AI与区块链智能在线阅读
会员

AI与区块链智能

刘志毅
开会员,本书免费读 >

计算机网络人工智能23万字

更新时间:2020-04-22 12:19:32 最新章节:参考文献

立即阅读
加书架
下载
听书

书籍简介

本书主要讨论在智能经济的浪潮下,人工智能技术与区块链技术的范式变革与产业应用,以及如何从数字经济学视角理解智能经济发展的商业逻辑变化和它所带来的商业认知升级。全书包括从信息技术到智能经济、区块链技术应用与场景、人工智能技术应用与场景、智能经济时代的商业趋势四部分,共20讲内容。本书通过跨学科研究,构建了一整套认知人工智能技术与区块链智能技术的方式。书中不仅从计算机科学视角讨论了技术与产业应用,还从经济学、管理学和信息技术哲学视角分析了技术应用所带来的商业逻辑的变化和商业认知的升级。本书在强调计算机科学技术带来的产业发展和生态变化的同时,还指出技术对经济的内在影响是通过复杂的系统演化逐步实现的。本书可作为高等院校计算机科学、经济管理学等专业本科生或研究生的教材,也可供数字经济领域的研究者学习参考。此外,普通读者可将本书作为了解智能经济和数字经济学的一本通识类书籍来阅读。
品牌:人邮图书
上架时间:2019-01-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行

最新章节

刘志毅
主页

最新上架

  • 会员
    本书将带你深入探索AI“神器”——DeepSeek的无限潜能,带你从零开始,轻松掌握AI的核心应用。通过学习本书,你将轻松上手DeepSeek,开启智能生活新篇章;通过学习本书,你将学会用DeepSeek大幅提升工作效率;通过学习本书,你将学会如何让DeepSeek成为你的职场超级助手;通过学习本书,你将学会如何利用DeepSeek激发自己的创作灵感,打造爆款内容和个人品牌;通过学习本书,你将学会
    秋叶 任泽岩 黄震炜计算机7.2万字
  • 会员
    本书强调“把AI作为方法”(AI即ArtifcialIntelligence,人工智能)这一核心理念,旨在引导读者掌握与AI对话的关键技巧,并将AI融入工作和生活真正体验AI带给人类的高效与便捷。本书从技术的发展规律人手,探讨了把AI作为方法的必然性和必要性,进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外,本书通过丰富多样的案例展示了AI的强大魅力,通过一系列“召唤术”帮助读者运用AI创造性地
    谭少卿计算机9.7万字
  • 会员
    《PyTorch深度学习与企业级项目实战》立足于具体的企业级项目开发实践,以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识,同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。《PyTorch深度学习与企业级项目实战》共分18章,内容主要包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系,深度学习框架PyTorch2.0的环境搭建,Python数据科学库,深度学习基本原理,
    宋立桓 宋立林计算机10.8万字
  • 会员
    本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材,通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分:第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容,包括绪论、模型评估与选择、线性模型、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;第二部分包含6章应用专题,通过综合题的形式对知识点进行多角度考查,包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络
    叶翰嘉 詹德川计算机19.3万字
  • 会员
    本书共分为10章,从ChatGPT的基本知识、技术原理和应用场景出发,探讨了如何运用ChatGPT提升职场竞争力。
    朱宁计算机11.4万字
  • 会员
    本书共16章,内容包括人工智能、OpenAI、ChatGPT的概述及其操作技巧。生动展示了ChatGPT在教育与学术、商业管理、新媒体、办公、求职等12个领域的实际运用,同时探讨了ChatGPT当前面临的挑战以及大模型的未来发展方向。
    江涵丰计算机12万字
  • 会员
    本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理,首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍,之后对卷积神经网络结构的演化过程,以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法以及图像超分辨率重建方法进行了介绍。本书系统讲解了在日常生活和工作中常见的几项计算机视觉任务,并着重介绍了在当今深度学习时代,这些计算机视觉任务是如何工作的,可使读者快
    徐从安 李健伟 董云龙 孙超等计算机9.9万字
  • 会员
    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
    孙健编著计算机7.4万字
  • 本书分两篇,为读者提供基于制造业视角的大模型理论与应用指南。基础篇深入大模型理论层面,主要介绍大模型的基础知识、构建路径、价值对齐策略,同时涉及多模态与AIGC技术、提示词工程的相关知识。应用篇则聚焦于大模型的实践应用层面,主要讲解垂直制造领域微调、RAG等构建技术,AIAgent的原理与应用,以及大模型压缩与部署策略,并且通过具体案例来展示大模型在工业制造及设备运维等方面的应用,最后对大模型进行
    郭秉义计算机18.3万字