智能问答技术在自然语言处理和人工智能领域发挥着重要的作用。它将信息检索、知识表示和自然语言处理技术融合在一起，为智能推荐、网络客服等任务提供了杰出的支持。本书共分为11章，分为3个部分。第1部分主要介绍知识库的构建，包括现有的知识库构建技术、基础知识、数据采集技术、数据转换储存和查询流程、异构数据源实体对齐和面向知识图

图可以被用于表示各类对象之间的关系，而图神经网络是指专门用于处理图数据的深度学习模型，可实现对图数据的建模和推断。本书系统地介绍了图神经网络的基本原理、常用模型和应用领域等。首先介绍了两类最基本的图神经网络方法GCN和GraphSAGE，并给出了图神经网络的学习目标、评价方法；然后对图神经网络中常用的模型结构进行了深入

生成式AI是科技领域最炙手可热的话题。这本实践用书教授机器学习工程师和数据科学人员如何利用TensorFlow和Keras从零开始创建令人印象深刻的生成式深度学习模型，包括变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)、Transformers、归一化流、基于能量的模型和去噪扩散模型。本书从深度学习的基础知识开始，逐步

本书包含代码实践和案例实践，运用OpenCV、PyTorch等框架工具详细讲解中文车牌识别检测、采用三元组的FaceNet人脸识别理论与实践、车道检测的两种深度学习思路及烟雾检测4大实践项目。相关理论可参考《基于深度学习的目标检测原理与应用》一书，从而学以致用、融会贯通。

许多部门和行业都渴望将AI和数据驱动技术整合到自己的系统和运营中。但要构建真正成功的AI系统，你需要牢固掌握底层的数学知识。这本综合指南弥补了AI所展现出的无限潜力和应用与相关数学基础之间的存在的现实差距。作者HalaNelson并没有讨论高深的学术理论，而是以现实世界的应用和最先进的模型为重点，介绍了在人工智能领域发

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本书阐述了分布式人工智能原理及其应用，基本原理的主要内容包括的分布式人工智能的内涵、基本原理、计算框架等；研究了分布式人工智能学习与优化、强化学习与演化计算、群智能体强化学习等前沿方法；给出了分布式信息融合、视觉感知、协同搜索、对抗博弈决策和智能博弈推演等典型应用，建立起了较为全面的知识体系与脉络，为后续研究奠定了良好

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