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人機(jī)物融合群智計(jì)算
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隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展與加速融合,智能物聯(lián)網(wǎng)(AIinIoT,AIoT)正成長為一個(gè)具有具有廣泛發(fā)展前景的新興前沿領(lǐng)域。物聯(lián)網(wǎng)智能應(yīng)用和服務(wù)已經(jīng)逐步融入國家重大需求和民生的各個(gè)領(lǐng)域,如智慧城市、智能制造、無人駕駛、智慧農(nóng)業(yè)、健康衛(wèi)生、國防軍事等。在智能物聯(lián)網(wǎng)背景下,人(智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備等)、機(jī)(云設(shè)備/邊緣設(shè)備)、物(物聯(lián)網(wǎng)終端)這三種基礎(chǔ)要素正在走向協(xié)作和融合,邁向人機(jī)物融合群智計(jì)算時(shí)代。人機(jī)物融合群智計(jì)算(CrowdHMI)是指利用人/機(jī)/物感知能力的差異性、計(jì)算資源的互補(bǔ)性、節(jié)點(diǎn)間的交互性,通過協(xié)同感知、分布式學(xué)習(xí)、群智知識(shí)遷移等來解決單獨(dú)利用某種智能難以解決的復(fù)雜問題,進(jìn)而構(gòu)建具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)、可遷移能力的智慧空間。其潛在的研究挑戰(zhàn)包括人機(jī)物群智融合機(jī)理,人機(jī)物協(xié)作群智感知,自學(xué)習(xí)增強(qiáng)與自適應(yīng)演化(深度模型壓縮、遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)等),群體分布式學(xué)習(xí)模型(邊緣智能、端邊云協(xié)同計(jì)算、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等)方面。本書將為大家介紹人機(jī)物融合群智計(jì)算的基礎(chǔ)理論、概念模型、研究挑戰(zhàn)與關(guān)鍵技術(shù)、典型應(yīng)用,并對其未來發(fā)展方向進(jìn)行展望。本書可以為物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、智能制造等領(lǐng)域的科研人員和IT從業(yè)者提供創(chuàng)新的發(fā)展視角及相關(guān)理論、方法與技術(shù)支撐,也可作為相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生課程教材。

郭斌 劉思聰 於志文 ·人工智能 ·44.4萬字

深度學(xué)習(xí)與圍棋
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這是一本深入淺出且極富趣味的深度學(xué)習(xí)入門書。本書選取深度學(xué)習(xí)近年來最重大的突破之一AlphaGo,將其背后的技術(shù)和原理娓娓道來,并配合一套基于BetaGo的開源代碼,帶領(lǐng)讀者從零開始一步步實(shí)現(xiàn)自己的“AlphaGo”。本書側(cè)重實(shí)踐,深入淺出,庖丁解牛般地將深度學(xué)習(xí)和AlphaGo這樣深?yuàn)W的話題變得平易近人、觸手可及,內(nèi)容非常精彩。全書共分為3個(gè)部分:第一部分介紹機(jī)器學(xué)習(xí)和圍棋的基礎(chǔ)知識(shí),并構(gòu)建一個(gè)最簡圍棋機(jī)器人,作為后面章節(jié)內(nèi)容的基礎(chǔ);第二部分分層次深入介紹AlphaGo背后的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù),包括樹搜索、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)機(jī)器人和強(qiáng)化學(xué)習(xí),以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的幾個(gè)高級技巧,包括策略梯度、價(jià)值評估方法、演員-評價(jià)方法3類技術(shù);第三部分將前面兩部分準(zhǔn)備好的知識(shí)集成到一起,并最終引導(dǎo)讀者實(shí)現(xiàn)自己的AlphaGo,以及改進(jìn)版AlphaGoZero。讀完本書之后,讀者會(huì)對深度學(xué)習(xí)這個(gè)學(xué)科以及AlphaGo的技術(shù)細(xì)節(jié)有非常全面的了解,為進(jìn)一步深入鉆研AI理論、拓展AI應(yīng)用打下良好基礎(chǔ)。本書不要求讀者對AI或圍棋有任何了解,只需要了解基本的Python語法以及基礎(chǔ)的線性代數(shù)和微積分知識(shí)。

(美)馬克斯·帕佩拉 凱文·費(fèi)格森 ·人工智能 ·19.7萬字

自然語言處理應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)
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本書系統(tǒng)介紹了自然語言處理及深度學(xué)習(xí),并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景和綜合案例,深入淺出地講解自然語言處理領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)。全書共15章,分為4個(gè)部分。第1部分是自然語言處理基礎(chǔ),首先介紹自然語言處理的相關(guān)概念和基本技能,然后介紹詞向量技術(shù)和實(shí)現(xiàn)方法,最后介紹關(guān)鍵詞提取技術(shù)。第2部分是自然語言處理核心技術(shù),分別介紹樸素貝葉斯算法、N-gram語言模型、PyTorch深度學(xué)習(xí)框架、FastText模型文本分類和基于深度學(xué)習(xí)的文本分類。第3部分是序列標(biāo)注,介紹序列標(biāo)注的具體應(yīng)用,如HMM詞性標(biāo)注和HMM命名實(shí)體識(shí)別等常見的自然語言處理應(yīng)用場景。第4部分是預(yù)訓(xùn)練模型,它在很大程度上促進(jìn)了自然語言處理的發(fā)展,這部分內(nèi)容關(guān)注預(yù)訓(xùn)練模型的具體應(yīng)用,如ALBERT的命名實(shí)體識(shí)別、Transformer的文本分類、BERT的文本相似度計(jì)算、ERNIE的情感分析等。本書適合對人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理感興趣的讀者閱讀,也可以作為應(yīng)用型本科院校和高等職業(yè)院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教材。

韓少云等編著 ·人工智能 ·6萬字

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