本书从数据集、数据清理开始谈起，在介绍机器学习的建模方式后，第2章详细说明了机器学习与深度学习所涉及的矩阵、向量等技术。第3章使用Keras搭建深度学习模型，也介绍了激活函数、损失函数、反向传播、过拟合或欠拟合等问题。第4章给出了训练深度学习模型的过程中可能存在的交叉验证问题。当需要提高模型精度时，可以考虑参考第5章中

本书以通俗易懂的语言对ChatGPT进行全面讲解。本书分为10章。第1章对ChatGPT及ChatGPT的创造者OpenAI进行初步讲解。第2章讲解ChatGPT的功能和使用方式，以及如何用ChatGPT在实际应用场景中解决问题。第3章讲解如何用Prompt（提示语）让ChatGPT输出更有价值的内容，并讲解设计Pro

本书是一本学术专著类图书，本书对人工智能与大数据应用进行了深入研究，内容涵盖大数据与人工智能的历史、应用，数据工程，人工智能基础算法的原理介绍，大数据平台技术介绍，在大数据平台上分布式实现算法的案例，深度学习技术的介绍，以及人工智能算法的应用与实践等。本书集理论与实践相结合，案例分析精准，实用性强，旨在为培养符合智能化

全书分为四篇，即基础篇、陆地篇、海洋篇、航空篇。第一篇为基础篇，介绍人工智能的基本概念、发展历程和基础编程语言。第二篇为陆地篇，介绍陆地机器人的分类、结构设计及应用，模块化组装的理念增加趣味性同时充分发挥学生的想象力思维，实现其创意设计。第三篇为海洋篇，介绍水下机器人的研究背景和意义，通过遥控水下机器人(ROV)和自主

埃里克，J.拉森描绘了人工智能发展的历史，包括图灵的早期工作到今天占主导地位的机器学习模型。从一开始，人工智能研究人员和爱好者就把人工智能的推理方法等同于人类智能的推理方法。但这是一个严重的错误。即使是最先进的人工智能，看上去也与人类智能相去甚远。现代人工智能是基于归纳推理的：计算机做出统计相关性，以确定哪个答案可能是

本书从人工智能的理论和实践出发，重点论述了卷积神经网络模型在遥感应用中所需解决的算法优化问题及硬件实现方案。全书按内容可主要分为五部分，分别是遥感技术及卷积神经网络模型的发展、卷积神经网络模型优化压缩算法、卷积神经网络模型的硬件加速设计、硬件加速器的编译软件设计、基于HLS的卷积神经网络模型快速实现。书后附有相关的参考

本书主要阐述人工智能的基础理论和方法，介绍当今人工智能领域核心技术的基本原理，分析如何采用不同的人工智能方法完成各类机器推理和问题求解任务。全书共分七章，第一章人工智能概述部分除介绍人工智能的基础概念、基本研究内容和主要应用领域外，还重点介绍和梳理了人工智能的发展简史，加深读者对人工智能发展全貌和不同技术路线的理解；接

本书回顾了人类从石器时代到智能时代的科技发展历史，并用深入浅出的语言介绍了人工智能的相关技术。主要内容包括：从石器时代到智能时代——人类科学技术发展史；人工智能技术的起源——从计算机开始；从互联网到物联网——从计算机相连到万物相连等。

本书基于实际应用需求,采用项目教学方式全面介绍了机器学习的各种算法及其应用场景。全书共11个项目,内容涵盖:机器学习的基础知识、线性回归算法、逻辑回归算法、k近邻算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机、集成学习、k均值聚类算法、层次聚类算法、人工神经网络算法和综合案例。

本书基于Python语言及TensorFlow框架,结合计算机视觉、自然语言处理等方面的项目,全面系统地讲述深度学习的相关知识。全书共8个项目,内容涵盖:搭建深度学习开发环境、夯实深度学习开发基础、构建神经网络、利用卷积神经网络进行图像处理、利用循环神经网络进行文本预测和分类、利用生成对抗网络进行图像处理和综合案例。