本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。
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内容简介
本书从多个角度介绍人工智能的发展历史，重点介绍这一领域杰出的科学家，以及他们创造非凡成果的有趣故事。透过搜索引擎、网上购物、社交网络、智能家居等应用，人工智能技术目前已经开始影响我们的工作和生活，未来这种影响还会越来越大，人工智能将会像电力一样，成为一个无所不在的基础设施。
本书可作为人工智能领域的入门参看书籍，面向的是对人工智能感兴趣的朋友，读者不需要具备计算机或数学等方面的专业知识就可以读懂本书的大部分内容。
章节目录
- 版权信息
- 内容提要
- 推荐序
- 前言
- 第1章 群星闪耀达特茅斯会议，香农大神见证人工智能的诞生
- 克劳德·香农
- 西蒙与纽厄尔
- 麦卡锡与明斯基
- 第2章 国际象棋与围棋，人工智能最先攻破的堡垒
- AlphaGo横空出世
- 国际象棋程序的逐步演进
- “深蓝”挑战世界冠军卡斯帕罗夫
- AlphaGo的故事
- 第3章 深度学习， 掀起人工智能的新高潮
- 早期的人工神经网络
- 一代宗师杰弗里·辛顿
- 延恩·乐存与卷积神经网络
- GPU与海量训练数据
- 深度学习的应用
- 对天才少年的一点建议
- 第4章 从汇编语言到TensorFlow， 人工智能的开发语言和工具的演化
- 冯·诺依曼结构与汇编语言
- Lisp语言与Prolog语言
- UNIX操作系统与C语言
- Python语言
- TensorFlow深度学习框架
- 畅想未来：“超级人工智能”可能使用的编程语言
- 第5章 专家系统、知识图谱与人机对话，各种人工智能软件系统
- 专家系统
- 大百科全书项目
- 谷歌知识图谱
- 人机对话软件
- 第6章 机器人， 电影与现实
- 电影中的几个机器人
- 阿西莫夫三定律
- 工业机器人
- 移动机器人
- 电影与现实中的“钢铁侠”
- 第7章 数学家的贡献， 从牛顿到哥德尔
- 牛顿
- 莱布尼茨
- 费马
- 贝叶斯定理与贝叶斯网络
- 数理逻辑的演化
- 哥德尔
- 第8章 怀念先知， 冯·诺伊曼、图灵和香农
- 冯·诺伊曼
- 阿兰·图灵
- 先知的传承与未来的展望
- 附录1 将“良知”注入机器人“内心”的初步思考
- 附录2 人工智能大事年表
- 附录3 人工智能先驱者的学术谱系
- 附录4 术语释义汇编
- 附录5 参考文献
- 互联网参考资源
- 欢迎来到异步社区！
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人工智能简史是2018年由人民邮电出版社出版,作者刘韩。
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本书分为3部分，分别是综述篇、通用技术篇和行业应用篇。综述篇介绍了现阶段人工智能产品发展情况和人工智能政策环境。通用技术篇精心挑选10个以研发底层技术为核心竞争力的企业的产品，详细介绍了它们的实现思路以及现阶段应用。行业应用篇共有24个案例，主要汇集了人工智能技术与实体经济结合的应用案例，重点关注人工智能技术的应用场景拓展。
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本书共6章：第1章概述了工业报警系统的研究意义、突出问题和研究现状；第2章通过基于报警统计量的状态图，描述了某个时期内报警变量所处的运行状态；第3章提出了报警延迟器、报警死区和报警阈值的优化设计方法；第4章以关联变量的变化方向、变化空间、变化速率为基础，设计了相应的多变量报警器；第5章针对描述报警变量与根源变量关系的不同模型，建立了3种报警根源分析方法；第6章面向短时间内出现的大量报警信息，设计了
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本书内容包括ProcessSimulate概述，夹具、机器人的定义与机构的创建，机器人搬运、机床上下料、机器人焊接、点焊工作站、码垛工作站的模拟仿真。
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本书较为全面地论述了机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术的基本概念、基础原理和基本方法，以农业为应用场景，力求通缩易懂，深入浅出的介绍了与机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术问题联系密切的内容。全书主要分为4大部分：机器学习、大数据技术和图像处理技术的基础知识；经典的机器学习基本理论和方法，以及深度学习和大数据未来的发展；实践应用；机器学习和人工智能的数学基础与编程基础。
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本书从概念和数学原理上对人工智能所涉及的数据处理常用算法、图像识别、语音识别、自然语言处理、深度学习等几个主要方面进行了阐述，并以Python为主要工具进行了相应的编程实践，以使读者对人工智能相关技术有更直观和深入的理解。此外，本书还用几个独立的章节从原理和实践上介绍了量子计算、区块链技术、并行计算、增强现实等与人工智能密切相关的前沿技术。
