会员
智能计算技术与应用
李敏 赵宏 李兴娟主编更新时间:2024-10-14 16:07:49
最新章节:封底开会员,本书免费读 >
本书面向初学者介绍智能计算的相关概念、典型应用,采用研究性学习方法和P-MASE模型,按照引入问题、寻找方法、问题分析、问题求解、效果评价的模式,讲授智能计算编程、数据获取和预处理、数据可视化、预测数据的值、分类问题、聚类分析、神经网络、智能图像识别、时间序列数据的处理等知识,并给出了两个综合案例。本书深入浅出、案例丰富、可操作性强,适合作为高校智能计算相关课程的入门教材,也适合相关技术人员学习参考。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2024-07-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
智能计算技术与应用最新章节
查看全部- 封底
- 参考文献
- 12.5 效果评价
- 12.4.4 模型评价
- 12.4.3 训练VGGNet-16模型
- 12.4.2 建立VGGNet-16模型
- 12.4.1 加载数据集并预处理图像
- 12.4 问题求解
- 12.3 问题分析
- 12.2.2 ResNet神经网络
李敏 赵宏 李兴娟主编
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
AIGC:让生成式AI成为自己的外脑
《AIGC:让生成式AI成为自己的外脑》针对近期较为火热的AIGC技术及其相关话题,介绍AIGC的技术原理、专业知识和应用。全书共分为九章。第一章介绍AIGC技术的基本概念和发展历程;第二、三章介绍AIGC的基础技术栈和拓展技术栈;第四、五章分别讨论了AIGC技术在文本生成和图像生成两个领域的现状和前景;第六章列举了目前较为热门的AIGC技术应用;第七章描述了AIGC的上、中、下游产业链及未来前景计算机12.8万字 - 会员
机器学习的算法分析和实践
本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最计算机7.4万字 - 会员
智能计算系统:从深度学习到大模型
本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就,以“图像风格迁移”应用为例,全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新,第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程,第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识,第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法,第5章介绍编程框架的工作原理,第6章回顾深度学习所用的处理器结构从计算机34.9万字 - 会员
人工智能新时代:核心技术与行业赋能
本书以人工智能为核心,上篇讲述了人工智能理论知识及发展蓝图规划,目的是帮助读者认识人工智能,找到入局人工智能领域的途径和方法;中篇罗列了可以为人工智能赋能的前沿技术,包括NLP、机器学习、大数据、物联网、区块链等;下篇总结了人工智能对交通、农业、医疗、制造、教育、金融、文娱等行业的影响和作用,旨在让读者了解人工智能是如何在这些行业实现商业化落地的。本书从多个角度出发,描绘了一幅完整的人工智能发展蓝计算机15.8万字 - 会员
人工智能对北京市就业的影响与应对
人工智能作为数字经济及高精尖产业发展的原创性、引领性和代表性技术,在北京国际科技创新中心、全球数字经济标杆城市的建设中迎来了发展的“关键窗口期”和“政策红利期”,成为北京高质量发展的重要引擎和打造高质量就业“北京样板”的重大机遇。本书是一部经济学学术专著,书稿导向积极。本书采用多元数据来源,运用案例研究法、舆情分析与大数据分析法等多种研究方法,从产业与就业动态匹配视角,聚焦人工智能对北京市就业的影计算机25.6万字 - 会员
ChatGPT大模型:技术场景与商业应用
ChatGPT作为人工智能领域的一大进步,引起了热议,其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型,主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。本书聚焦大模型,对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT入手,探寻其背后支撑大模型的魅力。首先,本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解,展现了大模型的发展现状和商业化潜力。计算机13.2万字 - 会员
PyTorch深度学习应用实战
《PyTorch深度学习应用实战》以统计学/数学为出发点,介绍深度学习必备的数理基础,讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能,包括常见算法与相关套件的使用方法,例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。本书配有大量案例及图表说明,同时以程序设计取代定理证明,缩短学习过程,增加学习乐趣。计算机15.2万字 - 会员
玩赚ChatGPT:人人都能用的工作好帮手
本书以工作场景和具体任务来驱动,包括53个场景展示、85项任务模拟、237次提问示范,让完全不懂技术的小白,也能成为ChatGPT工具使用方面的行家。本书通过详细讲解具体任务的提问与追问方法,让ChatGPT成为每个人的工作好帮手,帮助人们提升工作效能,打造超能个体与超能团队。计算机13.8万字 - 会员
机器学习(第2版)
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容计算机30.2万字