《深度序列模型與自然語言處理：基于TensorFlow2實踐》以自然語言和語音信號處理兩大應用領域為載體，詳細介紹深度學習中的各種常用序列模型。在講述理論知識的同時輔以代碼實現(xiàn)和講解，幫助讀者深入掌握相關知識技能�！渡疃刃蛄心Ｐ团c自然語言處理：基于TensorFlow2實踐》共12章，不僅涵蓋了詞向量、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、卷

本書是“比爾·畢曉普商業(yè)經(jīng)典”系列圖書中的一冊。比爾·畢曉普提供了人工智能和自動化時代的29種制勝策略,包括從最基本的戰(zhàn)略層面,到用更少的資源創(chuàng)造更多的價值,再到如何與當下的科技進行互動等。作者用獨特的敘述和輕松的故事為我們梳理了AI和自動化時代下所需的技能,例如他提出在“人機共舞”的時代,人們所需要具備的能力為無限的

本書對“西瓜書”中除了公式以外的重難點內(nèi)容加以解析,以過來人視角給出學習建議,對比較難理解的公式和重點內(nèi)容擴充具體例子說明,以及對跳步過大的公式補充具體的推導細節(jié)。全書共16章,與西瓜書章節(jié)、公式一一對應,每個公式的解析和推導本書都以本科數(shù)學基礎的視角進行講解,希望能夠幫助讀者成為合格的“理工科數(shù)學基礎扎實點的大二下學

本書是一本人工智能應用方法論的書，從技術原理、項目實踐到商業(yè)戰(zhàn)略再到實踐課，逐層放開視野。 部分首先圍繞機器為何學習和機器怎樣學習展開，樹立機器學習的基本觀念，認識大數(shù)據(jù)對機器學習和深度學習的價值，啟發(fā)對產(chǎn)業(yè)應用的思考；然后聚焦機器學習和深度學習的技術原理和實踐經(jīng)驗，詳述假設目標尋解的學習框架，探討模型如何變強，以及建

強化學習是機器學習的重要分支，是實現(xiàn)通用人工智能的重要途徑。本書介紹了強化學習在算法層面的快速發(fā)展，包括值函數(shù)、策略梯度、值分布建模等基礎算法，以及為了提升樣本效率產(chǎn)生的基于模型學習、探索與利用、多目標學習、層次化學習、技能學習等算法，以及一些新興領域，包括離線學習、表示學習、元學習等，旨在提升數(shù)據(jù)高效性和策略的泛化能

本書對優(yōu)化算法的理論和研究進展進行了系統(tǒng)的梳理，旨在幫助讀者快速了解該領域的發(fā)展脈絡，掌握必要的基礎知識，進而推進前沿研究工作。本書首先介紹流行的機器學習模式，對重要的優(yōu)化理論進行回顧，接著重點討論已廣泛應用于優(yōu)化的算法，以及有潛力應用于大規(guī)模機器學習和數(shù)據(jù)分析的算法，包括一階方法、隨機優(yōu)化方法、隨機和分布式方法、非凸

《神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯技術及產(chǎn)業(yè)應用》由百度首席技術官王海峰、百度人工智能技術委員會主席何中軍、百度技術委員會主席吳華聯(lián)合撰寫，以產(chǎn)業(yè)需求為牽引，介紹了新時期機器翻譯的產(chǎn)業(yè)需求特點、神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯的原理與方法、技術進展及產(chǎn)業(yè)應用。全書兼具理論與實踐，既有對原理與方法的介紹，又有豐富的產(chǎn)業(yè)應用案例。《神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯技術及

本書對自主智能系統(tǒng)前沿控制理論問題以及主要方法做了詳細闡述，主要從自主智能系統(tǒng)的狀態(tài)估計、協(xié)同控制和網(wǎng)絡安全防御三個方面展開，內(nèi)容涵蓋事件觸發(fā)風險敏感狀態(tài)估計、具有相對熵約束的事件觸發(fā)最小最大狀態(tài)估計、多剛體的有限時間協(xié)同控制、多剛體系統(tǒng)的姿態(tài)同步、多剛體系統(tǒng)的最優(yōu)一致性、多智能體系統(tǒng)在網(wǎng)絡攻擊下的安全控制以及多智能體

"本書從ChatGPT的基礎知識、應用場景和案例分析等方面展開講解。例如，如何使用ChatGPT實現(xiàn)自然語言翻譯、如何使用ChatGPT學習英語，修改代碼、表格生成、甚至菜品開發(fā)等，所舉例的應用場景中包含了⼤量的實用技巧和建議，幫助讀者更好地掌握和應用ChatGPT⼯具。 本書共分為9個章

本書較為系統(tǒng)地介紹了人工智能時代技術賦能教育生態(tài)的理論與實踐探索,以“人工智能技術賦能教育”為核心,整合了智能技術對教育各要素產(chǎn)生的影響,形成人工智能時代師范生培養(yǎng)的框架模式。本書包括人工智能概述、人工智能時代的教育、人工智能時代的學校、人工智能時代的教師、人工智能時代的學生、人工智能時代的教育工具、人工智能時代的教育