本书系统探讨了现代人工智能技术的核心理论、前沿进展及其在多领域的应用实践。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理及计算机视觉等关键技术,深入剖析了神经网络、强化学习等算法的原理与优化策略。
本书共15章,主要包括AI训练师基础、数据标注的概念与方法、数据标注的工具与操作、数据整理与预处理的方法、AI算法与神经网络、AI模型训练与优化、AI文案模型训练、AIStudio模型训练平台、AI语言模型训练、AI绘画模型训练、AI语音模型训练、AI训练在交通智驾中的应用、AI训练在医疗法律中的应用、AI训练在政务教
本书首先讨论每一种技术,并提供介绍性材料,为读者提供正在培养和开发这种“三合体的力量”实施标准的参与者(例如,谷歌、以太坊、IBM、微软、亚马逊等)的详细信息。本书不仅会讨论技术方面的要求,还会讨论新兴法规、安全和隐私法对商业与法律合规性的要求。本书将引导读者完成创建示例应用程序和代码所需的步骤,这将促进、支持和加速读
本书共分10章,全面介绍了无人系统自主控制的体系结构、环境理解、导航定位、决策规划、避障控制、多平台协同、无人集群、人机协同、自主学习等关键核心技术,反映了无人系统自主控制技术的新发展和新成果。
本书共8章,依次梳理学科基础内容与前沿研究内容,先介绍整体基础概述、最优化基础理论,分别讲解无约束优化、约束优化两类核心优化问题,再深入阐释神经网络优化相关内容,结合循环神经网络与视觉Transformer,探究神经网络在序列建模、视觉两大任务中的实际应用,同时针对小样本场景,讲解依托单图像、单场景内部结构建模、提升计
本书为普通高等院校人工智能通识教育系列教材之一,内容包括13个模块:人工智能概论、机器学习、神经网络、专家系统、智能机器人、数据挖掘、群体智能、计算机视觉、大数据与人工智能、大模型、智能体、AI的视听应用、AI的挑战与未来。每个章节内容都包含模块导读、学习目标、思维导图、学习任务、思想引领和任务实践六个部分。本书配套提
本书以文本挖掘和机器学习作为基本的技术方法,从“用户—项目—情境”关系的不同展开维度来发展和构建情境感知推荐方法,关注情境感知推荐系统中相关情境的识别问题,选取多个领域的中文语料和数据集开展计算机实验。本书研究成果可以为信息推荐、信息检索及中文信息处理等相关领域的研究和实践提供参考。
本书为高职院校电子信息大类、人工智能等专业的课程教材,以“应用导向、问题驱动”为核心理念,系统整合了线性代数、微积分、复数与向量、傅里叶分析、概率统计、数值计算与信息论等内容,并将其与电子信息工程、人工智能领域的典型问题深度融合。教材强调“工具赋能”,将Python编程贯穿始终,通过NumPy、Matplotlib、S
本书详细介绍了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)、Transformer及其变体(如GPT、BERT、ViT)等主流技术,并引入扩散模型(DDPM、LDM)、多模态学习、模型压缩和AI伦理等最新研究方向。此外,通过多领域案例(如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、自动驾驶、医疗等)展
本书以“认知—实践—应用—规范”为主线,构建符合中职学生认知规律和学习特点的完整体系。以层层递进的方式组织内容:从建立基础认知开始,逐步引导学习者通过技术体验和综合应用,掌握AI工具的使用方法;进而深入行业真实场景,理解AI赋能千行百业的变革力量;最终落脚于伦理规范,强调技术应用的责任与边界。真正的人工智能素养,不仅是