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本书以函数逼近论与学习理论为主要工具，建立了一个系统的数学框架来解释深度的必要性、深度神经网络的适用性、数据规模对深度神经网络的影响、深度选择问题、网络结构选择问题及过参数化深度神经网络的泛化性等现阶段深度学习亟待解决的核心理论问题。本书的主要目的有三个:其一是期望从学习理论的角度给出作者的见解，能为某些方向的学者解惑

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本书是关于人工智能（AI）是什么、研究什么及其应用与发展现状的科普读物，分十讲进行编写：第一讲，人工智能的现状、趋势与战略；第二讲，机器眼中的大千世界——计算机视觉；第三讲，语言与机器的火花碰撞——自然语言处理；第四讲，认知科学与AI世界的邀约——认知推理；第五讲，机器自我成长进步——机器学习；第六讲，未来生活离不开的

"《PyTorch图神经网络》详细阐述了与图神经网络相关的基本解决方案，主要包括图学习入门、图神经网络的图论、使用DeepWalk创建节点表示、在Node2Vec中使用有偏随机游走改进嵌入、使用普通神经网络包含节点特征、图卷积网络、图注意力网络、使用GraphSAGE扩展图神经网络、定义图分类的表达能力、使用图神经网络

"本书为1+X职业技能等级证书配套系列教材之一，根据《人工智能数据处理职业技能等级标准》编写，为该职业技能的中、高级配套教材。本书汲取科大讯飞高教人才培养业务实验室产品AILAB的实验成果，结合人才培养项目式教学经验，按照新形态一体化教材的开发标准，由浅入深、循序渐进的引导读者使用Python进行人工智能数据处理。全书

本书是为高等院校、职业本科院校计算机、人工智能各专业“人工智能导论”课程设计编写的教材，具有丰富的应用特色。全书较为系统、全面地介绍了人工智能相关的概念、理论、技术与应用，可以帮助读者扎实地打好人工智能的专业知识基础。本书共18章，内容包括概论、模糊逻辑与大数据思维、智能体与智能代理、知识表示及其方法、规则与专家系统、

深度学习是新一代人工智能所使用的主要技术，而大模型是新一代人工智能的最新成果，是走向通用人工智能的重要里程碑式产品。本书深入浅出地讲解了深度学习和大模型的相关技术，含人工神经网络与卷积神经网络原理、神经网络优化、损失函数设计、目标分类、目标检测、实例分割、生成对抗网络、长尾学习、Transformer、大模型等核心技术

当前，人工智能作为一项引领未来的颠覆性战略技术，已在国家安全、国防军事、社会治理、文化教育、医疗健康、家居娱乐等领域初露峥嵘，成为世界各国极其重视的核心竞争力技术之一。本书主要研究人工智能新技术、新构想、新应用，面向未来，从人工智能发展历程、机器学习、感知认知、人机交互、机器人、脑科学、”智能+”未来应用，以及人工智能

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