本书以通俗的语言和生动的案例，将ChatGPT、AIGC和元宇宙等热点一网打尽，全面展示“台前”“幕后”的来龙去脉，是一本深入浅出的通识书。本书将为你拨开迷雾，搞懂底层逻辑，把握风靡全球的未来科技和AI新时代的成长机会。
本书是一本由浅入深地介绍深度学习的理论原理及PyTorch深度学习框架的入门书籍，全书通过图文并茂的方式对重点知识进行讲解，注重实践，详细地介绍了PyTorch的基本使用、神经网络的构建和训练技巧、卷积神经网络和循环神经网络的实现，以及前沿的深度生成模型的应用。通过学习本书，读者不仅可以了解深度学习，而且可以轻松实现机器作诗、自动乐曲生成、机器翻译、图像去噪等有趣的应用。全书配有注释详细的代码，方便读者学习与实践。本书适用于对人工智能感兴趣的读者，也适合作为深度学习领域的入门教材。
本书系统地阐述了机器学习控制及其策略，全面介绍了当前有关机器学习控制在线性系统、非线性系统和湍流控制中的实验案例，展望了机器学习控制技术的未来发展和潜在应用。内容包括：反馈控制及其在实际复杂问题中面临的挑战；机器学习控制、实现方法及案例；线性控制理论中的几种经典方法；机器学习控制与经典控制方法的比较；非线性系统的机器学习控制；基于机器学习的流体控制实验；机器学习控制的战术与策略；未来机器学习控制的应用及其方法学的发展方向。
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技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。
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、数据中心等典型网络，阐述了网络管理、网络控制、任务调度等决策需求，深入论述了深度强化学习的模型构建与应用技术。第1章介绍了网络智能的需求与挑战；第2章介绍了先进的深度强化学习模型与
本书主要介绍经典的机器学习算法的原理和改进，以及Python的实例实现。本书的内容可以分成三部分： 第一部分是机器学习概念篇（第1章），充分介绍机器学习的相关概念，并且对机器学习的各种算法进行分类，以便读者对机器学习的知识框架有整体的了解，从而在后续的学习中更容易接受机器学习涉及的各类算法； 第二部分是Python机器学习基础篇（第2章和第3章），简单介绍Python的基本使用方法、机器学习库scikitlearn和人工智能工具集OpenAI Gym； 第三部分是机器学习算法与Python实践
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，本书介绍人工智能的行业概况，并将人工智能行业的岗位分为算法岗、工程岗、数据岗和产品岗，详细介绍各岗位的工作内容、能力要求、发展方向等。随后，本书讲解在人工智能行业求职的方法，包括求职前的准备工作和
本书着眼于人工智能自身的安全问题，旨在将当前人工智能安全的基础问题、关键问题、核心算法进行归纳总结。本书的定位是学习人工智能安全的入门书籍，因此先详细介绍了人工智能安全相关的基础知识，包括相关的基础算法和安全模型，使得读者明确人工智能面临的威胁，对人工智能安全有一个大体的概念和初步认识。然后将人工智能系统的主要安全威胁分为模型安全性威胁和模型与数据隐私威胁两大类。模型安全性威胁主要包括投毒攻击、后门攻击、对抗攻击、深度伪造。模型与数据隐私威胁主要包括窃取模型的权重、结构、决策边界等模型本身信息和
本书通过基础理论和算法实践相结合，循序渐进地介绍了人工智能领域中的常见算法，并以围棋游戏作为媒介，全面、系统地介绍了人工智能算法的实现方法，并通过Keras和PyTorch框架实践人工智能算法中的深度强化学习内容。全书共10章，分别介绍围棋的基础知识、如何制作围棋软件、传统棋类智能算法、神经网络入门知识、如何实现围棋智能体程序、通用化围棋智能体程序、策略梯度算法、基于价值的深度学习网络(DQN)算法、ActorCritic算法、如何实践AlphaGo和AlphaZero等知识，书中的每个
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，涉及图像智能分析、文本智能分析、语音智能分析、EasyDL OCR等；然后，重点阐释了人工智能模型调用、人工智能模型部署方面的内容；最后，分析人工智能在各个领域的应用案例并介绍相
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