本書將讀者耳熟能詳?shù)摹段饔斡洝饭适屡c常見、易懂的人工智能應(yīng)用案例相結(jié)合，用一個個小故事來解讀人工智能，在輕松愉快中學(xué)到知識，在解決一個個問題的成就感中樹立信心，在由淺入深的一個個實踐操作過程中逐步形成對人工智能的基本認知。

《人工智能導(dǎo)論》共8章，從人工智能的基本定義開始，由淺入深地向讀者闡述了人工智能的理論、策略、研究方法和應(yīng)用領(lǐng)域，以梳理知識脈絡(luò)和要點的方式，在較為全面介紹人工智能領(lǐng)域進展的基礎(chǔ)上對一些傳統(tǒng)內(nèi)容進行了取舍。詳細介紹了知識表示、邏輯推理、非確定性推理、搜索策略、機器學(xué)習、大數(shù)據(jù)以及人工智能應(yīng)用案例等方面的內(nèi)容。為滿足讀者

本書面向初學(xué)者，比較全面的介紹了機器學(xué)習的基本方法，循序漸進的闡述了其中的數(shù)學(xué)原理，讓讀者能夠知其然，然后知其所以然。書中結(jié)合應(yīng)用場景，列舉了大量編程實例幫助讀者開展動手實踐，理論與實踐相輔相成，對算法原理產(chǎn)生更加直觀和感性的認識。作者希望能夠通過本書幫助讀者揭開人工智能領(lǐng)域的神秘面紗，走進人工智能和機器學(xué)習的大門，了

本書主要為理論圖書，闡述如何用生態(tài)設(shè)計方法的問題，包括9章：1.重塑人類創(chuàng)造的世界解決可持續(xù)發(fā)展問題2.重新定義包含生態(tài)學(xué)的設(shè)計：生態(tài)中心城市的原則3.通過經(jīng)濟模仿改造建筑環(huán)境4.生態(tài)設(shè)計作為多種生物融合的設(shè)施：生態(tài)設(shè)計的四和弦5.基于自然的基礎(chǔ)設(shè)施----地球的生命支撐系統(tǒng)6.水文學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施7.技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施8.人類為

本書首先介紹聯(lián)邦學(xué)習的定義和發(fā)展歷史，按類別介紹聯(lián)邦學(xué)習算法和發(fā)展現(xiàn)狀，介紹聯(lián)邦學(xué)習的應(yīng)用場景，以及相關(guān)安全機器學(xué)習的技術(shù)。然后我們將介紹zui新zui前沿的聯(lián)邦學(xué)習算法，用數(shù)科系統(tǒng)作為實例，對聯(lián)邦學(xué)習系統(tǒng)構(gòu)建和實現(xiàn)進行講解。zui后我們將介紹數(shù)科自研的基于區(qū)塊鏈的聯(lián)邦學(xué)習技術(shù)。

當前，人工智能技術(shù)正在火熱發(fā)展之中，并廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活的方方面面，極大地改變了人們的生活。同時，人工智能技術(shù)的發(fā)展也對更多的領(lǐng)域產(chǎn)生了沖擊。本書就以人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用為出發(fā)點，講述人工智能當前的發(fā)展現(xiàn)狀、機遇和挑戰(zhàn)，以及人工智能技術(shù)在諸多方面的應(yīng)用、未來的發(fā)展前景等。 在講述理論的同時，本書還加入了諸多經(jīng)典案例

本書包括驅(qū)動篇(第1章-第9章)：分別講解了OneOs的設(shè)備驅(qū)動的原理以及源碼，實現(xiàn)IIC、SPI等多種通信機制設(shè)備驅(qū)動講解。組件篇(第10章-第15章)：分別講解0ne0S部分組件的原理以及源碼，實現(xiàn)MQTT、CoAP等網(wǎng)絡(luò)協(xié)議講解。異核通信篇(第16章-第21章)：本篇講解如何實現(xiàn)主處理器對協(xié)處理器生命周期管理以及

本書為深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院等高職院校與騰訊集團共同編寫的高等職業(yè)教育人工智能技術(shù)服務(wù)專業(yè)校企“雙元”合作系列教材，同時也是高等職業(yè)教育計算類課程新形態(tài)一體化教材。本書采用項目化任務(wù)分解的形式，講解深度學(xué)習開發(fā)與應(yīng)用技術(shù)。全書分為10個項目16個任務(wù)，主要內(nèi)容包括：認識人工智能，Linux系統(tǒng)和Python開發(fā)環(huán)境安裝，

本書目的是從作者最近出版的《強化學(xué)習預(yù)**控制》教科書中更深入地發(fā)展一些方法。特別是，提出了有關(guān)涉及多個代理，分區(qū)架構(gòu)和分布式異步計算的系統(tǒng)的新研究。本書還將詳細討論該方法在挑戰(zhàn)離散/組合優(yōu)化問題（例如路由，調(diào)度，分配和混合整數(shù)編程）中的應(yīng)用，包括在這些情況下使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似。本書可作為計算機科學(xué)與技術(shù)、控制科學(xué)與技術(shù)

本書將基礎(chǔ)理論和案例實戰(zhàn)相結(jié)合，循序漸進地介紹了關(guān)于機器學(xué)習領(lǐng)域中的經(jīng)典和流行算法，全面、系統(tǒng)地介紹了使用Python實現(xiàn)機器學(xué)習算法，并通過PyTorch框架實現(xiàn)機器學(xué)習算法中的深度學(xué)習內(nèi)容。第一部分為基礎(chǔ)篇，包括第1~8章，系統(tǒng)地介紹了機器學(xué)習基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、簡單分類算法、決策樹、支持向量機、回歸分析、聚類分析、