人工智能在线阅读
会员

人工智能

党建武等编著
开会员,本书免费读 >

计算机网络人工智能27.5万字

更新时间:2018-12-27 13:18:42 最新章节:参考文献

立即阅读
加书架
下载
听书

书籍简介

全书共分为11章,除第1章人工智能概述外,其余内容划分为四大部分。第一部分为确定性人工智能的三大基本技术,包括第2,3,4章的知识表示、确定性推理和搜索部分。第二部分包括第5章不确定性人工智能和第6章的智能算法。第三部分为人工智能的重要研究领域,包括第7章的分布式人工智能,第8章的机器学习,第9章的专家系统。第四部分为人工智能应用部分,包括第10章的人工智能设计语言和第11章的人工智能的应用举例。
上架时间:2012-05-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行

最新章节

党建武等编著
主页

同类热门书

最新上架

  • 会员
    本书以第一人称视角,讲述AI的来龙去脉,表达AI的技术原理。从历史到未来,跨越百年时空;从理论到实践,解读AI大爆炸;从技术到哲学,穿越多个维度;从语言到绘画,落地实战演练。ChatGPT的诞生,引发了奇点降临,点亮了AGI(通用人工智能),并涉及大模型、深度神经网络、Transformer、AIGC、涌现效应等一系列技术前沿。
    量子学派@ChatGPT计算机8.6万字
  • 会员
    本书共14章,主要内容包括探索性数据分析、有监督学习(线性回归、SVM、决策树等)、无监督学习(降维、聚类等),以及深度学习的基础原理和应用等。
    段小手计算机18万字
  • 会员
    本书结合作者10多年写作经验,基于AI应用ChatGPT、文心一言、智谱清言、讯飞星火、通义千问、Kimi等,详细介绍了使用AI写作的流程、方法和技巧,旨在帮助想要通过内容输出加速个人发展的读者,快速掌握AI自媒体写作的方法和技巧。本书分为11章,涵盖AI自媒体写作概述、AI提示词、AI起标题、AI做选题、AI角色化写作、AI套路化写作、AI仿写、AI模块化写作、AI改写、AI润色、AI智能体写作
    安晓辉计算机9.2万字
  • 会员
    本书分为3个部分:第1章和第2章是人工智能的数学基础,主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识,以及线性代数和概率论的相关知识;第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论,以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建;第13章介绍了Spark机器学习,笔者认为对于机器学习,不能只限于Python中的skle
    刘润森计算机0字
  • 会员
    本书共16章,内容包括人工智能、OpenAI、ChatGPT的概述及其操作技巧。生动展示了ChatGPT在教育与学术、商业管理、新媒体、办公、求职等12个领域的实际运用,同时探讨了ChatGPT当前面临的挑战以及大模型的未来发展方向。
    江涵丰计算机12万字
  • 会员
    本书介绍了人工智能概览、机器学习、深度学习、人工智能主流开发框架、华为全栈全场景AI战略—EI、HiAI、昇腾,以及人工智能综合实验等内容?这是一本华为ICT学院人工智能课程培训的教材。本书是作者和华为的工作人员共同完成的,其间参阅了国内外现有教材和相关文献后编写的?全书注重理论与实践的结合,注重算法与框架的实际应用与实现方法,注重创新思维的训练与培养?本书既可作为高等院校人工智能课程的培训教材,
    华为技术有限公司编著计算机13.6万字
  • 会员
    本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能(ArtificialIntelligence,AI)模型技术,从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发,详细阐述了大模型私有化部署过程,深入剖析了Transformer架构,旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。本书的讲解风格独树一帜,将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言,案例叙述既严谨又充满趣味,让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI
    庄建 腾海云 庄金兰计算机15.8万字
  • 会员
    本书分为4章,共20章。其中第1篇为基础算法篇,从第1章到第9章,讲述排序、查找、线性结构、树、散列、图、堆栈等基本数据结构算法;第2篇为机器学习算法篇,从第10章到第14章,讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法;第3篇为强化学习算法篇,从第15章到第16章,讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法;第4篇为深度学习算法篇,从第17章到第19章,讲述神经网络模型算法、
    唐宇迪 史卫亚 罗召勇 李琳 侯惠芳编著计算机0字
  • 会员
    本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体,包括其主要组件以及它们之间的连接方式,然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节,会在开始时讨论需求,接着介绍设计原则和示例服务/代码,并评估开源解决方案。通过阅读本书,读者将能够了解深度学习系统的工作原理,以及如何开发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一
    (美)王迟 (美)司徒杰鹏计算机18.1万字