人工智能简明知识读本在线阅读
会员

人工智能简明知识读本

本书编写组
开会员,本书免费读 >

计算机网络人工智能9.4万字

更新时间:2019-01-03 12:15:41 最新章节:文摘

立即阅读
加书架
下载
听书

书籍简介

人工智能技术正在彻底改变人类的认知,重建人机相互协作的关系。史无前例的自动驾驶正在重构我们头脑中的出行地图和人类生活图景,今天的人工智能技术也正在翻译、写作、绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试。我们真的知道什么是人工智能吗?
品牌:新华
上架时间:2017-10-01 00:00:00
出版社:新华出版社
本书数字版权由新华提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行

最新章节

本书编写组
主页

最新上架

  • 会员
    本书从技术、应用和产业3个维度为切入点,对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇,讲述人类语音生成、传播和感知的过程,引发对于机器智能语音听说的思考,进而阐述技术探索发展史;然后,分析了以语音交互为核心的技术现状,综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点;其次,从政策、投融资和产业规模上,分析整体智能语音产业环境,纵观国内外企业在相关技术和产品上的积极
    李荪 曾然然 殷治纲编著计算机13.6万字
  • 会员
    AI的本质是什么?自然语言和人工语言的区别在哪里?ChatGPT究竟是人工智能发展道路上的里程碑,还是某种误入歧途的“假AI”?我们不许诺美丽空洞的AI前景,而是告诉读者,未来的AI之路到底有多少激流险滩——对于统计学工具与硬件升级的片面崇拜,对于智能科学基本原理的蔑视,是目前AI研究的大危机。在我们看来,万众期待的ChatGPT,只是新时代的“牛顿炼金术”。
    徐英瑾计算机17.8万字
  • 会员
    本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体,包括其主要组件以及它们之间的连接方式,然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节,会在开始时讨论需求,接着介绍设计原则和示例服务/代码,并评估开源解决方案。通过阅读本书,读者将能够了解深度学习系统的工作原理,以及如何开发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一
    (美)王迟 (美)司徒杰鹏计算机18.1万字
  • 会员
    本书从人工智能导论入手,阐述人工智能的发展及现状,重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深,循序渐进,从神经元和感知机入手,逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整,内容覆盖面广,介绍了深度学习中常用的模型和算法,助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专
    肖睿 程鸣萱编著计算机11万字
  • 会员
    机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容
    赵卫东 董亮编著计算机30.2万字
  • 会员
    青少年人工智能编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖曳程序模块到程序编写、从数学建模到算法设计等多学科知识,能够对学生的多学科知识综合运用能力做出评价;能够通过设计的具体解决方案,对学生的计算思维、创造性思维等能力做出评价;在具体的解决方案中,能够通过设计算法模型和实现算法,对学生掌握和运用编程的能力做出评价。本书将生活中的一些案例和程序算法相结合,深入浅出地为学生讲解不同进制之间的转换、函数
    高凯主编计算机3.9万字
  • 会员
    本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最
    孙健编著计算机7.4万字
  • 会员
    大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》共18章,内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建
    王晓华计算机12.8万字
  • 会员
    本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材,通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分:第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容,包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习;第二部分包含6章应用专题,通过综合题的形式对知识点进行多角度考查,包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络
    叶翰嘉 詹德川计算机19.3万字