本书在介绍机器学习和通信辐射源个体识别的基本概念与研究现状的基础上,用机器学习领域最新的理论成果去解决通信辐射源个体识别存在的具体问题,系统阐述了流形学习、稀疏表示、深度学习、浅层学习等机器学习方法在通信辐射源个体识别中应用的最新研究成果。
本书聚焦人工智能迅速发展及广泛应用背景下的深度学习主题,内容以数学优化(线性回归和逻辑回归)为起点,延申到单神经元神经网络,依次介绍全连接网络、卷积网络、循环网络,并给出应用实例。全书内容阐述以“简中求道”为核心思想,遵循由数理到网络、由简单网络到复杂网络、由理论到实践的路线,引导读者循序渐进地掌握深度学习的核心技术。
本书对机器学习的基础知识和基本算法进行了详细的介绍,对广泛应用的经典算法(如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等)进行了深入的分析,并讨论了无监督学习的基本方法。用6章对深度学习和深度强化学习进行了相当全面的叙述,不仅深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆
随着大数据、物联网和5G等技术的发展,人工智能早已进入我们的生活,并作为核心驱动力,对各行各业进行了深刻的塑造和改变,推动着商业模式、经济结构甚至国家战略的升级革新。本书作者精心构建了认知觉醒、工具赋能和商业落地三个篇章九大思维,旨在全方位、多层次地展现AI思维的魅力与力量,为读者呈现一个完整的AI思维框架体系。本书是
随着人工智能技术的广泛应用,传统的意识形态工作面临着前所未有的机遇和挑战。一方面,人工智能以其强大的信息传播能力,为意识形态的传播提供了更为便捷、高效的渠道,使得各种思想和观念能够以前所未有的速度和广度进行传递;另一方面,人工智能技术也可能成为某些不良信息的扩散工具。本书旨在为读者提供一个全面、深入地理解人工智能在意识
本教材全面介绍了机器学习与模式识别的基本概念、核心理论方法和最新研究进展与应用。全书系统地讲解了机器学习算法、模型评估与优化、特征提取与选择、深度学习与神经网络等关键技术。同时,结合实际案例,分析了机器学习与模式识别在计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理等领域的应用。
随着AI技术的不断成熟,AI已经在内容创作领域展现出巨大的潜力。本书从AI的发展历程出发,系统介绍AI技术在文字、图像、视频等不同类型内容生成中的应用方法与技巧。本书提供了丰富的实战案例,通过详细的步骤解析,读者不仅能够全面了解AIGC的理论基础,还能掌握具体的操作技能和实战经验。无论是初次接触AIGC的新手,还是希望
本书系统讲解了ChatGPTAI实战的基本操作知识,如基础操作、进阶操作、常见提示词模板的使用和ChatGPT在常见领域的综合应用等。学习本书可以快速掌握ChatGPTAI实战应用。全书共11章,分别讲解了ChatGPT入门的基本操作、编写与优化ChatGPT的提示词、ChatGPT文案创作提示词模板、ChatGPT生
本书全面探讨生成式人工智能(AIGC)在文化传播领域的机遇、挑战、信任形成机理及提升策略。首先分析AIGC在文化传播中的角色,探讨其如何推动文化创新和多样性,并讨论其在跨文化交流中的价值。重点强调了在数字信任危机中构建新的文化传播模式。在个体信任的影响因素方面,通过结构方程模型揭示了知识寻求、工作效率和社会互动在信任形
人工智能和机器学习受数据驱动的趋势日益明显。仿真技术不仅强大,而且魅力无穷,有望释放两者的全部潜能。本书的主要内容有:用Unity引擎和仿真技术,解决机器学习和人工智能问题。用游戏引擎合成图像训模。创建仿真环境,训练强化学习和模仿学习模型。采用PPO等高效通用算法解决基于仿真的机器学习问题。用不同方法训练多种机器学习模