本書的主要內(nèi)容涵蓋機器學習領(lǐng)域的主要模型和算法,包括監(jiān)督學習的分類和回歸模型與算法、非監(jiān)督學習的聚類和降維算法、強化學習的主要算法、遷移學習的實例以及最新前沿的相關(guān)模型和算法的實踐。本書以實驗項目或案例為單元,每個單元有明確的實驗目的、原理和實驗步驟,包括基礎(chǔ)驗證性實驗、綜合設計性實驗和系統(tǒng)開發(fā)項目實踐。

本書主要內(nèi)容包括探索性數(shù)據(jù)分析、有監(jiān)督學習(線性回歸、SVM、決策樹等)、無監(jiān)督學習(降維、聚類等),以及深度學習的基礎(chǔ)原理和應用等。本書旨在為廣大讀者提供一個系統(tǒng)全面、易于理解的機器學習和深度學習入門教程。不需要過多的數(shù)學背景,只需掌握基本的編程知識即可輕松上手。

本書使用Python對人工智能機器學習中的相關(guān)知識進行了算法實現(xiàn),并以這些知識為背景解釋了什么是深度學習。具體內(nèi)容包括初識機器學習、機器學習基礎(chǔ)、群智能與優(yōu)化方法、神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習。因為沒有使用TensorFlow、PyTorch等任何程序庫,僅使用Python直接實現(xiàn)機器學習與深度學習的相關(guān)算法,可以讓讀者更好地理

這是一本講解NPU硬件架構(gòu)設計與技術(shù)實現(xiàn)的著作。作者將自己在CPU、GPU和NPU領(lǐng)域15年的軟硬件工作經(jīng)驗融會貫通，將四代NPU架構(gòu)設計經(jīng)驗融為一體，將端側(cè)和云側(cè)NPU架構(gòu)合二為一，總結(jié)并提煉出本書內(nèi)容。本書主要討論神經(jīng)網(wǎng)絡硬件層面，尤其是芯片設計層面的內(nèi)容，主要包含神經(jīng)網(wǎng)絡的分析、神經(jīng)網(wǎng)絡加速器的設計以及具體

圖數(shù)據(jù)是對萬物間聯(lián)系的一般抽象，廣泛存在于各行各業(yè)中。圖表征學習為圖數(shù)據(jù)的建模與分析提供了新范式，是近年來機器學習與數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的熱門研究方向，并被有效地應用于推薦系統(tǒng)、交通預測等眾多領(lǐng)域。本書將全面介紹圖表征學習，特別是針對處于真實世界動態(tài)、開放環(huán)境之中圖數(shù)據(jù)的圖表征學習方法。本書分為3篇：第1篇介紹圖嵌入和圖神經(jīng)網(wǎng)

本書基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和圖像識別方法，介紹了PyTorch和PaddlePaddle兩種框架，并結(jié)合移動機器人講解了具體的開發(fā)過程。書中所用的硬件平臺，帶有兩個攝像頭傳感器，為機器人和無人駕駛車輛多攝像頭導航提供了理論指導。書中提到的模擬沙盤，正是機器人作為園區(qū)巡檢或無人配送實例的縮影。通過基于理論的實踐，本書不局限于具

人工智能正以前所未有的速度改變著世界。 GPT作為強大的人工智能語言模型，具有廣泛的應用場景，必將改變?nèi)祟惖纳�產(chǎn)與生活方式，為人類社會帶來巨大且深遠的影響。而只要一個人開始使用GPT，他將大概率發(fā)現(xiàn)向GPT提問頗為關(guān)鍵。很大程度上，提問的質(zhì)量決定著回答的質(zhì)量，提問的效率決定著工作的效率。 本書旨在幫助讀者學會

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《理解和改變世界》是一本由圖靈獎得主、中美法三國院士所撰寫的思想巨著。在這本書中，希發(fā)基思教授通過深入研究人工智能和信息論，構(gòu)建了一套新的認知體系，幫助我們以更高維的方式理解和決策。希發(fā)基思教授認為知識是一種重要的、潛在的力量，幫助我們洞察底層邏輯。我們需要清晰地認識知識與信息、智能以及意識之間的復雜關(guān)系，了解人工智能

人工智能（AI）是否會取代人類？是不是所有的事情機器都能比人做得好？當AlphaGo能下圍棋、ChatGPT能理解并生成內(nèi)容時，當每一次AI應用取得突破時，這兩個問題都會引起人們的廣泛討論。 本書提供了多個AI應用的例子，可讓讀者直觀地了解AI已經(jīng)可以出色地完成很多任務。通過一個個具體的案例，本書細致講解了主要AI工