未來網(wǎng)絡是什么樣子？構(gòu)建未來網(wǎng)絡的關(guān)鍵技術(shù)有哪些？如果你在思考這些問題，請你一定要閱讀本書。AI助力通信網(wǎng)絡的發(fā)展構(gòu)建了“網(wǎng)絡AI”，在此基礎(chǔ)上疊加云網(wǎng)融合、B5G/6G、網(wǎng)絡5.0、算力網(wǎng)絡、區(qū)塊鏈、數(shù)字孿生、量子通信、網(wǎng)絡安全等新的關(guān)鍵技術(shù)，共同打造“2030后的未來網(wǎng)絡”。本書通過講解和剖析上述關(guān)鍵技術(shù)，多維度地

本書共14章，涵蓋了深度學習中的大部分學習網(wǎng)絡方法。第1～2章介紹開發(fā)環(huán)境軟件安裝和深度學習相關(guān)的軟件包，第3～4章是鳶尾花多分類全連接神經(jīng)網(wǎng)絡識別案例與實現(xiàn)，第5～6章是MINIST手寫數(shù)字識別案例，第7章是FashionMNIST服裝識別案例，可以加深對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的認識，第8章介紹CIFAR-10數(shù)據(jù)集彩色圖片識

知識圖譜作為認知智能的核心技術(shù)正蓬勃發(fā)展。本書系統(tǒng)全面地介紹了知識圖譜的核心技術(shù)，既有宏觀整體的技術(shù)體系，也有關(guān)鍵技術(shù)和算法細節(jié)，內(nèi)容包括：知識圖譜模式設計的方法論——六韜法；知識圖譜構(gòu)建中的實體抽取和關(guān)系抽��；知識存儲中的屬性圖模型及圖數(shù)據(jù)庫，重點介紹了JanusGraph分布式圖數(shù)據(jù)庫；知識計算中的圖論基礎(chǔ)，以及中

在大數(shù)據(jù)時代，機器學習（ML）在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域取得了巨大的成功，數(shù)據(jù)應用也逐漸從“數(shù)據(jù)驅(qū)動”階段向“模型驅(qū)動”階段躍升，但這也給ML項目落地帶來了更大的困難，為了適應時代的發(fā)展，MLOps應運而生。本書從多個方面介紹了MLOps實踐路徑，內(nèi)容涵蓋了設計、構(gòu)建和部署由ML驅(qū)動的應用程序所需的各種實用技能。

本書基于C++編寫，旨在帶領(lǐng)讀者動手打造出一個深度學習框架。本書首先介紹C++模板元編程的基礎(chǔ)技術(shù)，然后在此基礎(chǔ)上剖析深度學習框架的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，逐一實現(xiàn)深度學習框架中的各個組件和功能，包括基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、運算與表達模板、基本層、復合層、循環(huán)層、求值與優(yōu)化等，最終打造出一個深度學習框架。本書將深度學習框架與C++模板元編程有

這是一本寫給青少年看的人工智能科普圖書，目的是幫助小讀者啟蒙科學素養(yǎng)，開闊科學視野，培養(yǎng)科學思維，鍛煉動手能力，讓他們了解人工智能的過去、現(xiàn)在和未來，從而更好地融入人工智能時代。通過閱讀本書，小讀者不僅可以了解到“人工智能的工作方式”，還能一睹很多人工智能發(fā)展的過程和細節(jié)：科學家如何提出問題并想到絕妙的點子；技術(shù)如何從

本書全面介紹可解釋人工智能的基礎(chǔ)知識、理論方法和行業(yè)應用。全書分為三部分，共11章。第一部分為第1章，揭示基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能系統(tǒng)決策機制，提出一種基于人機溝通交互場景的可解釋人工智能范式。第二部分為第2～5章，介紹各種可解釋人工智能技術(shù)方法，包括貝葉斯方法、基于因果啟發(fā)的穩(wěn)定學習和反事實推理、基于與或圖模型的人機協(xié)

本書是一本系統(tǒng)介紹深度學習技術(shù)及開源框架PyTorch的入門書。書中通過大量案例介紹了PyTorch的使用方法、神經(jīng)網(wǎng)絡的搭建、常用神經(jīng)網(wǎng)絡（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡）的實現(xiàn)，以及實用的深度學習技術(shù)，包括遷移學習、對抗生成學習、深度強化學習、圖神經(jīng)網(wǎng)絡等。讀者通過閱讀本書，可以學會構(gòu)造一個圖像識別器，生成逼真的圖畫

"本書是一本人工智能的入門級教程。教材以通俗易懂的方式，對人工智能的基本技術(shù)及其應用進行簡要介紹和解析。教材內(nèi)容由“人工智能概念建構(gòu)”、“人工智能技術(shù)淺探”、“人工智能算法語言淺嘗”和“人工智能典型應用簡析”4個模塊構(gòu)成。 其中“人工智能概念建構(gòu)”是人工智能的基本認知模塊，旨在通過對人工智能的現(xiàn)實應用場景、人工智能概

當前AI圖書市場，理論知識與實踐經(jīng)驗的脫節(jié)，是很多書籍的缺點。本書立足于理論，從實例入手，將理論知識和實際應用結(jié)合，目標是讓讀者能夠快速地熟悉人工智能中經(jīng)典算法。全書分為4篇，共20章。其中第1篇為基礎(chǔ)算法篇，主要講述排序、查找、線性結(jié)構(gòu)、樹、隊列、散列、圖、堆棧等基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法；第2篇為機器學習算法篇，主要講述分類