本書(shū)詳細(xì)回顧了人工智能的發(fā)展歷程，從早期的基礎(chǔ)理論與思想，到如今的技術(shù)突破與應(yīng)用實(shí)踐，探索了人工智能技術(shù)如何從學(xué)術(shù)研究走向商業(yè)化、普及化的過(guò)程。全書(shū)分為8章，首先通過(guò)分析人工智能的起源、符號(hào)主義的崛起及其瓶頸，深入闡述了AI技術(shù)如何逐漸從單一任務(wù)的工具轉(zhuǎn)向具備多任務(wù)處理能力的智能系統(tǒng)。隨后聚焦于從專(zhuān)家系統(tǒng)到深度學(xué)習(xí)的技

"《AI重塑未來(lái)技術(shù)變革與人類(lèi)共生的圖景》深入探討人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)及其對(duì)人類(lèi)社會(huì)影響，系統(tǒng)闡述AI技術(shù)的現(xiàn)狀、應(yīng)用前景以及未來(lái)十年可能帶來(lái)的深刻變革。全書(shū)共分為五篇：第一篇AI時(shí)代的到來(lái)（第1～4章），從人工智能的基本概念出發(fā)，深入解析深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、大模型等核心技術(shù)原理，探討數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能時(shí)代特征，并客觀(guān)分析

《人工智能通識(shí)教程》主要介紹人工智能的核心技術(shù)與應(yīng)用發(fā)展，內(nèi)容涵蓋人工智能概述、人工智能技術(shù)原理、人工智能交叉學(xué)科及融合技術(shù)、人工智能應(yīng)用方向、人工智能應(yīng)用場(chǎng)景、人工智能發(fā)展展望和人工智能時(shí)代的職業(yè)展望。引入豐富的實(shí)踐案例和拓展閱讀，旨在幫助學(xué)生深入理解人工智能的技術(shù)脈絡(luò)與社會(huì)影響，掌握相關(guān)領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)，提升技術(shù)應(yīng)用

本書(shū)系統(tǒng)地探討生成式人工智能這一革命性技術(shù)，剖析其深層原理、應(yīng)用前景與未來(lái)發(fā)展方向，為讀者提供一個(gè)俯瞰生成式人工智能全貌的宏觀(guān)視角。本書(shū)從基礎(chǔ)原理的闡釋到技術(shù)應(yīng)用的廣泛探索，構(gòu)建了一個(gè)全面的知識(shí)體系，涵蓋自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)等前沿領(lǐng)域，為讀者奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。通過(guò)對(duì)ChatGPT在智能客服、內(nèi)容生成、教育、醫(yī)療等多

本書(shū)系統(tǒng)介紹了智能科學(xué)技術(shù)的初步知識(shí)，是人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)的入門(mén)教材。全書(shū)共10章，主要內(nèi)容圍繞智能科學(xué)的基本概念與相關(guān)知識(shí)，沿著大多數(shù)初學(xué)者的樸素問(wèn)題鏈逐步展開(kāi)，具體包括智能科學(xué)的相關(guān)名詞、發(fā)展歷程、應(yīng)用、專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)方法、科學(xué)問(wèn)題、人工智能及其要素、挑戰(zhàn)與展望等。本書(shū)語(yǔ)言簡(jiǎn)練，實(shí)例豐富，通俗易懂，重點(diǎn)突出，邏輯性強(qiáng)，便于

傳統(tǒng)的控制圖多數(shù)是在已知過(guò)程分布的假設(shè)下構(gòu)建的，這種控制圖被稱(chēng)為參數(shù)控制圖。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，大多數(shù)過(guò)程因?yàn)槠鋽?shù)據(jù)的復(fù)雜性導(dǎo)致它們的精確分布往往難以確定。當(dāng)預(yù)先指定的參數(shù)分布無(wú)效時(shí)，參數(shù)控制圖的結(jié)果將不再可靠。為了解決這個(gè)問(wèn)題，通�？紤]非參數(shù)或穩(wěn)健的控制圖。非參數(shù)控制圖在監(jiān)測(cè)各種非正態(tài)和復(fù)雜過(guò)程中非常有效。近年來(lái)對(duì)非

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涵蓋概率論知識(shí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)、近似理論知識(shí)和復(fù)雜算法知識(shí)，使用計(jì)算機(jī)作為工具，致力于真實(shí)實(shí)時(shí)地模擬人類(lèi)學(xué)習(xí)方式，并將現(xiàn)有內(nèi)容進(jìn)行知識(shí)結(jié)構(gòu)劃分來(lái)有效提高機(jī)器學(xué)習(xí)效率。本書(shū)共分為七章：第一章，機(jī)器學(xué)習(xí)概述，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的特點(diǎn)、分類(lèi)以及應(yīng)用；第二章，線(xiàn)性回歸，包括線(xiàn)性回歸模型的建立、學(xué)習(xí)策略的確

全書(shū)分為七部分：深度學(xué)習(xí)與深度置信網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀、深度置信網(wǎng)絡(luò)參數(shù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)、自組織深度置信網(wǎng)絡(luò)、增量式深度置信網(wǎng)絡(luò)、生成式對(duì)抗性深度置信網(wǎng)絡(luò)、事件驅(qū)動(dòng)的深度置信網(wǎng)，以及事件驅(qū)動(dòng)的深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制。每一部分均在工業(yè)過(guò)程優(yōu)化運(yùn)行中有相應(yīng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試與應(yīng)用實(shí)踐。從理論方法到應(yīng)用實(shí)踐，書(shū)中的內(nèi)容從基礎(chǔ)概念到最新進(jìn)展均有涵蓋，使

本書(shū)重點(diǎn)針對(duì)應(yīng)用層的ChatGPT開(kāi)發(fā)核心技術(shù)進(jìn)行介紹，著重于案例分析和最佳實(shí)踐的講解。全書(shū)共16章，包括ChatGPT端到端語(yǔ)音聊天機(jī)器人項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、ChatGPT應(yīng)用開(kāi)發(fā)的三大核心內(nèi)幕及典型案例、ChatGPT底層架構(gòu)Transformer技術(shù)及源碼實(shí)現(xiàn)、GPT內(nèi)幕機(jī)制及源碼實(shí)現(xiàn)逐行解析、GPT-2源碼實(shí)現(xiàn)及GPT-

本書(shū)的主要內(nèi)容為連續(xù)學(xué)習(xí)的理論和應(yīng)用的一些關(guān)鍵技術(shù)方法，其創(chuàng)新點(diǎn)包括：(1)提出一種跨時(shí)序任務(wù)的感知目標(biāo)函數(shù)；(2)提出一種代表性重演樣本挑選算法；(3)提出一種基于元學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本影響的計(jì)算方法；(4)提出一種基于非對(duì)稱(chēng)的梯度度量與最大差異優(yōu)化算法；(5)提出一種基于增廣圖網(wǎng)絡(luò)的連續(xù)多標(biāo)簽分類(lèi)算法；(6)提出一種基于