《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
本书是2023年不可错过的AIGC入门读物,是介绍大语言模型时代ChatGPT的重要资料,由人工智能独角兽企业硅基智能核心团队编纂而成,结合生动的比喻和有趣的案例,向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府机构科普AIGC的源起、技术思想和商业落地场景。本书涵盖了ChatGPT、OpenAI、生成式AI、人工智能、聊天机器人、AI绘画、内容生成直播、内容生成短视频等内容。
(1) 本书内容全面,详细介绍了经典自动控制理论、状态空间控制理论、离散数字系统控制理论技术和非线性系统分析的基本知识。整本书结构清晰明了、内容丰富,融会贯通了由基本概念到实际应用的思想。本书浅显易懂,数学理论分析过程翔实, 读者只需要的微分方程、线性代数和拉普拉斯变换基础就可以理解其中的知识,可以作为大多数高校的教材。(2) 每章的结构安排清晰合理。每章的简介(Introduction)部分都提纲挈领地给出了章节的知识背景和控制要求,以及章节的主要内容结构分布。在每章的各个小节,作者首先详细介绍各种理论、技术,紧接着给出翔实的例子,避免了读者局限于抽象的理论。而每章末尾对关键的知识点及时地进行了小结,有助于加深读者对所学知识的了解,形成完整的知识理论体系。(3) 本书较早地引入了MATLAB的使用,并且在
《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
你的游戏是否有角色不能任意走动?是否有角色走进障碍物?是否有非玩家角色不能按照团队运动?现在你就可以掌握高级人工智能(AI)技术以解决这些问题。不管你是编程新手或者是个仅仅想快速学习AI的熟练游戏编程人员,你都会发现本书对于理解并应用AI到你的游戏中是非常合适的入门书籍。本书正是为你提供游戏开发方面高级、有用的AI技术的。如果你曾试图使用AI延长你的游戏的生命周期,让你的游戏更加具有挑战性,更重要的是让它们更加有趣,这本书就是为你准备的。 David M.Bourg(畅销书《游戏开发中的物理学》的作者)和Glenn Seemann将用非常直观、易懂的语言给你介绍一些诸如有限状态机、模糊逻辑和神经网络之类的技术,全书使用源代码(用C和C 编写)说明这些技术。从基本的诸如追赶、躲避、基于模式的运动和聚集等游戏行为到玩家行为预测,这本书告诉
如何应对以人工智能为代表的新一轮科技革命带来的伦理和治理上的挑战?这是一个未被以往任何单个学科的研究所涵盖的问题。相比以往的技术,人工智能的独特之处就在于它的“自主性”。换言之,或由于技术本身的特性、或由于其应用过程中社会赋予了它特定角色,当代人工智能技术已经在深度“参与”人的决策。在这个意义上,人工智能技术与传统的工具意义上的技术有质的区别。正是由于这种对人的决策的深度“参与”,人工智能技术导致了短期和长期的伦理问题。本书系统地讨论了这些问题,在社会如何应对新一轮科技革命和产业变革的问题上有思想资源和分析框架上的性贡献。
算法已在多大程度上影响我们的生活? 购物网站用算法来为你推荐商品,点评网站用算法来帮你选择餐馆,GPS系统用算法来帮你选择*路线,公司用算法来选择求职者 当机器最终学会如何学习时,将会发生什么? 不同于传统算法,现在悄然主导我们生活的是 能够学习的机器 ,它们通过学习我们琐碎的数据,来执行任务;它们甚至在我们还没提出要求,就能完成我们想做的事。 什么是终极算法?
《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。