本书首先介绍了感知机、回归模型等深度学习基础模型算法,然后对自编码器和生成对抗网络等深度生成模型的原理进行了讲解,结合不同的应用场景,对生成对抗网络的各种改进模型及其特点进行了描述,最后介绍了深度伪造技术及其在换脸上的应用,以及深度伪造检测技术的进展。
本书详细介绍了如何通过百度AI工具“文心一言”和“文心一格”快速生成创意文案与绘画作品。通过实际案例与操作指南,帮助读者在短时间内掌握AI创作技巧,实现文案与视觉设计的高效融合。
本书中首先详细阐述了人工智能的基本概念、技术框架和关键算法,为理解智能系统奠定基石;其次,深入解析了大数据的数据处理技术和挖掘方法,使读者能够全面掌握大数据的处理与分析能力。接着,书中对人工智能与大数据融合进行了详细分析,并对融合发展的趋势进行了阐述。此外,本书还重点探讨了人工智能与大数据在物流领域、智能制造技术、智慧
本书中详细介绍了智能时代的主要特征,强调数据在其中的核心地位,本书从数据的类型与来源入手,介绍了各种收集数据的方法以及面临的挑战,探讨了数据存储技术的发展,如何确保数据质量,并提供了挖掘数据价值的有效路径。本书还展望了人工智能的未来之路,对其发展前景进行预测。旨在为读者开启智能时代的新征程提供了宝贵的见解和指引。
全书分三部分。第一部分涵盖了基础人工智能技术。第二部分聚焦信任维度,涵盖了关于信任的哲学、实践和技术观点。第三部分介绍创建未来可信无人自主系统所必需的先进理念。
全书共五章,从人工智能引发的哲学焦虑,到技术应用带来的伦理困境,再到元宇宙、脑机接口等未来科技所承载的哲学意义,逐步展开深入讨论。书中既有对“人工智能为何让人恐惧”这一问题的感性学与政治哲学分析,也探讨了算法透明性、人工智能通用化的可能性,以及信息壁垒与数据歧视等现实问题。此外,本书特别通过《三体》“黑暗森林”理论,探
本书主要内容涵盖了人工智能的多个核心领域。模块一介绍AI的基本概念、发展历程、未来趋势及应用场景和核心技术;模块二探讨人工智能芯片、边缘计算、万物互联与群体智能平台,以及混合增强智能服务等人工智能运作平台;模块三系统介绍自然语言处理、机器学习、深度学习、机器视觉与听觉、跨媒体分析与推理等人工智能关键技术;模块四介绍人工
本书基于R语言介绍了机器学习算法、统计方法和数据分析方法,让读者在边学边做的过程中学会解决实际问题。本书首先使用简单易懂的例子来逐步解释各种机器学习算法。接下来,介绍如何用R编写脚本,这些脚本会应用相关算法来解决实际数据中的问题。本书提供脚本代码,读者可利用相关脚本进行学习。
全书共分7章,第1章为人工智能概述,介绍人工智能的发展历程;第2章为人工智能的技术支撑,介绍大数据、云计算、学习算法等核心要素;第3章为Python基础,介绍Python的基本语法,通过一系列项目实例使读者掌握Python编程技巧;第4章为计算机视觉,第5章为语音信号处理技术,第6章为大语言模型,介绍其关键技术,通过项
本书结合新时代大学生必须具备基本信息素养、计算机思维和人工智能技术应用能力的要求编写而成。 本书遵循学生的认识心理和学习习惯,采用“岗位需求、项目引领、任务驱动、活动实施”的职业学习理念构建教材框架体系,由浅入深、循序渐进的方式精选和安排学习内容,促进学生在“做中学,学中用”,强化实践性、应用性,为学生终身发展奠定基础