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人工智能基础 |
本书共13章, 主要分为两篇章: 基础理论篇和实践应用篇, 旨在系统全面地介绍人工智能的基础知识和实践案例。本书主要内容涵盖从基础算法 (如搜索算法、约束满足问题) 到高阶的机器学习、深度学习和强化学习理论, 并深入探讨了卷积神经网络、生成对抗网络和图神经网络等重要神经网络架构。书中还介绍了智能计算方法, 如遗传算法和粒子群算法。此外, 本书部分章节展示了支持向量机、目标检测和强化学习的实际应用案例, 也讨论了无人驾驶、精准营销等当今热门应用领域。 |
唐宇等编 |
机械工业出版社 |
TP18 |
39.8 |
0 |
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自动化与智能科学概论:微课视频版 |
本书由自动化与智能科学相关背景、人工智能共性技术机器人与智能系统三大模块组成。首先, 阐述了人工智能的发展历程以及目前人工智能研究的大背景, 从早期机械到现代智能系统的演进与迭代中梳理出自动化学科发展脉络, 以及机器人技术的简要发展历程,分析了新一代人工智能与新一代机器人的融合趋势; 随后, 逐一聚焦认知科学、深度学习强化学习群体智能、演化博弈、大数据智能和虚拟仿真等, 阐释了一系列人工智能的重要共性技术; 最后, 由于机器人被学界认为是人工智能技术的最佳载体, 因此剖析了机器人视觉控制、机器人同步定位与建图以及移动机器人建模与控制等关键核心技术的沿革和进展, 并以医疗机器人和微纳操作机器人为例创新集成了上述多章的相关内容。 |
刘景泰主编 |
清华大学出版社 |
TP18 |
69.8 |
0 |
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人工智能通识 |
本书从人工智能的多个角度展开, 深入探讨其技术、应用及伦理问题。首先通过未来生活场景引出人工智能的应用, 接着介绍其技术基石, 包括智能制造、智慧交通等行业应用。书中还深入剖析了人工智能的基本原理、AIGC技术及其大模型核心算法, 并探讨了人工智能体的搭建和文生文、图像与视频生成的应用。最后聚焦于人工智能的安全与伦理问题, 强调监管的重要性。 |
王玉贤主编 |
人民邮电出版社 |
TP18 |
49.8 |
0 |
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这就是DeepSeek:DeepSeek从原理到实践 |
本书从全球AI格局出发, 深入剖析DeepSeek的架构、原理、训练过程及应用场景, 全方位展示其如何在行业中脱颖而出。全书共分为十个章节, 从理论到实践全面覆盖。第1章阐述了DeepSeek的使命与愿景, 揭示其技术优势与市场定位。第2章带领读者回顾大模型的基础知识, 帮助构建扎实的理论基础。第3章与第4章详细解析DeepSeek的核心架构与工作原理, 从Transformer技术的改进到文本生成的实现进行了全景式的揭秘。第5至第7章深入探讨DeepSeek的内部机制、训练过程及训练优化策略, 揭秘其在高效计算、低成本训练与强化学习方面的独到优势。第8章展示了DeepSeek在多模态融合与边缘部署中的技术领先性。第9章对其局限性与挑战进行了深刻分析, 探讨未来技术发展与行业前景。 |
王卓, 薛栋, 隆建著 |
北京大学出版社 |
TP18 |
69 |
0 |
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深度学习理论及实践:从机器学习到深度强化学习 |
本书全面梳理机器学习、深度学习和强化学习相关理论和方法, 完整设计各种模型和算法的应用实例。首先概述与人工智能和深度学习相关的基本概念和发展历程; 然后详细介绍机器学习中的回归任务、分类任务、梯度下降法的基本理论和算法, 并给出完整的TensorFlow编程实例; 之后循序渐进地阐述人工神经网络与深度学习、深度神经网络的训练方法、卷积神经网络和典型的网络模型, 并给出各种模型和算法的TensorFlow编程实例, 包括完整的数据处理、模型构建、模型训练和测试、模型评估、实验结果分析、算法优化和改进; 最后介绍强化学习、深度强化学习的基本理论和具体算法, 并给出相关算法应用的TensorFlow编程实例。 |
魏翼飞, 李骏编著 |
清华大学出版社 |
TP181 |
59 |
0 |
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机器学习方法:第2版 |
本书全面系统地介绍了机器学习的主要方法, 共分4篇, 第1篇介绍监督学习的主要方法, 包括线性回归、感知机、支持向量机、最大熵模型与逻辑斯谛回归、提升方法、隐马尔可夫模型和条件随机场等; 第2篇介绍无监督学习的主要方法, 包括聚类、奇异值分解、主成分分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、EM算法、潜在语义分析、潜在狄利克雷分配等。第3篇介绍深度学习的主要方法, 包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer、扩散模型、生成对抗模型等。第4篇介绍强化的主要方法, 包括马尔可夫决策、多臂老虎机、近端策略优化、深度Q网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法。详细叙述各个方法的模型、策略和算法。从具体例子入手, 由浅入深, 帮助读者直观地理解基本思路, 同时从理论角度出发, 给出严格的数学推导, 严谨翔实, 让读者更好地掌握基本原理和概念。目的是使读者能学会和使用这些机器学习的基本技术。为满足读者进一步学习的需要, 书中还对各个方法的要点进行了总结, 给出了一些习题, 并列出了主要参考文献。 |
李航著 |
清华大学出版社 |
TP181 |
198 |
0 |
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深度学习及应用 |
本书共10章, 主要内容包括绪论、深度学习基础理论及实践、卷积神经网络理论及实践、基于CNN的目标检测算法及实践、基于CNN的图像分割算法及实践、循环神经网络理论及实践、注意力机制与Transformer、生成式网络及实践、强化学习理论及实践、大模型技术及实践等。本书紧密结合产教融合与科教融汇的理念, 将机械、医工、自动驾驶等领域的产业级工程项目和科研成果转化为教学实践项目, 确保理论知识与实际应用的无缝对接。 |
徐国艳著 |
机械工业出版社 |
TP181 |
49.8 |
0 |
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深度学习基础与案例教程 |
本书从人工智能概述、机器学习基础、线性模型进而引出神经网络非线性模型, 然后展开深度学习各种经典的网络模型。深度学习模型部分主要讲解卷积神经网络、循环神经网络、Transformer模型及应用、生成对抗网络、迁移学习等。最后通过两个综合案例来进行巩固提升。第一个案例是电影情感分析项目实战, 涉及到循环神经网络和文本语义处理等知识模块综合应用。第二个案例是图像分类实战, 涉及到卷积神经网络及图像处理、数据可视化等知识综合应用。 |
迟殿委, 贾泽豪主编 |
机械工业出版社 |
TP181 |
69.9 |
0 |
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稀疏学习与分类 |
本书系统介绍了近年来稀疏学习与分类领域常见的理论及技术, 并结合作者多年的研究成果, 展示了相关理论及技术在HIC领域的实践情况。全书共5章, 主要内容包括稀疏学习的基本工具、稀疏学习的数学基础、最小二乘支持向量机、基于拉普拉斯支持向量机的HIC及基于张量稀疏编码的HIC等。 |
杨丽霞, 张瑞, 杨淑媛著 |
清华大学出版社 |
TP181 |
69 |
0 |
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机器学习算法思想与实践 |
本书系统讲解了机器学习的基础知识体系与实践框架, 共8章。首先介绍机器学习的基本概念、发展历程及分类 (监督学习、无监督学习等), 接着深入讲解相似度计算、模型性能评估、数据收集与预处理、特征工程等核心环节, 并针对常见算法 (如线性回归、决策树、支持向量机、集成学习等), 结合生活化案例剖析其设计思想与实现逻辑。最后, 本书专设Python编程基础与经典算法实践章节, 通过完整案例演示数据准备、模型训练到评估优化的全过程, 并辅以代码示例与单元测试指导, 助力读者提升机器学习算法的代码实践能力。 |
夏家莉, 白耀辉, 卢思洋主编 |
中国铁道出版社有限公司 |
TP181 |
62 |
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知识建模与机器学习 |
本书为学术专著。随着技术的不断进步, 知识建模和机器学习正在逐渐融合。一方面, 机器学习为知识建模提供了强大的数据处理能力, 使得模型能够更加精准地反映现实世界。另一方面, 知识建模为机器学习提供了结构化的知识框架, 使得学习过程更加高效和可解释。同时, 知识建模通过构建和应用知识模型, 将分散、异构的数据资源转化为统一、有序的知识体系, 提供高质量的数据。这不仅能够提高数据的可访问性和可用性, 还能够促进不同领域、不同组织之间的数据交流与合作, 从而实现知识的共创与共享, 为机器学习和深度学习做好高质量的数据准备。 |
刘秋菊, 石彦华著 |
郑州大学出版社 |
TP181 |
59 |
0 |
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计算智能:原理与实践 |
本书共9章, 所涉及的计算智能包括进化计算 (遗传算法及其DNA/RNA计算、Memetic算法)、群智能计算 (雁群算法、蝙蝠算法、猴群算法)、仿自然规律计算 (万有引力搜索算法) 及仿人智能计算 (神经网络、细胞神经网络、自组织神经网络)。每类计算智能都给出了其在信号处理领域的应用案例。 |
郭业才著 |
西安电子科技大学出版社 |
TP183 |
64 |
0 |
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传感器技术及应用电路项目化教程:第2版 |
本书内容主要包括传感技术应用综述、典型传感器及其应用 (包括光电传感器、红外传感器、霍尔传感器、气敏传感器、温度传感器、湿度传感器、超声波传感器、数字式位置传感器和智能化传感器等) 和传感技术在现代检测系统中的应用 (包括现代检测系统简介、机器人中的传感技术应用、传感器在智能楼宇中的应用、汽车控制中的传感器应用、传感技术与智慧生活等) 三大部分, 共分为15章。 |
钱裕禄主编 |
北京大学出版社 |
TP212 |
59 |
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可穿戴传感器:材料调控、器件设计、加工技术与应用 |
本书以“材料-结构-工艺-应用”为主线, 深入剖析可穿戴传感器的核心技术: 从碳纳米材料、金属氧化物等敏感材料的设计优化, 到压阻式、电容式等传感单元的结构创新, 再到微纳加工、激光光刻等先进制造工艺, 最终落脚于人体体征监测系统级应用设计。本书内容前沿新颖, 涵盖行业最新研究成果与技术进展; 理论实践并重, 既系统阐述基础原理, 又通过复合传感材料测试、微波式传感结构设计等典型案例进行实证分析; 最后, 本书还通过人体体征监测系统设计案例, 有机整合材料、结构、工艺及测试方法, 帮助读者构建系统化的技术认知。 |
于赫著 |
化学工业出版社 |
TP212.6 |
99 |
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机器人学 |
本书是一本解析机器人科学原理、技术及应用的书籍, 深入剖析了机器人学基础理论 (包括运动学、动力学与控制方法), 能为学者构建坚实的知识框架, 同时聚焦轨迹规划、传感器及驱动器等前沿技术, 旨在激发技术创新, 拓宽机器人应用边界。本书涵盖从机器人基础知识、运动学与动力学, 到轨迹规划、控制方法, 再到传感器及驱动器的全方位内容, 共分为6章, 分别为: 机器人基础知识、机器人运动学、机器人动力学、轨迹规划、机器人控制、机器人传感器及驱动器。 |
王建锋, 梁庆军, 潘峰主编 |
东南大学出版社 |
TP24 |
48 |
0 |
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机器人系统的工程应用基础 |
本书共分为7章, 内容涵盖了工业机器人概述、工业机器人的数学基础、机器人常用传感器、机器人传动机构、物流输送机器人、爬壁机器人、移动机器人等。 |
王刚编 |
北京邮电大学出版社 |
TP24 |
49.5 |
0 |
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智能四足机器人Lite3实训案例集 |
本书旨在为广大学习者提供一个全面了解和深入研究四足机器人的窗口。通过精选的一系列实训案例, 本书将引导读者从具体的实训操作案例出发, 逐步掌握四足机器人Lite3的综合应用。本书案例均基于杭州云深处科技的教育科研类四足机器人产品Lite3, 每一个实训案例都经过精心设计, 从简单到复杂, 涵盖四足机器人开发的各个方面。结合最新的研究成果和技术动态, 帮助读者把握行业脉搏。 |
朱秋国主编 |
浙江大学出版社 |
TP24 |
39 |
0 |
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移动机器人技术开发与应用 |
本书通过讲解移动机器人的知识要点, 能够让读者迅速熟悉移动机器人的整体框架和设计原理。在此基础上, 本书以实践为重心, 讲解大量同步定位和建图技术、导航、三维重建、机器视觉、自然语言处理等方面的基础理论、工作原理及动手练实例, 帮助读者在理解移动机器人基础功能的同时掌握移动机器人开发技术, 能将所学内容应用于实践。 |
饶蕾, 范光宇主编 |
机械工业出版社 |
TP242 |
39 |
0 |
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机器人智能算法导论 |
本书可分为5个部分: 第1部分 (第1-4章) 介绍机器人的基本概念及相关的数学、机器学习基础知识; 第2部分 (第5-6章) 介绍机器人传感器和感知数据处理方法; 第3部分 (第7-9章) 讲述贝叶斯滤波器、线性卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器等经典状态估计算法; 第4部分 (第10-11章) 讲述基于扩展卡尔曼滤波器的机器人定位和SLAM的完整流程, 将经典算法与具体机器人任务相结合; 第5部分 (第12章) 介绍机器人运动规划。 |
韦世奎, 阮涛, 赵耀编著 |
电子工业出版社 |
TP242 |
68 |
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工业机器人机械系统应用设计 |
本书为校企合作开发教材, 共5章, 包括工业机器人机械结构基础、配合与公差技术、机器人典型手部机构设计、机器人移动机构设计、立体仓储取料系统设计, 在编写过程中编者力求引导读者将理论知识与机械设计相融合。 |
王伟, 梁洪舟, 胡小燕主编 |
北京交通大学出版社 |
TP242.2 |
48 |
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