神经网络与深度学习：基于MATLAB的仿真与实现

机器学习是人工智能的核心，而统计思维则是机器学习方法的核心：从随机性中寻找规律性。例如，利用损失最小化思想制定学习策略，采用概率最大化思想估计模型参数，利用方差对不确定性的捕捉构造k维树，采用贝叶斯公式构建分类决策模型，等等。只有树立正确的统计思维，才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角，揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想，帮助读者构建理论体系。

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基础知识。本书总计9章，深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础，从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门，介绍了必要的数学概念和必备工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络，从最简单的多层感知机开始，讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法，以及三大典型模型（基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神

ChatGPT是当下最新、最热门的工具、效率工具，但为什么不同的人使用效果天差地别，整体上来说：一是认知上的不足；二是方法上的不足。这正是本书要解决的问题。本书不仅让读者会用ChatGPT，更尝试让读者意识到自己需要构建一个完整的学习体系，同时本书提供构建这个学习体系的方法。有了这个学习体系，才能真正用好ChatGPT，也不止能用好ChatGPT。读者能够根据自己的需求，用好ChatGPT，既不停

本书向数据科学家、数据工程师、架构师和业务分析师展示了如何使用领先的图数据库模型TigerGraph，目标是向读者介绍图数据结构、图分析和图机器学习的概念、技术和工具。三位作者介绍了涵盖多种当代业务需求的真实使用案例。读者将探索从互联数据中获取价值的三阶段方法：连接、分析和学习。几乎每章的开头都列出了对应的三个方面的目标：学习图分析和机器学习的概念；用图分析解决特定问题；了解如何使用GSQL查询语

本书旨在帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念。通过清晰的解释和实例，读者将深入了解知识图谱的构建、表示、推理等关键知识点。此外，本书通过提供代码实战，引导读者亲自动手构建知识图谱，并应用各种技术和工具进行实践。这种实践性的讲解方法可帮助读者更深入地理解知识图谱的实际应用。本书的目标是帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念，并通过代码实战构建知识图谱。同时，本书也提供了关于大语言模型与知识图谱

全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成，介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3～8章组成，介绍MindSpore框架各子系统的具体情况，包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成，介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度

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

我们生活在一个由算法构筑的世界：这些基于数据的算法不仅掌控着社会的运转、筛选着我们的网络见闻，还构成了自动驾驶、智能家居、前沿医疗、智慧城市乃至元宇宙发展的根本。它们是人类步入智能化新纪元的关键驱动力。随着我们对数字技术的依赖日益加深，数学家和数据研究者得以透过它们窥探我们的日常生活。他们通过收集我们的购物记录、消费倾向、兴趣爱好和旅行路径等数据，试图解码我们的日常行为模式。但是，这些数据驱动的分

机器人开发是一项复杂的系统工程，ROS2为智能机器人开发提供了强有力的支持，极大地提高了机器人软件开发效率。本书首先对ROS2的基础概念、通信机制、常用库和工具进行介绍，带领读者入门ROS2机器人开发；接着引导读者完成移动机器人的建模和仿真、建图和导航、自定义控制器和规划器等一系列实践；然后在真机实战环节，通过制作一个基于ROS2的真实机器人，帮助读者打通仿真与真机之间的壁垒；最后，本书深