多模態(tài)深度學(xué)習(xí)是一種研究視覺、語言、音頻等多種模態(tài)數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性的技術(shù)。本書是一本探討多模態(tài)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最新進(jìn)展和應(yīng)用的專業(yè)書籍，綜合了最新的研究進(jìn)展和實(shí)際應(yīng)用案例，涵蓋了多個關(guān)鍵領(lǐng)域，包括多模態(tài)語音識別、多模態(tài)虛假新聞的檢測與處理、視頻文本跨模態(tài)檢索等，為讀者展現(xiàn)了一個全面了解多模態(tài)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展前沿的窗口，為學(xué)術(shù)

本書全面探討了機(jī)器學(xué)習(xí)中的**化理論、方法與實(shí)踐，特別是在人工智能顛覆性發(fā)展的背景下，包括但不限于監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等的應(yīng)用。本書詳細(xì)介紹了**性條件、KKT條件、拉格朗日對偶等核心**化理論，探討了梯度下降法、鄰近梯度法、牛頓法、擬牛頓方法（BFGS方法）、塊坐標(biāo)下降法、隨機(jī)梯度類方法、增廣拉格

本教材結(jié)合人才培養(yǎng)與計(jì)算機(jī)教育改革的新思想、新要求，以人工智能技術(shù)和應(yīng)用為核心，融合計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、數(shù)據(jù)科學(xué)等多學(xué)科知識，旨在循序漸進(jìn)地引導(dǎo)學(xué)生掌握人工智能的基礎(chǔ)概念、支撐理論，并深入程序設(shè)計(jì)和新一代信息技術(shù)的專業(yè)應(yīng)用實(shí)踐，通過理論講解、實(shí)踐案例和習(xí)題練習(xí)，致力于培養(yǎng)學(xué)生的人工智能理論知識和實(shí)踐技能，奠定學(xué)生在人

本書是一本學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)與人工智能知識的入門教材，包含計(jì)算機(jī)發(fā)展簡史、計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)表示、計(jì)算機(jī)硬件基礎(chǔ)、程序設(shè)計(jì)與計(jì)算機(jī)軟件、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)安全、物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)、人工智能概述、人工智能的實(shí)現(xiàn)方法、人工智能應(yīng)用、人工智能的未來發(fā)展等內(nèi)容。通過本書的學(xué)習(xí)，讀者可以了解計(jì)算機(jī)與人工智能發(fā)展史中的重要人物、機(jī)型/系統(tǒng)和事件，了

"《生成式人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用》是一本介紹生成式人工智能（AIGC）技術(shù)及應(yīng)用的通識教程。全書精心設(shè)計(jì)了8章內(nèi)容，從基礎(chǔ)知識到實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，層層遞進(jìn)，進(jìn)行了詳盡闡述。書中覆蓋基礎(chǔ)知識及6大應(yīng)用場景，包括文案創(chuàng)作、高效處理辦公事務(wù)、創(chuàng)作圖形圖像、音頻優(yōu)化合成、生成短視頻、代碼編寫等。《生成式人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用》旨在幫助讀者快速

"《人工智能概論》共分為12章。第1章敘述人工智能的定義、起源、流派與發(fā)展，第2章和第3章研究人工智能的知識表示方法和知識圖譜，第4章探索搜索推理技術(shù)，第5章探討群智能算法的主要方法，第6章至第11章逐一討論人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和語音處理等，第

本書是一流本科課程“人工智能”的配套教材，是作者二十余年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的結(jié)晶�？紤]初學(xué)者的特點(diǎn)，遵循思維過程安排全書內(nèi)容，同時通過案例學(xué)習(xí)深化理解。全書分兩篇，共11章�；�礎(chǔ)篇（第1～6章）包括緒論、確定性推理、不確定性推理、搜索策略、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識圖譜。應(yīng)用篇（第7～11章），包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其圖

"機(jī)器學(xué)習(xí)是以概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息論、**化理論、計(jì)算理論等為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用理論學(xué)科，也是人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的基礎(chǔ)學(xué)科。本書全面系統(tǒng)地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的主要方法，共分4篇。第一篇介紹監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要方法，包括線性回歸、感知機(jī)、支持向量機(jī)、**熵模型與邏輯斯諦回歸、提升法、隱馬爾可夫模型和條件隨機(jī)場等；第二篇介紹無監(jiān)

"本書主要介紹分析和設(shè)計(jì)反饋控制系統(tǒng)的經(jīng)典理論和應(yīng)用方法。全書共8章，內(nèi)容包括自動控制系統(tǒng)的基本概念，自動控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，自動控制系統(tǒng)的時域分析法、根軌跡法、頻率特性法，控制系統(tǒng)的校正、非線性控制系統(tǒng)、離散控制系統(tǒng)的分析和綜合應(yīng)用等。在每章后面分別介紹了MATLAB在自動控制理論中的一些應(yīng)用，以及如何利用計(jì)算機(jī)輔助

Python程序設(shè)計(jì)與人工智能實(shí)踐