本書共分為6個項目。共分為六個項目，分別為TensorFlow在服飾行業(yè)中的應(yīng)用、TensorFlow在用戶評論分析中的應(yīng)用、遷移學(xué)習(xí)在醫(yī)療行業(yè)圖像分析中的應(yīng)用、基于Flask的動物識別應(yīng)用與部署、基于RNN的古詩詞生成應(yīng)用、基于VGG19的藝術(shù)圖像風(fēng)格遷移等。每個項目都包含引導(dǎo)案例和具體任務(wù)，通過任務(wù)實施，使學(xué)生能夠

本書所介紹的人類心理系統(tǒng)模型所依賴的方法是把自下而上和自上而下兩種方法融為一體。自下而上的方法認(rèn)為系統(tǒng)由許多形狀小且緊密相連的部件組成，研究的是如何讓系統(tǒng)產(chǎn)生有關(guān)物質(zhì)實體感受的表征形式，甚至用非常高的語言和概念水平以及符號表征對現(xiàn)實世界的物體做出反饋。而自上而下的方法則從認(rèn)知知識的本體出發(fā)，研究的是如何定義系統(tǒng)層次，如

本書系統(tǒng)研究了深度學(xué)習(xí)模型在面臨新型對抗攻擊時的魯棒性問題，全面分析了對抗魯棒機器學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀及面臨的問題和挑戰(zhàn)，并提出了創(chuàng)新性的解決方案。在對抗魯棒性評估方面，構(gòu)建了集成非Lp范數(shù)新型攻擊的綜合評估基準(zhǔn)，為全面評估模型魯棒性提供了工具。在對抗樣本檢測方面，提出了基于小樣本學(xué)習(xí)的對抗樣本檢測方法，能夠有效檢測未知類型

本書主要內(nèi)容包括：知識圖譜基礎(chǔ)、知識圖譜實踐、知識圖譜前沿，共三篇。具體內(nèi)容包括：知識圖譜概述、知識圖譜表示、知識圖譜存儲、知識圖譜構(gòu)建、知識圖譜推理、知識圖譜融合等。

本書共分為7章，主要內(nèi)容包括：人工智能基礎(chǔ)、人工智能生態(tài)與應(yīng)用、大模型、常用AIGC工具及應(yīng)用、人工智能在辦公中的應(yīng)用、人工智能倫理、人工智能編程語言和開發(fā)平臺。本書緊扣通識課程核心理念，從人工智能的基本理論到關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建起系統(tǒng)的知識框架；通過AIGC工具及人工智能在辦公中的應(yīng)用，提升讀者的實際操作能力；通過探討人工

本書以零基礎(chǔ)讀者為核心，系統(tǒng)、全面地講解了人工智能的基礎(chǔ)知識、應(yīng)用場景及工具使用等內(nèi)容，引領(lǐng)讀者在認(rèn)知與實踐層面理解人工智能，為后續(xù)深入研究與多元應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。本書采用“概念原理+工具應(yīng)用+價值思考”的結(jié)構(gòu)進(jìn)行講解。本書共9章，包括AI認(rèn)知基礎(chǔ)模塊（認(rèn)識人工智能和人工智能工作原理）；核心應(yīng)用模塊（大語言模型及提示詞工程

本書通過系統(tǒng)而全面的介紹，幫助讀者深入理解和掌握圖機器學(xué)習(xí)的基本原理、方法和技術(shù)；同時，通過豐富的案例和實踐經(jīng)驗，展示了圖機器學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用價值和廣闊前景。 本書基于斯坦福大學(xué)圖機器學(xué)習(xí)CS224W課程的內(nèi)容編寫，結(jié)合作者自身和團隊學(xué)生在圖機器學(xué)習(xí)中的痛點和實踐經(jīng)驗，重新梳理知識脈絡(luò)，重點介紹圖機器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識

本書以人工智能基礎(chǔ)理論為基石，以“認(rèn)知—技術(shù)—應(yīng)用—素養(yǎng)”為主線脈絡(luò)，采用由淺入深、循序漸進(jìn)的編排方式，構(gòu)建系統(tǒng)的學(xué)習(xí)體系。 本書共分為四大學(xué)習(xí)模塊，人工智能認(rèn)知基礎(chǔ)模塊包括“探索啟蒙一智能新紀(jì)元的奧秘”學(xué)習(xí)主題，帶領(lǐng)學(xué)生了解人工智能的起源與發(fā)展；人工智能技術(shù)支撐模塊包括“理論洞見——人工智能的根基”與“技術(shù)前沿——人

在數(shù)字化時代，隨著大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等關(guān)鍵技術(shù)的飛速發(fā)展，生成式人工智能已經(jīng)從概念走向現(xiàn)實，深刻地改變著人們的生產(chǎn)生活方式。本書以人工智能生成內(nèi)容（AIGC）為核心，系統(tǒng)地講解生成式人工智能在各個領(lǐng)域的具體應(yīng)用，共分為10章，分別是AI與AIGC概述、AIGC工具應(yīng)用基礎(chǔ)、AIGC文案創(chuàng)作、AIGC圖像創(chuàng)作

本書旨在提高讀者的人工智能通識素養(yǎng)水平，增強個體在智能時代的適應(yīng)力與創(chuàng)造力。本書系統(tǒng)構(gòu)建從人工智能基礎(chǔ)理論到前沿應(yīng)用的完整知識體系，以任務(wù)式教學(xué)為特色，包括五大項目、14個典型任務(wù)，核心內(nèi)容涵蓋人工智能基本概念與平臺工具、典型的機器學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)與計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用、自然語言處理與語音處理技術(shù)應(yīng)用、AIGC