本書以項(xiàng)目為導(dǎo)向，通過工程預(yù)覽使學(xué)生對(duì)項(xiàng)目有一個(gè)大體的了解，通過任務(wù)分析讓學(xué)生了解項(xiàng)目的具體要求，使學(xué)生具有分析項(xiàng)目解決問題的能力，通過任務(wù)實(shí)施讓學(xué)生了解項(xiàng)目實(shí)施的過程，通過工程配套開發(fā)使學(xué)生能夠具體的開發(fā)一個(gè)簡(jiǎn)單的系統(tǒng)工程，并通過部署的硬件實(shí)現(xiàn)軟硬件的結(jié)合，從而完成項(xiàng)目。本書從易到難有9個(gè)項(xiàng)目，通過這9個(gè)項(xiàng)目學(xué)生可以

這本書融合了大數(shù)據(jù)理論與智能云(物聯(lián)網(wǎng))的新技術(shù)。數(shù)據(jù)分析師和計(jì)算機(jī)科學(xué)家必須學(xué)會(huì)如何有效地使用云和物聯(lián)網(wǎng)來發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)，進(jìn)而才能明智地做出重要決策。本書旨在縮短這些學(xué)習(xí)方向之間的差距,并鼓勵(lì)數(shù)據(jù)科學(xué)家和云計(jì)算科學(xué)家之間的相互學(xué)習(xí)與合作。書中將大數(shù)據(jù)集成理論、云設(shè)計(jì)原則、物聯(lián)網(wǎng)傳感、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、Hadoop和S

本書是國(guó)家職業(yè)教育物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)教學(xué)資源庫(kù)配套教材。本書嚴(yán)格按照高職物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)的要求，結(jié)合對(duì)近幾年物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用及崗位需求的深刻分析編寫而成。

《皇帝新腦》對(duì)電腦科學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)、宇宙學(xué)、神經(jīng)和精神科學(xué)以及哲學(xué)進(jìn)行了廣泛的討論，體現(xiàn)了作者向哲學(xué)上*問題精神-身體關(guān)系挑戰(zhàn)的大無畏精神。書中充滿了天才般的猜測(cè)，重新衡量相對(duì)論和量子理論，以及對(duì)現(xiàn)代物理及人工智能的新看法。

人工智能與未來教育

本書提供安裝、上機(jī)操作指南，同時(shí)輔以大量范例程序介紹TensorFlowKeras深度學(xué)習(xí)方面的知識(shí)。本書分9部分，共21章，內(nèi)容主要包括基本概念介紹、TensorFlow與Keras的安裝、KerasMNIST手寫數(shù)字識(shí)別、KerasCIFAR-10照片圖像物體識(shí)別、Keras多層感知器預(yù)測(cè)泰坦尼克號(hào)上旅客的生存概率

TensorFlow是谷歌2015年開源的主流深度學(xué)習(xí)框架，目前已得到廣泛應(yīng)用。本書為TensorFlow入門參考書，旨在幫助讀者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度學(xué)習(xí)。書中省略了煩瑣的數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)，從實(shí)際應(yīng)用問題出發(fā)，通過具體的TensorFlow示例介紹如何使用深度學(xué)習(xí)解決實(shí)際問題。書中包含深度學(xué)習(xí)的

《秩序的重構(gòu)人工智能與人類社會(huì)》由上海大學(xué)組織編寫，編委會(huì)集中了各學(xué)科近百位專家學(xué)者，從倫理、法律、就業(yè)、教育、安全和國(guó)際準(zhǔn)則等領(lǐng)域出發(fā)，就人工智能與人類社會(huì)的關(guān)系及其對(duì)未來社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)的影響等重大問題，做了前瞻性的研究和闡述�！吨刃虻闹貥�(gòu)人工智能與人類社會(huì)》的特點(diǎn)，一是論述全面。人工智能對(duì)人類社會(huì)的影響涉及各個(gè)方面，

《深入淺出強(qiáng)化學(xué)習(xí)：原理入門》用通俗易懂的語(yǔ)言深入淺出地介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理，覆蓋了傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本方法和當(dāng)前炙手可熱的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。開篇從*基本的馬爾科夫決策過程入手，將強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題納入到嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)框架中，接著闡述了解決此類問題*基本的方法動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法，并從中總結(jié)出解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題的基本思路：交互迭代策略評(píng)

本書全面講述人工智能的發(fā)展史，幾乎覆蓋人工智能學(xué)科的所有領(lǐng)域，包括人工智能的起源、自動(dòng)定理證明、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、遺傳算法、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、超級(jí)智能、哲學(xué)問題和未來趨勢(shì)等，以宏闊的視野和生動(dòng)的語(yǔ)言，對(duì)人工智能進(jìn)行了全面回顧和深度點(diǎn)評(píng)。 本書作者和書中諸多人物或?yàn)閹熡鸦蛳嗍煜嘀�，除了詳�?shí)的考證還有有