用的爭論。由于人工智能本質上“與網絡有關”，因此，本書探討了網絡空間軍事化的一個維度。人們對人工智能重新產生的興趣是否是重新配置網絡空間的

本書探討了生成式人工智能(AI)的快速發(fā)展及其對社會各方面的深遠影響。作者通過對比歷史上的技術創(chuàng)新，強調了新技術在普及過程中遇到的挑戰(zhàn)和誤解。書中還詳細介紹了ChatGPT和其他生成式人工智能的出現(xiàn)及其廣泛應用，解釋了其背后的大語言模型(LLM)和轉換機能技術，展示了生成式人工智能如何通過深度學習和大規(guī)模數據處理，實現(xiàn)