随着人工智能的发展,以机器代替人来完成各种生产生活活动已经越来越普遍,自动控制系统的需求越来越大。自动控制原理是设计和实现自动控制系统的理论基础,同时也是培养控制理论与控制工程学科、机械工程学科、电气工程学科等专业人才的必备基础知识。本书主要针对自动控制原理的经典控制部分进行介绍,在传统自控原理教学内容的基础上,在教材
鉴于小数据和数据孤岛成为制约人工智能技术发展的关键挑战性问题。本书全方位讲解人工智能领域的联邦学习原理,翔实阐述在平衡智能学习和信息安全的前提下,如何通过加密机制进行模型参数交换,安全地进行人工智能模型训练,所建立的虚拟共享智能模型与直接聚合所有数据获得的zui优模型性能相近。除此之外,本书致力于全流程介绍联邦学习实践
软件架构是指可以简化软件开发过程并提高应用程序质量的实现架构和系统。本书在第1版的基础上进行了全面修订和扩展,面向.NET5和C#9,介绍了一些能够助你成为一名卓越的软件架构师所需的关键技能、知识和**实践。第2版增加了对软件架构原则的额外讲述、Azure服务结构、Kubernetes和Blazor等新章节。另外,还增
本书是新一代人工智能实践系列教材之一,从理论基础、平台框架、网络模型和模型优化4个方面重点阐述深度学习技术的基础与实践。本书分为4篇8章内容,包括深度学习概述、深度学习原理、深度学习框架、MindSpore实践、卷积神经网络、模型优化与强化学习实战。 本书可作为人工智能专业、智能科学与技术专业以及计算机类相关专业的本科
自动驾驶汽车、自然语言识别、内容推荐引擎的实现都离不开人工智能和机器学习算法。机器学习算法只有在解决具体问题时才能体现价值。本书以解决各种趣味问题为目标,教读者用Python、JavaScript、C编写机器学习算法,内容深入浅出,兼具实用性与大局观。读者将学习编写遗传算法、启发式算法、爬山算法、模拟退火算法,运用蒙特
本书结合物联网应用技术人才培养方案和职业技能需求,以NB-IoT一体化教学实训套件为载体,采用项目化教学方式,将理论与实践结合起来组织全书的内容。本书共分为7章:第1~4章是理论部分,内容涵盖了物联网技术相关理论、NB-IoT技术相关理论、NB-IoT应用开发平台介绍和开发环境搭建;第5~7章是实践部分,由浅入深进行讲
本书深入浅出地介绍了人工智能的相关内容,旨在帮助读者快速了解人工智能的基础知识、最新应用和未来发展。 全书分为5篇,共12章。第1篇为基础知识篇,主要包括人工智能概述、AI行业发展的驱动力和机器学习的基础概念及应用;第2篇为感知表达篇,主要包括智能感知和自然语言理解的主要技术及应用;第3篇为专业智能篇,主要包括音乐人工
如今,绝大多数数据科学家和数据工程师基于高质量的标记数据集来训练学习模型。但是,人工构建训练集既耗时又昂贵,以至于很多公司的机器学习项目无法完成。有一种更为实用的方法。在本书中,WeeHyongTok、AmitBahree和SenjaFilipi向你展示了如何使用弱监督学习模型创建产品。 你将学习如何通过使用Snor
本书将人工智能与人类智慧深度融合,系统、全面地介绍了类脑智能目标检测网络的构建原理、方法、过程,具有较高的学术价值;同时,本书将所构建的类脑智能目标检测网络在无人车交通标志检测、无人车-机械臂协同作业这两个场景进行了示范应用,具有较大的工程应用价值。本书主要的读者群体为从事类脑智能、计算机视觉、无人系统研究的科研工作者
本书基于作者多年的研究成果,详细介绍了跨数据中心机器学习的训练系统设计和通信优化技术。本书面向多数据中心间的分布式机器学习系统,针对多数据中心间有限的传输带宽、动态异构资源,以及异构数据分布三重挑战,自底向上讨论梯度传输协议、流量传送调度、高效通信架构、压缩传输机制、同步优化算法、异构数据优化算法六个层次的优化技术,旨