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本书主要介绍神经网络架构搜索的相关研究工作,共包括9章内容。其中,第1部分介绍了神经网络架构搜索方法及深度神经网络架构,包括第1章和第2章;第2部分主要介绍了卷积架构的神经网络搜索算法,涉及神经网络搜索空间、搜索算法和评估算法,包括第3-6章;第3部分介绍了Transfomme架构和张量环架构的搜索算法,包括第7章和第
本书共9章:第1章介绍图神经网络的背景、发展历史和现状,并探索大规模图神经网络的缘由;第2章介绍图神经网络模型的基础知识及其应用;第3章介绍分布式并行机器学习的流程、训练模式、训练架构、物理架构等基础知识;第4章从整体上介绍分布式图神经网络训练的流程和方法;第5章和第6章分别介绍大规模图神经网络的小批次分布式并行训练和
本书作为《人工智能与未来教育》一书的配套实践教程,较为系统地介绍了人工智能时代的典型智慧教育工具和相关知识点,并配有丰富的习题。本书对标人工智能时代的学校形态、教师角色、课堂环境及评价工具等,详细介绍了虚拟仿真课堂、元宇宙学习环境、教育数字人、虚拟教研室、生成式人工智能、教育机器人、智能教育系统、学习行为分析等典型的智
本书是高等学校人工智能通识教育教材。全书共分为10章,主要内容有:人工智能基础、人工智能核心技术、人工智能的应用、Python程序设计、Python的应用、WPS文字高级应用、WPS表格高级应用、WPS演示高级应用、WPS协作与共享、智能办公助手WPSAI。本书构建了“AI理论与应用—Python编程与AI实践—AI赋
本书主要内容包括:知识图谱基础、知识图谱实践、知识图谱前沿,共三篇。具体内容包括:知识图谱概述、知识图谱表示、知识图谱存储、知识图谱构建、知识图谱推理、知识图谱融合等。
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本书基于项目式教学的理念,结合AI教育的实际需求,设计了一系列既有趣又富有挑战性的学习项目。这些项目涵盖了AI的基础概念、编程技巧、机器学习算法以及应用场景等多个方面,旨在通过实践操作和问题解决,帮助青少年全面提升AI素养和综合能力。本书可供学校及青少年科技教育机构的广大教师及培训从业人员参考,或作为教材使用。本书也可
本书在详细阐述强化学习基本概念与基本理论的基础上,循序渐进地介绍了深度强化学习各常用算法的基本思想、算法伪代码、算法实现、基于实例的算法演示与程序分析等内容。具体介绍了Q-learning算法求解最优路径问题,SARSA算法求解最优安全路径问题,策略迭代算法求解两地租车最优调度问题,价值迭代算法求解最优路径问题,DQN
本书内容涵盖深度学习的基础理论及前沿技术,内容循序渐进,旨在逐步提升学习者对深度学习技术的理解和应用能力。本书共10章,主要内容包括绪论、深度学习基础理论及实践、卷积神经网络理论及实践、基于CNN的目标检测算法及实践、基于CNN的图像分割算法及实践、循环神经网络理论及实践、注意力机制与Transformer、生成式网络