本书围绕上述问题，从设计的创新能力与设计的实践过程两个角度，讨论设计的认知与思维特征、设计相关的人工智能理论与技术、人工智能支持的设计应用、设计范式转换等内容。本书是一本设计与人工智能交叉领域的专著，书中以作者的研究为基础，介绍设计与人工智能交叉领域的典型理论和方法、研究与实践方向，希望能让读者有所参考，支持

2016年，一只阿法狗（AlphaGo）为全世界打开了一条窄窄的门缝，通往未来之路就此展现。通过超强硬件和大量的数据积累，人工智能浪潮第三次兴起。借助人工智能技术，公安部门可以轻松抓捕潜逃多年的罪犯，“AI换脸”已经成为普通用户的娱乐方式之一，智慧城市、自动驾驶开始在多个城市有试点……GPT-3、SwitchTrans

本书围绕思维、信息、数据、算法、技术、安全、未来等方面讨论人工智能技术背后的实现原理和本质。涵盖以下要点。1、人类解决人工智能技术问题的根本原因。2、重点围绕香农提出的信息论，并在此基础上阐述关于信息的度量、加密、传输等方面的内容。3、从正反两个角度来审视大数据给我们生活带来的影响。4、围绕机器学习算法、人工神经网络算

本书先从背景出发，阐述黑盒模型存在的问题以及不解决黑盒问题模型可能带来的后果，引出可解释机器学习的重要性；随后，我们从可解释机器学习的研究方向，分为内在可解释模型算法和模型事后解析方法两部分进行介绍，阐述不同模型的原理、应用及其可解释性。z后通过三个不同的应用场景，介绍在银行实战中的数据挖掘方法，由问题、处理方法出发，

本书通过深度学习实例，从可解释性角度出发，阐述深度学习的原理，并将图神经网络与深度学习结合，介绍图神经网络的实现技术。本书分为6章，主要内容包括：图片分类模型、机器视觉的高级应用、自然语言处理的相关应用、神经网络的可解释性、识别未知分类的方法——零次学习、异构图神经网络。本书中的实例是在PyTorch框架上完成的，具有

本书从基础知识开始，介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法，主要内容包括PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的基础模型。书中侧重讲述与深度学习基础相关的网络模型和算法思想，以及图神经网络的原理，且针对这些知识点给出在PyTorch框架上的实现代码。 本书适合想学习图神经网络

全书分三部分，第1部分（1~3章）介绍了人工智能·机器学习·深度学习的基础知识，Pthon编程及其常用库的使用方法；第2部分（4~5章）通过16个实操案例带领读者玩转机器学习，其中涉及TensorFlow，Keras，PTorch，Chainer和scikit-learn等具有代表性的开发框架，读者可以学习到这些框架的

本书的编写立足于高职教育人才培养目标和教学改革的实际需求,严格遵循“实用为主、够用为度、应用为目的”的基本原则。选材内容既符合高职学生的特点,又能够突出人工智能的通识性、前瞻性、和实用性。全书共分九个单元,包含人工智能基本概念、发展历史、核心技术、主要产品、常见产品说明书、发展趋势及其在相关行业的应用等内容,涉及智慧生

大前研一和业界的精英们讲述AI与FinTech的*新情况，向读者分享抓住商机的方法。从始于18世纪60年代的工业革命和20世纪60年代的信息技术革命中可以看出，新技术的诞生彻底改变了人们迄今为止的生活方式和商业模式。而现在正掀起了由AI和FinTech掀起的革命，给世界带来了巨大的冲击。通过本书不仅可以了解日本在AI和

AI真的会代替人类吗?今天的所谓AI其实根本没有像人类智慧一样的高级智慧，它不过就是一个高速算法而已，它能做到的事情非常有限。但随着大数据时代越来越盛行，又真的没有一点危险性吗？这就需要通过我们的阅读和知识的积累来平衡他们之间的关系。 全书分为四大部分：了解身边的AI以及新科技；AI的进化以及改变的生活；进步的科技以及