《OpenCV4.0+Python機器學(xué)習(xí)與計算機視覺實戰(zhàn)》詳細闡述了機器學(xué)習(xí)與計算機視覺相關(guān)的基本解決方案，主要包括濾鏡、深度傳感器和手勢識別、通過特征匹配和透視變換查找對象、使用運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)重建3D場景、在OpenCV中使用計算攝影、跟蹤視覺上的顯著對象、識別交通標志、識別面部表情、對象分類和定位、檢測和跟蹤對象等

人工智能的發(fā)展需要對所解決問題的有深入的數(shù)學(xué)理解，矩陣代數(shù)正是一種基本的數(shù)學(xué)工具，在人工智能學(xué)科的研究中具有根本性的意義。本書的目的是為人工智能的研究和實踐提供堅實的矩陣代數(shù)理論基礎(chǔ)。全書共9章，分數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、應(yīng)用兩部分講述矩陣代數(shù)方法在人工智能中的應(yīng)用。第一部分《人工智能的矩陣代數(shù)方法：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》包括第1–5章，提供矩

強化學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)及人工智能領(lǐng)域的一種重要方法，在游戲、自動駕駛、機器人路線規(guī)劃等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。 本書結(jié)合了李宏毅老師的“深度強化學(xué)習(xí)”、周博磊老師的“強化學(xué)習(xí)綱要”、李科澆老師的“世界冠軍帶你從零實踐強化學(xué)習(xí)”公開課的精華內(nèi)容，在理論嚴謹?shù)幕�礎(chǔ)上深入淺出地介紹馬爾可夫決策過程、蒙特卡洛方法、時序差分方法、

本書從強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識出發(fā)，結(jié)合PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，介紹深度強化學(xué)習(xí)算法各種模型的相關(guān)算法原理和基于PyTorch的代碼實現(xiàn)。作為一本介紹深度強化學(xué)習(xí)知識的相關(guān)圖書，本書介紹了常用的強化學(xué)習(xí)環(huán)境，基于價值網(wǎng)絡(luò)的強化學(xué)習(xí)算法和基于策略梯度的強化學(xué)習(xí)算法，以及一些常用的比較流行的深度強化學(xué)習(xí)算法（如蒙特卡洛樹搜索

本書結(jié)合了最新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用成果，充分考慮了大學(xué)生的知識結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)特點，結(jié)合各個專業(yè)特點介紹了深度學(xué)習(xí)的基本概念及TensorFlow框架，以及深度學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域的具體應(yīng)用。本書為高職高專院校深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)課程教材重點介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、TensorFlow環(huán)境使用、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遷移學(xué)習(xí)等內(nèi)容。

本書系統(tǒng)地闡述機器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識，但并非大學(xué)數(shù)學(xué)教材的翻版，而是以機器學(xué)習(xí)算法為依據(jù)，選取數(shù)學(xué)知識，并從應(yīng)用的角度闡述各種數(shù)學(xué)定義、定理等，側(cè)重于講清楚它們的應(yīng)用和實現(xiàn)方法。所以，書中將使用開發(fā)者喜歡的編程語言（Python）來實現(xiàn)各種數(shù)學(xué)計算，并闡述數(shù)學(xué)知識在機器學(xué)習(xí)算法中的應(yīng)用體現(xiàn)。

本書聚焦信息科學(xué)、生命科學(xué)、新能源、新材料等為代表的高科技領(lǐng)域，以及物理、化學(xué)、數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的進展與新興技術(shù)的交叉融合，其中70%的內(nèi)容來源于IEEE計算機協(xié)會相關(guān)刊物內(nèi)容的全文翻譯，另外30%的內(nèi)容由SteerTech和iCANXTalks上的國際知名科學(xué)家的學(xué)術(shù)報告、報道以及相關(guān)活動內(nèi)容組成。本書將以創(chuàng)新的方式宣

《人工智能——何時機器能掌控一切》共12章，從歷史、社會、哲學(xué)和人文等多學(xué)科角度審視人工智能技術(shù)的過去、現(xiàn)在和未來；既涵蓋了邏輯運算等經(jīng)典的人工智能算法，又引入了量子計算等前沿的人工智能技術(shù)；既強調(diào)了人工智能對人類生活和社會各個方面的正面促進作用，又指出了其高能耗等缺點。通過閱讀《人工智能——何時機器能掌控一切》，零基

雖然很多深度學(xué)習(xí)工具都使用Python，但PyTorch庫是真正具備Python風(fēng)格的。對于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人來說，上手PyTorch輕而易舉。PyTorch在不犧牲高級特性的情況下簡化了深度學(xué)習(xí)，它非常適合構(gòu)建快速模型，并且可以平穩(wěn)地從個人應(yīng)用擴展到企業(yè)級應(yīng)用。由于像蘋果、Face

本書是有關(guān)智能信息處理與量子智能計算方法及其應(yīng)用的著作，系統(tǒng)介紹了智能信息處理與量子智能計算方面的基礎(chǔ)理論及各種新技術(shù)、新方法，并從4G及5G移動通信、認知無線電、語音信號處理等角度進行了實例剖析。全書分為兩篇共12章。第一篇“智能信息處理及其應(yīng)用”側(cè)重介紹智能信息處理領(lǐng)域的基本原理與關(guān)鍵技術(shù)；第二篇“量子智能信息處理