本书以项目实践作为主线,结合必需的理论知识,以任务的形式进行内容设计,每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤,读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务,从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识,模型评估与选择,回归、分类、聚类等机器学习算法,数据挖掘的基础知识,数据分析与应用,以及通过用户行
本书对应课程属于一门概论性课程。本书将传统的和新一代的人工智能/智能制造融于一体,从传承与发展视角出发概述人工智能与智能制造的发展现状及其相互关系,重点阐述人工智能与智能制造共性基础技术、知识驱动的符号智能、数据驱动的机器学习、智能制造理论与技术体系、智能制造的物理系统和信息系统,并指出人工智能与智能制造的未来发展方向
本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章,内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成
本书系统介绍了众包学习的概念、应用领域、前沿课题和研究实践。在基础知识方面,本书介绍了众包的起源与发展、众包技术的研究方向,分析众包模式给机器学习带来的机遇与挑战。在前沿技术方面,本书详细阐述了众包标注真值推断与面向众包标注数据的预测模型学习等前沿研究课题。在研究实践方面,本书介绍了面向偏置标注的众包标签真值推断、基于
航空航天、智能制造及船舶动力定位等复杂系统中均含有大量来源不同、类型各异的干扰,上述干扰统称为多源异质干扰,带有此类干扰的系统称为多源异质干扰系统。现有的抗干扰控制方法大多针对单一干扰或将多源异质干扰整合为单一等价干扰,对干扰的来源、途径和类型及对系统的影响机理等特征信息提取与分析不足。鉴于此,本书针对带有多源异质干扰
本书与工程实践紧密结合,对连续控制系统、离散控制系统、非线性系统等进行了描述,从控制系统的结构、分类、分析、设计出发,引出系统数学模型,对传递函数、动态结构图、典型环节等内容进行了细致的描述。本书重点对时域部分的系统阶跃响应分析、稳定性分析、稳态误差计算,频域部分的伯德图、幅相频率特性曲线、稳定裕度等内容进行了阐述,进
人工智能驱动的组学挖掘是数据驱动的生物医学研究的支撑技术。组学测序技术逐步向多尺度、跨模态、有扰动等方向发展,但体现出的高维度、高噪声、多模态、标记稀缺等特点,成为制约其有效挖掘的瓶颈。本书面向生命组学数据特点,较为系统和深入地对组学机器学习的主要研究范式、适用场景、分析方法、理论思想进行介绍。结合相应组学挖掘的具体研
本书兼顾深度学习的理论和应用,特别强调大规模训练应用案例,引导学生进人深度学习的前沿领域.主要内容有深度学习的核心理论问题:网络拓扑结构设计、网络参数初始化方法.大规模网络训练的优化方法、正则化方法、激活函数的研究方法.书中引人深度学习在计算机视觉中的大型经典和前沿应用案例,包括图像分类任务.目标检测与跟踪任务、多源遥
《从概念到现实:ChatGPT和Midjourney的设计之旅》详细介绍了ChatGPT与Midjourney的使用方法和应用场景,并结合设计案例讲解了如何利用AIGC辅助不同行业的设计师提升工作效率和创造力,共涉及8个应用领域,近60个案例演示,生动展示了各行各业中融入AIGC技术的设计成果,为设计师提供了更开阔的设
本书主要为高等院校非计算机专业的人工智能导论课程设计编写,内容具有应用理论的特色。针对高校学生的需求和人工智能发展的特点,本书分为引言篇、理论篇和应用篇三部分,可基于学习需求和进度,自主选择。引言篇包括绪论;理论篇包括人工智能之理论基础、人工智能之机器学习、人工智能之深度学习、人工智能之强化学习;应用篇包括人工智能开发