"《人工智能设计概论》深入探讨了人工智能与艺术设计融合的理论与应用实践。本书采用跨学科视角，深入剖析人工智能在设计领域的基础理论与应用实践，揭示了AI赋能设计创新的内在逻辑与实现机制。本书精心编排了6个章节，不仅涵盖了AI赋能设计的基础知识与前沿技术，还融入了伦理、社会等多维度的深入分析，全面展现了设计学科在智能化浪潮
"随着深度学习相关技术的发展，特别是卷积神经网络技术的成熟，深度学习已经成为多种计算机视觉任务的常用工具。卷积神经网络模型由于其强大的表征能力，可以作为一种优秀主干模型，但往往以较大的参数量和计算量为代价。本书从基本架构设计、新式通用组件、模型压缩方法三个方面着手，试图普遍地、一般地提升卷积神经网络的精度和效率。书中介
本书致力于为广大读者提供一份深入且实用的指引，旨在阐述如何将ChatGPT技术高效融入多个行业及日常生活之中。本书自ChatGPT基础概念讲起，逐步深入至其高级功能与参数设定，同时细致解析通过API实现个性化定制的途径。书中不仅着重于ChatGPT在教育、金融、心理健康、翻译、办公自动化等关键领域的应用案例，亦旨在激发
"人工智能（AI）技术造福了人类,但是如果不恰当地开发和使用，反而会伤害人类和社会。针对AI技术的新特征和新挑战，本书系统提出并全面介绍“以人为中心人工智能”的理念、方法和应用。基于“以人为中心人工智能”的理念，本书系统提出“人智交互”(人人工智能交互)这一跨学科新领域，定义人智交互的研究对象、方法、关键问题、研究范
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书内容涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识，也包括用于大数据机器学习的分布式机器学习算法、深度学习和加强学习等高等级内容。此外，还介绍了机器学习的热
"本书介绍了现代智能信息处理的多个方面，包括人工智能的发展历程，人工智能的应用现状，人工智能相关的数学知识，人工智能方法（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、深度学习），智能通信信息处理，智能计算机信息处理以及智能生物医学信息处理等。《现代智能信息处理》侧重智能信息处理的基本方法，突出结合实际运用场景展开，展示
本书首先介绍深度学习，并与其他机器学习模型进行比较，并阐述与TensorFlow互补的用于创建深度学习模型的技术，如Panda、Scikit-Learn和Numpy。随后介绍有监督的深度学习模型，并使用单层的多个感知器构建浅层神经网络，使用Tensorflow2.0和KerasAPI创建真实的应用程序。随后是数据增强和
"《大模型时代的人工智能基础与实践——基于OmniForce的应用开发教程》由京东探索研究院及京东教育联袂撰写，图文并茂地介绍传统人工智能和新一代人工智能（基于大模型的通用人工智能技术），展示人工智能广阔的应用场景。同时，本书介绍新一代人工智能模型OmniForce实训平台的操作，帮助读者深入学习人工智能理论并轻松创建
"模式识别是人工智能技术的重要分支，也是实现机器智能的重要手段。本书作为该领域的入门教材，介绍了各类典型的模式识别的理论与方法。全书共10章。第1章为绪论；第2~5章介绍与模式识别相关的人工智能基础知识，包括智能Agent、确定性知识表示与推理、搜索策略、智能优化算法等；第6章介绍特征提取与选择方法，应用于模式识别中的
本书系统介绍了基于状态空间模型的状态反馈及卡尔曼滤波方法，共8章，由三部分组成，第一部分（第1、2章），连续时间状态反馈控制；第二部分（第3～6章），离散时间状态反馈控制；第三部分（第7、8章），卡尔曼滤波。本书介绍了连续系统及离散系统的状态空间模型建模、状态反馈控制器、观测器、干扰抑制及参考信号跟踪的设计方法，并结合
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