会员
你好中小学人工智能
龚超等更新时间:2022-05-06 17:22:44
最新章节:15.3 长路漫漫开会员,本书免费读 >
本书是一本体系完整、综合全面介绍中小学人工智能相关内容的书籍。本书涉及人工智能的历史与发展,中小学人工智能战略定位、课程体系建设、计算思维,编程、机器人、知识工程、搜索算法、机器学习、深度学习、人工智能+X、人工智能对教育赋能、人工智能道德伦理与法律以及人工智能未来发展的展望等相关内容。本书可以作为中小学教师教授人工智能课程的辅助书籍,也适合对中小学人工智能教育感兴趣的广大读者阅读使用,还可以作为广大读者系统了解人工智能相关知识的参考用书。
上架时间:2022-03-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
你好中小学人工智能最新章节
查看全部龚超等
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
AIGC:让生成式AI成为自己的外脑
《AIGC:让生成式AI成为自己的外脑》针对近期较为火热的AIGC技术及其相关话题,介绍AIGC的技术原理、专业知识和应用。全书共分为九章。第一章介绍AIGC技术的基本概念和发展历程;第二、三章介绍AIGC的基础技术栈和拓展技术栈;第四、五章分别讨论了AIGC技术在文本生成和图像生成两个领域的现状和前景;第六章列举了目前较为热门的AIGC技术应用;第七章描述了AIGC的上、中、下游产业链及未来前景计算机12.8万字 - 会员
机器学习的算法分析和实践
本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最计算机7.4万字 - 会员
人工智能新时代:核心技术与行业赋能
本书以人工智能为核心,上篇讲述了人工智能理论知识及发展蓝图规划,目的是帮助读者认识人工智能,找到入局人工智能领域的途径和方法;中篇罗列了可以为人工智能赋能的前沿技术,包括NLP、机器学习、大数据、物联网、区块链等;下篇总结了人工智能对交通、农业、医疗、制造、教育、金融、文娱等行业的影响和作用,旨在让读者了解人工智能是如何在这些行业实现商业化落地的。本书从多个角度出发,描绘了一幅完整的人工智能发展蓝计算机15.8万字 - 会员
文心一言:人人都能上手的AI工具
本书作为文心一言的学习指南,全面、细致地介绍了文心一言PC端和App的各项功能和使用方法,力求通过简洁明了的语言和图文并茂的形式,让读者快速掌握文心一言的各项功能。全书共8章,首先简单介绍了人工智能发展的几个阶段及文心一言的相关研发背景;随后介绍了文心一言的基础页面及功能等内容,以及文心一言在学习、工作、生活娱乐方面的应用及相关案例;接着介绍了文心一言的插件,以及文心一言App的功能和使用技巧;最计算机10.7万字 - 会员
从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM
大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》共18章,内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建计算机12.8万字 - 会员
破解深度学习(核心篇):模型算法与实现
本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。经过基础篇的学习,想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识,掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇,将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章,前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络,深入详解各类主流模型及其变体;第4章介绍这三类基计算机13.4万字 - 会员
Python视觉分析应用案例实战
本书以Python3.10.7为平台,以实际应用为背景,通过概念、公式、经典应用相结合的形式,深入浅出地介绍了Python图形图像处理经典实现。全书共10章,主要包括绪论、迈进Python、Python图形用户界面、数据可视化分析、图像视觉增强分析、图像视觉复原分析、图像视觉几何变换与校正分析、图像视觉分割技术分析、图像视觉描述与特征提取分析、车牌识别分析等内容。通过本书的学习,读者可领略到Py计算机12.3万字 - 会员
机器学习(第2版)
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容计算机30.2万字 - 会员
机器学习
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算计算机22.7万字