本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法,然后给出多个实战项目,以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进,提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习
随着人工智能技术的广泛应用,网络智能化近年来受到广泛的关注,已经成为下一代移动通信与未来网络的重要技术。阿尔法围棋(AlphaGo)之后,深度强化学习不断推陈出新,为网络中的决策问题提供了有效的潜在解决方案。本书系统介绍了网络智能化中深度强化学习的基本理论、算法及应用场景。全书共8章,针对互联网、移动通信网、边缘网络、
人工智能超入门丛书致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者,内容涉及数据思维、数据科学、视觉感知、情感分析、搜索算法、强化学习、知识图谱、专家系统等方向,体系完整、内容简洁、文字通俗,综合介绍人工智能相关知识,并辅以程序代码解决问题,使得零基础的读者快速入门。本书是人工智能超入门丛书的一个分册,以机器学习为主线,介绍如
本书主要讲解人工智能的技术发展和行业现状,旨在帮助读者掌握进入人工智能行业工作的知识和方法。 本书首先介绍人工智能的技术概况、人工智能对人们的生活和工作的影响,以及人工智能的三大技术--机器学习、深度学习和大数据的基本原理与应用。其次,本书介绍人工智能从业者所需要的专业技术,并提供相应的学习方法。接着,本书介绍人工智能
本书是人工智能和机器学习领域专家多年实践的结晶。它深入浅出地讲解了无代码人工智能开发平台实践,可以激发读者对人工智能的兴趣、学习人工智能知识、明确人工智能要素、掌握人工智能应用流程,并在学习和工作中不断拓展人工智能的应用领域,探索新的人工智能落地应用场景。本书首先介绍了人工智能和无代码人工智能平台EasyDL的基本用法
本书系统介绍了机器学习常用算法及其应用,在深入分析算法原理的基础上,结合当前热门应用场景,向读者展现了机器学习算法的综合应用,带领读者进入机器学习领域,开启人工智能行业的大门。全书共21章,分为3部分。第1部分介绍机器学习基础算法,包括线性回归、多项式回归、逻辑回归、k-NN、决策树、k-Means、SVM、随机森林、
本书系统地论述了人工神经网络的主要理论和设计基础,给出了大量应用实例,旨在使读者了解神经网络的发展背景和研究对象,理解和熟悉其基本原理和主要应用,掌握其结构模型和基本设计方法,为以后的深入研究和应用开发打下基础。全书共分为10章,第1、2章介绍了神经网络的发展历史、基本特征与功能、应用领域及基础知识,第3~10章展开介
使用机器学习技术解决实际应用问题涉及模型的建立、训练及评估等步骤。优化算法常被用于训练模型的参数,是机器学习的重要组成部分。机器学习模型的训练可以建模成无约束优化问题或带约束优化问题,约束可以为模型增加更多的先验知识。基于梯度的算法(例如加速梯度法、随机梯度法等)是求解无约束优化问题的常用方法,而交替方向乘子法(ADM
本书是入门阶段的人工智能技术读物,使读者获得人工智能的入门知识和基本的人工智能思维模式与动手能力,主要内容包括人类智能与人工智能的关系、人工智能的定义、人工智能六大实现途径、智能系统的动手实践等,为学校开展人工智能入门教学或者读者自学人工智能技术提供参考和指南。
本书基于循序渐进培养儿童数学核心概念和逻辑思维的培养目标,用故事情景和实物化编程游戏工具,引导孩子在角色扮演和对图形化程序指令符号的理解执行过程中,训练孩子用计算思维解决问题,使抽象枯燥的数学教育和编程教育变成生动活泼、充满童趣,又富有互动性的学习体验。 附带教学教案和教具