AI技术

图像处理、分析与机器视觉
本书系统地介绍了图像处理和机器视觉的基本理论、算法和应用,内容包括图像的获取、表示和编码、滤波和增强、图像分割和特征提取、图像识别和目标跟踪等。
神经网络与机器学习
本书深入浅出地讲解了神经网络及其在机器学习中的应用,介绍了许多基础概念和重要的技术,如感知器、反向传播、卷积神经网络等。
深入理解机器学习:从原理到算法
这本书非常适合那些想要深入了解机器学习背后原理和算法的读者。书中详细介绍了各种机器学习算法,包括支持向量机、决策树、神经网络和深度学习等,并深入讲解了这些算法的数学原理和推导过程。
机器学习
这本书是机器学习领域的经典之作,是学习和实践机器学习的绝佳教材。它详细地介绍了机器学习的基本概念、方法和技术,包括监督学习、无监督学习、强化学习等各种学习范式,并讨论了在实践中所遇到的各种问题。
人工智能:一种现代的方法
该书介绍了许多关键的人工智能概念,如搜索算法、神经网络、机器学习等,并提供了许多实用的应用案例和算法。这本书的一大特点是既具有理论深度,又能帮助读者理解实际应用,非常适合人工智能领域的初学者。 作为清华大学出版社出版的经典人工智能教材之一,该书的语言简洁明了,涵盖面广,风格幽默,对人工智能的概念和技术进行了深入浅出的讲解。该书还提供了许多练习题和编程作业,有助于读者巩固知识和提升实践能力。
深度学习
深度学习的经典教材,本书从浅入深地介绍了深度学习的理论和实践,涵盖了前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度生成模型等多个领域。