本书系统地介绍了人工智能的基本概念、主要方法及代表性模型算法。本书根据人工智能的知识体系,在兼顾传统的人工智能方法的基础上,重点突出前沿性内容,并对自动推理、遗传算法、神经网络、启发式优化、机器学习、异常检测、梯度下降、逻辑回归、反向传播、卷积网络、语言模型、词向量等常见技术进行详细阐述和讨论。本书结合应用安排了示例和
本书对应课程属于一门概论性课程。本书将传统的和新一代的人工智能/智能制造融于一体,从传承与发展视角出发概述人工智能与智能制造的发展现状及其相互关系,重点阐述人工智能与智能制造共性基础技术、知识驱动的符号智能、数据驱动的机器学习、智能制造理论与技术体系、智能制造的物理系统和信息系统,并指出人工智能与智能制造的未来发展方向
本书与工程实践紧密结合,对连续控制系统、离散控制系统、非线性系统等进行了描述,从控制系统的结构、分类、分析、设计出发,引出系统数学模型,对传递函数、动态结构图、典型环节等内容进行了细致的描述。本书重点对时域部分的系统阶跃响应分析、稳定性分析、稳态误差计算,频域部分的伯德图、幅相频率特性曲线、稳定裕度等内容进行了阐述,进
本书是一部揭示ChatGPT与AIGC的背后真相及未来发展趋势的重要著作。首先,本书全景式展现了ChatGPT背后的创造者群像,揭示了创新、创造和创业的成功之路。其次,本书系统回顾了AIGC发展过程中的重要里程碑,从早期的神经网络到深度学习技术,再到大语言模型的突破,全面展示了这一领域的进展和创新。再次,本书聚焦剖析了
本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。本书共18章,内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch2.0、深度学习基础算法详解、基于PyTorch卷积
本书以项目实践作为主线,结合必需的理论知识,以任务的形式进行内容设计,每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤,读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务,从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识,模型评估与选择,回归、分类、聚类等机器学习算法,数据挖掘的基础知识,数据分析与应用,以及通过用户行
航空航天、智能制造及船舶动力定位等复杂系统中均含有大量来源不同、类型各异的干扰,上述干扰统称为多源异质干扰,带有此类干扰的系统称为多源异质干扰系统。现有的抗干扰控制方法大多针对单一干扰或将多源异质干扰整合为单一等价干扰,对干扰的来源、途径和类型及对系统的影响机理等特征信息提取与分析不足。鉴于此,本书针对带有多源异质干扰
本书立足于AIGC技术前沿与发展趋势,全面阐述了AIGC的概念内涵、底层技术与应用场景,详细梳理全球科技巨头在AIGC领域的战略布局,并辅之以大量生动有趣的案例,深度剖析AIGC在各行业领域的应用场景,旨在引导读者真切感受AIGC革命浪潮蕴含的商业创造力。 全书分为五个部分,共18章。第一部分主要厘清AIGC技术的起
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“人工智能超入门丛书”致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者,内容涉及数据素养、机器学习、视觉感知、情感分析、搜索算法、强化学习、知识图谱、专家系统等方向,体系完整、内容简洁、文字通俗,综合介绍人工智能相关知识,并辅以程序代码解决问题,使得零基础的读者快速入门。《知识工程:人工智能如何学贯古今》是“人工智能超入门丛书