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

在《定性表征——人们如何推理和学习连续变化的世界》一书中，KennethD.Forbus提出，定性表征是认知科学非常深奥的关键内容之一——如何对我们周围连续变化的现象进行推理和学习。Forbus认为，定性表征是人类认知的核心，它将连续现象分解成有意义单元的符号化表征。定性表征为常识推理奠定了基础，因为它们可以用非常少的

大部分TensorFlow教材应用案例少，理论讲解比较概括，学生数学基础薄弱，对人工神经网络较难入门。本教材介绍TensorFlow的发展和特点后，通过案例详细介绍TensorFlow的使用，着重细致地讲解学生学习中遇到的难点，比如张量的形状、卷积、池化、交叉熵等。通过案例让学生逐层递进地掌握TensorFlow，最后

本书是自动控制领域的经典著作，以自动控制系统的分析和设计为主线，在回顾自动控制系统动态响应和反馈控制的基本特性基础上，重点介绍了自动控制系统的3种主流设计方法：根轨迹设计方法、频率响应设计方法和状态空间设计方法。此外，还阐述了非线性系统的分析与设计，给出了汽车发动机、无人机、半导体晶圆制造等应用的控制系统设计实例。全书

本书主要内容包括机器学习介绍，NumPy、Pandas、SciPy库、Matplotlib（可视化）四个基础模块，Scikit-learn算法、模型、拟合、过拟合、欠拟合、模型性能度量指标、数据标准化、非线性转换、离散化，以及特征抽取和降维的各种方法，包括特征哈希、文本特征抽取、特征聚合等。全书通过实用范例和图解形式讲

《漫话人工智能：坂本真树老师带你轻松读懂人工智能》将读者群设定为普通大众，旨在令不熟悉人工智能专业词汇、没有专业背景的普通读者也能够读懂本书。书中所选取的都是人工智能基础研究相关的代表性主题，也是读者想要了解的问题，如人工智能是什么时候出现的，人工智能会超越人类吗，什么易导入人工智能，什么不易导入人工智，怎样从信息角度

本书是一本关于文化生物学的观察，，既探索新技术所带来的对世界不同寻常的解读，也探索生命从有机物质向文化表征的转变迁移。本书主要讲述了在当下人工智能发展的时代，人类和人工智能的关系，我们正在成为一个由机器人、克隆人、转基因动物和无数种人类/信息共生体居住的世界中的文化机构。我们的身体现在是由机器、图像和信息组成的。我们正