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深度学习，特别是深度卷积神经网络是人工智能的重要分支领域，卷积神经网络技术也被广泛应用于各种现实场景，在许多问题上都取得了超越人类智能的结果。本书作为该领域的入门书籍，在内容上涵盖深度卷积神经网络的基础知识和实践应用两大方面。全书共14章，分为三个部分：第一部分为绪论；第二部分（第1～4章）介绍卷积神经网络的基础知识、

粒子群优化算法是一种新的模仿鸟类群体行为的智能优化算法，是群体智能优化算法的一个重要分支，已成为国际上仿生智能计算领域里的研究热点和重点之一。本书共6章，分别论述了优化问题和仿生智能计算、模仿鸟群觅食行为的粒子群优化算法、形式多样的粒子群优化算法、无速度项的粒子群优化算法、分布估计粒子群优化算法和粒子群优化算法的应用等

本书系统地论述了神经网络的主要理论、控制技术及应用实例，旨在使读者理解和熟悉神经网络及其控制的基本原理和主要应用，掌握它的结构和设计应用方法，主要内容包括神经网路基础论、神经网络控制原理、感知器神经网络、BP神经网络、时滞神经网络、CMAC网络、模糊神经网络控

计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，本书旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python编程技能，掌握PyTorch的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络

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本书全面梳理了各个学科与智能研究相关的成果，在此基础上归纳了一般智能的构成要素，形成了生物智能和非生物智能统一的智能理论体系。系统分析了智能的进化、发展、使用和评价，提出了语义逻辑的主要准则和不同于冯?诺伊曼体系的智能计算架构。并且为构建本书所述非生物智能体或人工智能学界讨论的通用人工智能提出了一条可实现的路径。本书适

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