深度学习利器tensorflow程序设计_人工智能教程
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机器学习系统设计 完整版 PDF_人工智能教程
资源名称：机器学习系统设计 完整版 PDF 第1章 Python机器学习入门 11.1 梦之队：机器学习与Python 11.2 这本书将教给你什么（以及不会教什么） 21.3 遇到困难的时候怎么办 31.4 开始 41.4.1 NumPy、SciPy和Matplotlib简介 41.4.2 安装Python 51.4.3 使用NumPy和SciPy智能高效地处理数据 51.4.4 学习NumPy 51.4.5 学习SciPy 91.5 我们第一个（极小的）机器学习应用 101.5.1 读取数据 101.5.2 预处理和清洗数据 111.5.3 选择正确的模型和学习算法 121.6 小结 20第2章 如何对真实样本分类 222.1 Iris数据集 222.1.1 第一步是可视化 232.1.2 构建第一个分类模型 242.2 构建更复杂的分类器 282.3 更复杂的数据集和更复杂的分类器 292.3.1 从Seeds数据集中学习 292.3.2 特征和特征工程 302.3.3 最邻近分类 302.4 二分类和多分类 332.5 小结 34第3章 聚类：寻找相关的帖子 353.1 评估帖子的关联性 353.1.1 不应该怎样 363.1.2 应该怎样 363.2 预处理：用相近的公共词语个数来衡量相似性 373.2.1 将原始文本转化为词袋 373.2.2 统计词语 383.2.3 词语频次向量的归一化 403.2.4 删除不重要的词语 413.2.5 词干处理 423.2.6 停用词兴奋剂 443.2.7 我们的成果和目标 453.3 聚类 463.3.1 K均值 463.3.2 让测试数据评估我们的想法 493.3.3 对帖子聚类 503.4 解决我们最初的难题 513.5 调整参数 543.6 小结 54第4章 主题模型 554.1...
游戏人工智能编程案例精粹（修订版） （美Mat Buckland） 中文PDF_人工智能教程
资源名称：游戏人工智能编程案例精粹(修订版) (美Mat Buckland) 中文PDF 第1章 数学和物理学初探 1 第2章 状态驱动智能体设计 31 第3章 如何创建自治的可移动游戏智能体 63 第4章 体育模拟(简单足球) 102 第5章 图的秘密生命 146 第6章 用脚本，还是不用？这是一个问题 185 第7章 概览《掠夺者》游戏 220 第8章 实用路径规划 248 第9章 目标驱动智能体行为 280 第10章 模糊逻辑 310 资源截图：
tensorflow实战_人工智能教程
资源名称：tensorflow实战 内容简介： Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版，这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlow Serving，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现（Inception Net、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。 《TensorFlow实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow（基于1.0版本API）。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理，TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络：AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）、Word2Vec、RNN（LSTM，Bi-RNN）、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外，《TensorFlow实战》还讲解了TensorBoard、多GPU并行、分布式并行、TF.Learn和其他TF.Contrib组件。《TensorFlow实战》希望能帮读者快速入门TensorFlow和深度学习，在工业界或者研究中快速地将想法落地为可实践的模型。 资源目录： 1 TensorFlow基础 1 1.1 TensorFlow概要 1 1.2 TensorFlow编程模型简介 4 2 TensorFlow和其他深度学习框架的对比 18 2.1 主流深度学习框架对比 18 2.2 各深度学习框架简介 20 3 TensorFlow第一步 39 3.1 TensorFlow的编译及安装 39 3.2 TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字 46 4 TensorFlow实现自编码器及多层感知机 55 4.1 自编码器简介 55...
游戏人工智能编程案例精粹 PDF_人工智能教程
资源名称：游戏人工智能编程案例精粹 PDF 第1章 数学和物理学初探 1.1 数学 1.2 物理学 1.3 总结 第2章 状态驱动智能体设计 2.1 什么是有限状态机 2.2 有限状态机的实现 2.3 West World项目 2.4 使State基类可重用 2.5 全局状态和状态翻转（State Blip） 2.6 创建一个StateMachine类 2.7 引入Elsa 2.8 为你的FSM增加消息功能 第3章 如何创建自治的可移动游戏智能体 3.1 什么是自治智能体 3.2 交通工具模型 3.3 更新交通工具物理属性 3.4 操控行为 3.5 组行为（Group Behaviors） 3.6 组合操控行为（Combining Steering Behaviors） 3.7 确保无重叠 3.8 应对大量交通工具：空间划分 3.9 平滑 第4章 体育模拟（简单足球） 4.1 简单足球的环境和规则 4.2 设计AI 4.3 使用估算和假设 4.4 总结 第5章 图的秘密生命 5.1 图 5.2 实现一个图类 5.3 图搜索算法 5.4 总结 第6章 用脚本，还是不用？这是一个问题 6.1 什么是脚本语言 6.2 脚本语言能为你做些什么 6.3 在Lua中编写脚本 6.4 创建一个脚本化的有限状态自动机 6.5 有用的链接 ...
机器学习实践应用 李博 高清pdf_人工智能教程
资源截图：机器学习实践应用 李博 高清pdf 第1部分 背景知识第1章 机器学习概述 3第2部分 算法流程第2章 场景解析 25第3章 数据预处理 32第4章 特征工程 44第5章 机器学习算法——常规算法 63第6章 机器学习算法——深度学习 146第3部分 工具介绍第7章 常见机器学习工具介绍 161第4部分 实战应用第8章 业务解决方案 209第5部分 知识图谱第9章 知识图谱 257 资源截图：
MATLAB遗传算法工具箱及应用 PDF_人工智能教程
资源名称：MATLAB遗传算法工具箱及应用 PDF MATLAB遗传算法工具箱及应用系统一书介绍MATLAB遗传算法和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。全书共分为9章。第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识，包括遗传算法的基本原理，编码、选择、交叉、变异，适应度函数，控制参数选择，约束条件处理，模式定理，改进的遗传算法，早熟收敛问题及其防止等。第五章至第七章介绍英国设菲尔德（Sheffield）大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法，举例说明如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱及其使用方法。 本书取材新颖，内容丰富，逻辑严谨，语言通俗，理例结合，图文并茂，注重基础，面向应用。书中包含大量的实例，便于自学和应用。 本书可作为高等院校计算机、自动化、信息、管理、控制与系统工程等专业本科生或研究生的教材或参考书，也可供其他相关专业的师生及科研和工程技术人员自学或参考。 目录 第一章 遗传算法概述1.1 遗传算法的概念1.2 遗传算法的特点1.2.1 遗传算法的优点1.2.2 遗传算法的不足之处 1.3 遗传算法与传统方法的比较1.4 遗传算法的基本用语1.5 遗传算法的研究方向1.6 基于遗传算法的应用 第二章 基本遗传算法及改进 2.1 遗传算法的运行过程 2.1.1 完整的遗传算法运算流程2.1.2 遗传算法的基本操作2.2 基本遗传算法2.2.1 基本遗传算法的数学模型 资源截图：
精通MATLAB神经网络 （朱凯、王正林） PDF_人工智能教程
资源名称：精通MATLAB神经网络 (朱凯、王正林) PDF 第一篇 MATLAB入门篇11第1章 MATLAB概述11第2章 MATLAB计算基础28第3章 MATLAB绘图入门43第4章 MATLAB编程入门54第5章 Simulink仿真入门87第二篇 神经网络提高篇109第6章 MATLAB神经网络工具箱概述109第7章 MATLAB神经网络GUI工具123第8章 感知器神经网络149第9章 线性神经网络171第10章 BP神经网络202第11章 径向基神经网络234第12章 自组织神经网络255第13章 反馈神经网络289第三篇 神经网络综合实战篇314第14章 神经网络优化314第15章 神经网络控制335第16章 神经网络故障诊断363第17章 神经网络预测385第18章 Simulink中的神经网络设计405第19章 自定义神经网络414附录A 工具箱函数列表449 资源截图：
高级人工智能（第二版） 史忠植_人工智能教程
资源名称：高级人工智能（第二版） 史忠植 内容简介： 人工智能是计算机科学的一个分支，是一门研究机器智能的学科，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为。 本书第二版共16章，首先讨论人工智能的认知问题和逻辑基础，然后论述约束推理、定性推理、基于范例推理、概率推理。第七章至第十三章重点讨论机器学习，包括归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、粗糙集、关联规则、知识发现。第十四章阐述分布式智能。最后两章分别讨论进化计算和人工生命。与第一版相比，增加了五章新内容。其他章节也作了较大的修改和补充。 本书内容新颖，反映该领域的最新研究进展，特别总结了作者多年的科研成果。全书力求从理论、算法、系统、应用讨论人工智能的方法和关键技术。本书可以作为信息领域和相关专业的高等院校高年级学生和研究生的教材，也可以供有关科技人员学习参考。 资源目录： 前言第一章 绪论第二章 人工智能逻辑第三章 约束推理第四章 定性推理第五章 基于范例推理第六章 概率推理第七章 归纳学习第八章 类比学习第九章 解释学习第十章 粗糙集第十一章 支持向量机第十二章 关联规则第十三章 知识发现第十四章 分布智能第十五章 进化计算第十六章 人工生命 资源截图：
人工智能复杂问题求解的结构和策略（原书第6版） PDF_人工智能教程
资源名称：人工智能复杂问题求解的结构和策略（原书第6版） PDF 第一部分 人工智能的历史渊源及研究范围 第1章 人工智能的历史及应用1.1 从伊甸园到第一台电子计算机：对智能、知识和人类技能的态度1.1.1 人工智能基础的简要历史1.1.2 理性主义和经验主义学派对人工智能的影响1.1.3 形式逻辑的发展1.1.4 图灵测试1.1.5 智能的生物和社会模型：主体理论1.2 人工智能应用领域概述1.2.1 博弈1.2.2 自动推理和定理证明1.2.3 专家系统1.2.4 自然语言理解和语义学1.2.5 对人类表现建模1.2.6 规划和机器人学1.2.7 人工智能的语言和环境1.2.8 机器学习1.2.9 其他表示：神经网络和遗传算法1.2.1 0AI和哲学1.3 人工智能小结1.4 结语和参考文献1.5 习题 第二部分 作为表示和搜索的人工智能 第2章 谓词演算2.0 简介2.1 命题演算(选读)2.1.1 符号和语句2.1.2 命题演算的语义2.2 谓词演算2.2.1 谓词的语法和语句2.2.2 谓词演算的语义2.2.3 语义含义的积木世界例子2.3 使用推理规则产生谓词演算表达式2.3.1 推理规则2.3.2 合一算法2.3.3 合一的例子2.4 应用：一个基于逻辑的财务顾问2.5 结语和参考文献2.6 习题 第3章...