人工智能
-
统计学习理论与方法左飞本书从统计学观点出发,以数理统计为基础,全面系统地介绍了统计机器学习的主要方法。内容涉及回归(线性回归、多项式回归、非线性回归、岭回归,以及LASSO等)、分类(感知机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络等)、聚类(K均值、EM算法、密度聚类等)、蒙特卡洛采样(拒绝采样、自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔科夫链蒙特卡洛等)、降维与流形学习(SVD、PCA和MDS等),以及概率图模型基础等话题。此外,为方便读者自学,本书还扼要地介绍了机器学习中所必备的数学知识(包括概率论与数理统计、凸优化及泛函分析基础等)。 本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书,适用于高等院校人工智能、机器学习或数据挖掘等相关专业的师生研习之用,也可供从事计算机应用,特别是数据科学相关专业的研发人员参考。
-
基于深度学习的生命科学Bharath Ramsundar,Peter Eastman,Patrick Walters,Vijay Pande深度学习在许多领域已经取得了令人瞩目的成就。而今,它正在整个科学界特别是生命科学界掀起波澜。《基于深度学习的生命科学》是一本注重实际操作的书,为开发者和科学研究者讲述了如何在基因组学、化学、生物物理学、显微镜学、医学分析及其他领域中应用深度学习。《基于深度学习的生命科学》介绍了一些深度网络原型,非常适合那些准备将自己的技能应用于诸如生物学、遗传学和药物发现等科学应用的开发人员和科学家。你将跟随设计一个将物理、化学、生物学和医学联系在一起的新疗法问题的案例研究,该案例代表了科学研究中的一个具挑战性的问题。通过该书,你将学到:学习在分子数据上执行机器学习的基础知识。理解为什么深度学习是研究遗传学和基因组学的有力工具。应用深度学习理解生物物理系统。通过DeepChem获得机器学习的简单认识。使用深度学习分析显微图像。使用深度学习技术分析医学扫描图像。了解变分自编码器和生成对抗网络。解释你的模型在做什么以及它是如何工作的。
-
基于RISC-V的人工智能应用开发廖义奎《基于RISC-V的人工智能应用开发》较全面地介绍人工智能芯片K210的特点和应用开发,深入浅出地讲解人工神经网络、卷积神经网络的应用设计,特别是全面和深入分析YOLO网络与目标检测方法,并把YOLO网络应用于K210之中。第一部分为RISC-V及人工智能芯片,主要介绍RISC-V构架人工智能芯片K210应用开发,包括RISC-V构架及人工智能芯片K210介绍、输入,输出、串口通信、定时器与日历、音频输入/输出接口、显示屏驱动、摄像头数据采集、外部存储器、K210的WS2812驱动、K210的ESP8266驱动以及K210的MicroPython编程。第二部分为深度学习,主要介绍Keras及TensorFlow Lite应用开发,包括Keras人工神经网络应用设计、Keras卷积神经网络及深度学习、TensorFlow Lite安卓应用开发。第三部分为YOLOv3目标检测,主要介绍YOLOv1/v2/v3深度卷积神经网络目标检测应用开发,包括YOLO网络与目标检测基础、YOLO网络样本标注与训练、YOLO网络结构分析、YOLO网络在安卓中的应用。第四部分为YOLO和K210综合应用,主要介绍K210卷积神经网络应用实例,包括K210人工神经网络应用设计、K210卷积神经网络应用设计、K210神经网络处理器工作原理分析、K210神经网络处理器应用实例。《基于RISC-V的人工智能应用开发》适合于从事物联网、人工智能、嵌入式系统以及电子技术应用开发初学者作为参考资料,或者作为本专科物联网、人工智能、嵌入式系统、单片机等相关课程的教材,也适合于作为课程设计、毕业设计以及各类专业竞赛指导教材。
-
强化学习邹伟,鬲玲,刘昱杓《强化学习/人工智能科学与技术丛书》内容系统全面,覆盖面广,既有理论阐述、公式推导,又有丰富的典型案例,理论联系实际。书中全面系统地描述了强化学习的起源、背景和分类,各类强化学习算法的原理、实现方式以及各算法间的关系,为读者构建了一个完整的强化学习知识体系;同时包含丰富的经典案例,如各类迷宫寻宝、飞翔小鸟、扑克牌、小车爬山、倒立摆、钟摆、多臂赌博机、五子棋、AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero等,通过给出它们对应的详细案例说明和代码描述,让读者深度理解各类强化学习算法的精髓。《强化学习/人工智能科学与技术丛书》案例生动形象,描述深入浅出,代码简洁易懂,注释详细。该书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
-
人工智能基础周颖,郑文明,徐卫,赵力人工智能的普及将是未来的发展趋势,《人工智能基础》作为人工智能的科普读物,用通俗易懂的语言全面介绍了人工智能的基础知识。《人工智能基础》共三大部分:理论基础、编程语言基础和应用实战。第壹部分(基础篇)分为5章,主要从人工智能的概念和主要应用场景等方面介绍人工智能的基础现论知识。第二部分(语言篇)分为5章,主要介绍了Python语言的编译环境以及Python语言的基础知识。第三部分(实践篇)分为4章,结合前两部分知识,进行人工智能具体实践,内容涉及树莓派的使用、神经网络的介绍以及神经网络常用的框架Tensorflow的使用等。理论部分的每章都附有相应的习题以供练习,书末附有配套的实验工具箱,以便大家进一步钻研和实践。 《人工智能基础》可以作为中学生课程教材,也可作为青少年自学人工智能基础和Python编程基础的参考书。
-
人工智能伦理引论杜严勇随着人工智能科技的飞速发展,人工智能产品在许多领域得到广泛的应用,由此也引发了一系列伦理问题。本书从三个层面讨论了人工智能伦理中的若干基本问题。首先是人工智能伦理中的普遍性问题,比如机器人权利、机器人道德能力的建构以及人工智能安全问题等;其次是具体领域的机器人引发的伦理问题,比如军用机器人、情侣机器人与助老机器人等;第三是人工智能伦理问题的解决进路,包括道德责任、伦理设计、自反性伦理治理等内容。本书兼具学理性与通俗性,可供相关领域的科技工作者、哲学研究者以及对人工智能伦理感兴趣的人士阅读。
-
深度学习与人体姿态动作识别关晨至《深度学习与人体姿态动作识别》主要阐述了深度学习下人体姿态动作识别的相关技术和方法。全书共六章,章介绍了深度学习的发展历史;第二章介绍了各种相对深度学习来说属于传统浅层模型技术的原理和方法;第三章介绍了深度人体姿态动作识别相关的数据集;第四章介绍了传统人体姿态动作识别的相关技术和方法;第五章介绍了深度人体姿态动作识别的相关思路、原理和方法;第六章阐述了一些典型的深度人体姿态动作识别的技术方案。《深度学习与人体姿态动作识别》主要供图像处理与模式识别、计算机科学与技术、信息与通信工程等学科领域的研究人员、研究生以及工程技术人员参考使用。
-
Keras深度神经网络(印)乔·穆拉伊尔主要内容 ● 用数学和编程思维快速掌握实用的深度学习概念 ● 利用Keras框架设计、开发、训练、验证和部署深度神经网络 ● 呈现调试和验证深度学习模型的最佳实践 ● 将深度学习作为服务部署并集成到大型软件服务或产品中 ● 将深度学习基本原理扩展到其他主流框架
-
青少年无人机北京小飞手教育科技有限公司《青少年无人机:DIY创客飞行器》结合国内中小学生学情及认知能力,结合STEM教育理念,融合无人机飞行原理和应用案例,启发学习者利用常见材料和工具制作四旋翼飞行器,并通过艺术手段进行升级改造。《青少年无人机:DIY创客飞行器》还加入了FPV科技元素,让学生走近并了解人工智能在现实生活中的应用。进阶式的体系让学生从“原理探究”进入“创造制作”,融合绘画艺术给作品“美化改造”终升级完成自主设计的飞行器。完成“项目挑战”后可拓展思维、发挥想象,加入新的人工智能模块可完成“创新智造”。创新的体系设计结合STEM教育和创客教育理念,开发学生的创新思维,提升学生的创新能力。《青少年无人机:DIY创客飞行器》可作为中小学拓展课程教材,也可作为青少年了解无人机的科普读物。
-
Python机器学习及实践梁佩莹Python是目前比较热门的编程语言,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的爱选语言。《Python机器学习及实践/人工智能科学与技术丛书》以Python3.6.5为编写平台,以帮助读者快速上手、理论与实践相结合为出发点,介绍Python机器学习的相关内容。《Python机器学习及实践/人工智能科学与技术丛书》共10章,分别介绍了机器学习的基础知识、近邻法、数据降维、分类算法、回归算法、聚类算法、神经网络、推荐算法、频繁项集、数据预处理。通过《Python机器学习及实践/人工智能科学与技术丛书》的学习,读者可了解Python编程及在机器学习中的应用。《Python机器学习及实践/人工智能科学与技术丛书》可作为对Python和机器学习感兴趣的初学者的参考书,也可作为从事Python开发的广大科研人员、学者、工程技术人员的参考书,还可作为高等院校人工智能、计算机等相关专业的教材。《Python机器学习及实践/人工智能科学与技术丛书》突出的特点:内容由浅入深,既有原理介绍,又有实战操作,使读者在实践中掌握相关知识,并为解决问题提供详细的方法。具有超强的实用性,实例丰富,书中给出了80多个实例让读者理解概念、原理和算法。以理论与实践相结合为出发点,介绍Python机器学习的相关内容,即使没有机器学习基础的读者也可以快速上手。