人工智能在效率和能耗上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)手段,得到海洋科學研究者的青睞,具有海洋科學特色、以海洋大數(shù)據(jù)為“燃料”驅動的海洋信息挖掘、數(shù)據(jù)分析和處理的手段,已經(jīng)在海洋科學眾多研究領域取得成功。本書將從介紹人工智能海洋學的基礎內(nèi)容開始,系統(tǒng)全面地介紹海洋大數(shù)據(jù)、Python語言、人工智能基礎等專業(yè)知識,并從海洋特征智能識別、海洋參數(shù)智能預測、動力參數(shù)智能估算和模式智能訂正3個方面深入淺出地介紹了人工智能海洋學在海洋學科研究中的

21世紀，生命科學成為帶頭學科，進一步推動計算機、互聯(lián)網(wǎng)、機器人、人工智能等領域的發(fā)展。各個研究領域與之交叉融合，形成新工科理念。生命科學的基本概念、基本原理和基本方法成為適應未來的新工科人才必備的核心素養(yǎng)。為了順應21世紀經(jīng)濟、社會、科技、文化發(fā)展對高等教育人才培養(yǎng)的要求，非生物專業(yè)的在校大學生不僅需要掌握一些生命科學的基礎知識，還要站在國家發(fā)展和個人前途交匯點思考自己的未來，更要以生命邏輯的方式思考人類的未來。本

本書共14章，涵蓋了深度學習中的大部分學習網(wǎng)絡方法。第1～2章介紹開發(fā)環(huán)境軟件安裝和深度學習相關的軟件包，第3～4章是鳶尾花多分類全連接神經(jīng)網(wǎng)絡識別案例與實現(xiàn)，第5～6章是MINIST手寫數(shù)字識別案例，第7章是FashionMNIST服裝識別案例，可以加深對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的認識，第8章介紹CIFAR-10數(shù)據(jù)集彩色圖片識別案例，第9章介紹循環(huán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡并通過字母預測實現(xiàn)，第10章是Embedding編碼下通過4個字母

《機器學習與人工智能》涵蓋了與人工智能相關的機器學習核心方法，包括深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、生成對抗網(wǎng)絡、蒙特卡羅樹搜索、強化學習�！稒C器學習與人工智能》也包括一些應用非常廣泛的機器學習方法，例如，支持向量機、決策樹和隨機森林、隱馬爾可夫模型、聚類與自組織映射。《機器學習與人工智能》還包含一些重要的大數(shù)據(jù)分析方法，如主成分分析、回歸分析等。

本書從仿生學的角度,闡述AI面臨的挑戰(zhàn)和前沿研究方向,同時融入作者在AI研究中部分最新成果。反映了人工智能發(fā)展的最新動態(tài)，為生物信息學或其他學科的特征分析提供手段和方法，為研究和開發(fā)更高層次的human-like智能打下基礎。本書強調(diào)新視野、先進性、實用性和可讀性，書中涉及的經(jīng)典例子和算法都將提供程序實現(xiàn)，附在隨書光盤中。