在人工智能發(fā)展的漫長歷程中，如何讓機器學(xué)會創(chuàng)作一直被視為難以逾越的天塹，創(chuàng)造力也因此被視為人類與機器最本質(zhì)的區(qū)別之一。然而，人類的創(chuàng)造力也終將賦予機器創(chuàng)造力，把世界送入智能創(chuàng)作的新時代。人工智能繪畫作品的奪冠、超級聊天機器人ChatGPT的出現(xiàn)，無疑拉開了智能創(chuàng)作時代的序幕。從機器學(xué)習(xí)到智能創(chuàng)造，從PGC、UGC到AI

本書以“行業(yè)應(yīng)用案例”貫穿課程，每個單元以相關(guān)行業(yè)中的真實企業(yè)應(yīng)用案例為基礎(chǔ)，涉及制造、交通、電商、財會、傳媒、金融、互聯(lián)網(wǎng)、文旅等多個傳統(tǒng)行業(yè)，在此過程中培養(yǎng)學(xué)生人工智能意識、人工智能技術(shù)應(yīng)用等綜合職業(yè)能力。本書共含12個知識單元，系統(tǒng)講解了人工智能基礎(chǔ)知識及其應(yīng)用，并通過人工智能技術(shù)在各專業(yè)場景下的應(yīng)用案例，解答“

《人工智能基礎(chǔ)項目教程》采用項目教程的編排方式，實現(xiàn)了基于工作過程、項目教學(xué)的理念。本書共由8個項目組成：人工智能概論、人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理、云計算下的人工智能、人工智能基礎(chǔ)知識、人工智能技術(shù)在交通系統(tǒng)中的應(yīng)用、人工智能編程入門、人工智能框架技術(shù)、人工智能的行業(yè)應(yīng)用。本書內(nèi)容豐富，結(jié)構(gòu)清晰，通過具體的實例對人工智能的概念

2017年，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，要求中小學(xué)開設(shè)人工智能相關(guān)課程，并提倡以計算思維為指導(dǎo)，將信息技術(shù)課程從技術(shù)導(dǎo)向轉(zhuǎn)換為科學(xué)導(dǎo)向。因此，機器學(xué)習(xí)作為人工智能技術(shù)的內(nèi)核，走入我國廣大中小學(xué)生的課堂是科技發(fā)展的必然選擇�！禕R》本書共11章，系統(tǒng)地介紹機器學(xué)習(xí)模型中常見的白盒和黑盒模型，以及這些模型統(tǒng)一的框

本書兼顧機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、經(jīng)典方法和深度學(xué)習(xí)方法,對組成機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和基本算法進行了比較細致的介紹,對廣泛應(yīng)用的經(jīng)典算法如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機、決策樹和集成學(xué)習(xí)等算法都給出了深入的分析并討論了無監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本方法,對深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)進行了全面的敘述,比較深入地討論了反向傳播算法、多層感知機、C

本書是人工智能專業(yè)最基礎(chǔ)最全面的高校教材，作者陸汝鈐院士系中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院數(shù)學(xué)研究所研究員。在知識工程和基于知識的軟件工程方面做了系統(tǒng)的、創(chuàng)造性的工作，是我國該領(lǐng)域研究的開拓者之一。倡導(dǎo)并主持完成了以軟件的機械化生成和移植為目標的系列軟件計劃（XR計劃），推動了當時國產(chǎn)機軟件缺乏問題的解決。本書首次把異構(gòu)

本書系國家自然科學(xué)基金重大研究計劃視聽覺信息的認知計算的出版成果。本書為《視聽覺信息的認知計算》的英文版。本書從人類的視聽覺認知與神經(jīng)機理出發(fā)，圍繞認知過程的表達與計算的基本科學(xué)問題，重點開展感知的基本特征、表達與整合感知數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)與理解多模態(tài)信息協(xié)同計算等三個核心科學(xué)問題的研究，發(fā)展和構(gòu)建新的計算模型與算法，為提

本書是《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的重磅升級版本，選用經(jīng)典的PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關(guān)深度學(xué)習(xí)的交互式學(xué)習(xí)體驗。本書重新修訂《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的所有內(nèi)容，并針對技術(shù)的發(fā)展，新增注意力機制、預(yù)訓(xùn)練等內(nèi)容。本書包含15章，第一部分介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和預(yù)備知識，并由線性模型引出最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知

不斷涌現(xiàn)的新興技術(shù)使得設(shè)計領(lǐng)域的邊界變得越來越模糊，途徑變得越來越多元，對設(shè)計的廣度、深度和復(fù)雜度也提出了更高的要求。生理計算為產(chǎn)品設(shè)計提供了基于用戶生理和情感信息的交互方式和評估方法，使系統(tǒng)、任務(wù)和交互適應(yīng)用戶成為可能，同時也提供了一種使系統(tǒng)了解用戶偏好的方法。根據(jù)其技術(shù)發(fā)展的方向，本書將生理計算技術(shù)在設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用

機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個方向。它是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、矩陣論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計算機等多門學(xué)科。其目標是使用計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)活動，從現(xiàn)有大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，利用經(jīng)驗不斷改善系統(tǒng)性能。機器學(xué)習(xí)步驟一般分為獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建立模型、模型評估和預(yù)測。本書共6章。第1章節(jié)主要介紹機器學(xué)習(xí)的基本概念及其