本书作者结合自身的经历,讲述了在AI时代下,要成为一名专业人士,在事业上取得成功,光靠“基本能力”和“学习能力”是不够的,还必须掌握“职业能力”“人际交往能力”,甚至是“组织能力”,并且不断去修炼这些能力。本书适合职场人士阅读。
《数字媒体交互设计原理与方法》通过丰富的案例,系统地讲解了数字媒体交互设计的基本原理和方法。本书共7章,主要讲解了数字媒体交互设计的基础知识、用户体验、用户研究方法,以及设计流程、设计工具和设计法则,由浅入深地带领读者逐步加深对数字媒体交互设计的认知,提升自身工作能力。本书每一章的章末都附有同步模拟题及作业,以帮助读者
本书共分8章,系统地介绍了神经网络盲均衡算法的基本理论及算法形式。首先分析了盲均衡算法的基本原理、均衡准则、评价指标以及与神经网络的结合机理。其次,系统研究了前馈神经网络、反馈神经网络、进化神经网络、模糊神经网络和小波神经网络盲均衡算法的基本原理,推导了算法迭代公式,并进行了计算机仿真。最后采用zigzag编码和前馈神
本书致力于推动人工智能的普及教育,结合最新的人工智能科学技术的发展成果,使用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了人工智能的相关知识,重点介绍了人工智能的孕育、人工智能的诞生、人工智能的复苏、人工智能的高速发展、人工智能的应用分支和哲学与思考等方面,在每章节后都有与之对应的章节习题,供学习者学习,以强化学生解决问题的能力。
《机器学习实用教程》将根据高等院校所开设的《机器学习》教学实践的要求,结合重庆工商大学教学实践情况,重点讲授重要的机器学习理论以及相关算法的实现。
《人工智能概论——基础理论、编程语言及应用技术(微课视频版)》从应用出发,系统介绍人工智能的基本理论、方法和技术,以及传统行业AI化改造的解决方案。全书共8章,内容涵盖人工智能概述、Python基础、机器学习、计算机视觉、语言识别、自然语言处理、知识图谱和人工智能行业解决方案。 《人工智能概论——基础理论、编程语言及
场景化机器学习
《人工智能简史》全面讲述人工智能的发展史,几乎覆盖人工智能学科的所有领域,包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等,以宏阔的视野和生动的语言,对人工智能进行了全面回顾和深度点评。 第2版中每章都有新增内容,并增加了全新的第13章,
本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成,力求精准、小地覆盖机器学数学知识。包括微积分,线性代数与矩阵论,**化方法,概率论,信息论,随机过程,以及图论。本书从机器学角度讲授这些数学知识,对它们在该领域的应用举例说明,使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识
本书首先概述人工智能、深度学习相关的基本概念和发展历程;然后详细介绍深度学习的基本理论和算法,包括神经网络的关键技术、卷积神经网络的主要框架和应用实例、循环神经网络和无监督学习深度神经网络的模型和应用、深层神经网络的参数优化方法、深度学习模型的轻量化方案以及移动端深度学习案例;之后阐述强化学习的基本理论和算法,包括传统