本書從人工智能的理論和實踐出發(fā)，重點論述了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在遙感應用中所需解決的算法優(yōu)化問題及硬件實現(xiàn)方案。全書按內(nèi)容可主要分為五部分，分別是遙感技術(shù)及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化壓縮算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的硬件加速設(shè)計、硬件加速器的編譯軟件設(shè)計、基于HLS的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型快速實現(xiàn)。書后附有相關(guān)的參考

本書主要闡述人工智能的基礎(chǔ)理論和方法，介紹當今人工智能領(lǐng)域核心技術(shù)的基本原理，分析如何采用不同的人工智能方法完成各類機器推理和問題求解任務(wù)。全書共分七章，第一章人工智能概述部分除介紹人工智能的基礎(chǔ)概念、基本研究內(nèi)容和主要應用領(lǐng)域外，還重點介紹和梳理了人工智能的發(fā)展簡史，加深讀者對人工智能發(fā)展全貌和不同技術(shù)路線的理解；接

本書回顧了人類從石器時代到智能時代的科技發(fā)展歷史，并用深入淺出的語言介紹了人工智能的相關(guān)技術(shù)。主要內(nèi)容包括：從石器時代到智能時代——人類科學技術(shù)發(fā)展史；人工智能技術(shù)的起源——從計算機開始；從互聯(lián)網(wǎng)到物聯(lián)網(wǎng)——從計算機相連到萬物相連等。

本書基于實際應用需求,采用項目教學方式全面介紹了機器學習的各種算法及其應用場景。全書共11個項目,內(nèi)容涵蓋:機器學習的基礎(chǔ)知識、線性回歸算法、邏輯回歸算法、k近鄰算法、樸素貝葉斯算法、決策樹算法、支持向量機、集成學習、k均值聚類算法、層次聚類算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和綜合案例。

本書基于Python語言及TensorFlow框架,結(jié)合計算機視覺、自然語言處理等方面的項目,全面系統(tǒng)地講述深度學習的相關(guān)知識。全書共8個項目,內(nèi)容涵蓋:搭建深度學習開發(fā)環(huán)境、夯實深度學習開發(fā)基礎(chǔ)、構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像處理、利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行文本預測和分類、利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)進行圖像處理和綜合案例。

人類意識與人工智能

近年來，越來越多的人開始關(guān)注到人工智能，模式識別、模糊檢索、機器學習、智能駕駛等人工智能技術(shù)均取得了突破性進展，人工智能也被廣泛地應用于生活中，科普人工智能也成為一堂非常重要的公眾必修課。本選題旨在打造一套文科生也能讀懂的人工智能科普叢書。本分冊為叢書的總論，將系統(tǒng)地介紹了人工智能的由來與發(fā)展、技術(shù)與應用，并詳細介紹人

本書系統(tǒng)介紹了人工智能學科的基本原理與算法，著重介紹了基于符號的推理、深度學習以及強化學習等，并提供了Python、Lisp、Prolog語言的入門級教程，還專門介紹了專家系統(tǒng)構(gòu)造工具CLIPS以及Agent系統(tǒng)開發(fā)平臺SPADE。本書共分10章，第1章為緒論，第2章介紹人工智能程序設(shè)計語言，之后5章介紹人工智能的基本

本書采用基于配方的方法完成從數(shù)據(jù)收集、分析、建模、統(tǒng)計和監(jiān)視以及部署的基本過程。本書提供來自智能家居，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和智能設(shè)備的真實數(shù)據(jù)集來訓練和評估簡單到復雜的模型，并使用經(jīng)過訓練的模型進行預測。本書還介紹了在實施機器學習和深度學習以及其他AI技術(shù)（例如自然語言處理、計算機視覺和用于構(gòu)建智能IoT系統(tǒng)的強化學習）時面臨的

本書系統(tǒng)介紹人工智能的基本原理、方法和應用技術(shù),全面反映國內(nèi)外人工智能領(lǐng)域的研究進展和熱點。第1章為緒論,探討人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、研究目標、學術(shù)流派及研究和應用領(lǐng)域等;第2章為知識表示,對人工智能的典型知識表示技術(shù),以及基于特定知識表示技術(shù)的推理方法進行討論;第3章為搜索策略,討論問題的搜索求解策略,包含盲目