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传感器是普通高等学校理、工、农、医等各专业的重要专业基础课程,《新世纪电气自动化系列精品教材:传感器原理与应用》共13章,简明扼要地介绍传感器的基本结构原理与应用,突出传感器新知识的工程应用,以培养读者的创新能力和工程实践能力,知识覆盖面广,符合教育部《关于“十二五”普通
深度学习往往被视为数学博士和大型科技公司的专属领域。但正如这本实践指南所展示的那样,熟练使用Python的程序员只需很少的数学背景、少量的数据和最少的代码,就可以在深度学习方面取得令人印象深刻的成果。怎么样才能做到?使用fastai,这是**为最常用的深度学习应用提供一致接口的库。本书作者Jeremy Howard和Sylvain Gugger是fastai的创建者,他们向你展示了如何使用fastai和PyTorch在各种任务上训练一
本书是未来学家 Martin Ford 围绕通用人工智能及其影响相关话题,与优选23位人工智能领域具有独特地位的哲学家、科学家、教育家、工程师和企业家的访谈合集。这些人中包含当代科技深刻思想者牛津大学教授 Nick Bostrom 和加州大学伯克利分校教授 Stuart Russell,图灵奖得主 Judea Pearl、深度学习领域三巨头 Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun,以及在
本书中的设计模式捕捉了机器学习中反复出现的问题的很好实践和解决方案。作者是谷歌的三名工程师,他们整理了已证实的方法,帮助数据科学家解决整个ML过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验编纂成直接、平易近人的建议。在这本书中,你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可再现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案,以及针对您的情况选择很好技术的建议...
本书为面向高校本科生的机器学习课程教材, 主要内容分为数学基础、回归模型、分类模型、无监督学习、学习理论与概率图模型六大章节, 涵盖机器学习领域的基本概念、典型案例、最新成果、热点问题等内容...
本书介绍并演示了热门和成功的人工智能方法和模型,可以用于检测潜在的攻击和保护企业的系统。您将学习机器学习和神经网络在网络安全中的作用,以及网络安全中的深度学习,你还将学习如何将人工智能应用于构建智能防御机制。进一步地,您将能够在各种应用中采取这些策略,包括垃圾邮件过滤器、网络入侵检测、僵尸网络检测和安全身份验证。很后,您将可以开发智能系统,用于检测异常、可疑的模式和攻击,使用人工智能实现强大的网络安全防御...
无论你是一名渴望进入人工智能世界的软件工程师,一名经验丰富的数据科学家,还是一名怀揣创造下一个人工智能爆款应用伟大梦想的业余爱好者,你可能都想知道从哪里开始深度学习。这本循序渐进的指导书会教你如何通过实际动手操作的方式为云计算、移动端、浏览器和边缘设备构建实用的深度学习应用程序...
近年来,大数据、云计算、人工智能以及区块链等新兴技术的快速发展和应用推动了金融业的巨大变革,金融科技开始渗透传统金融业的各个领域和各个环节,如银行、证券、保险以及前台、中台、后台,传统业务无不受到金融科技的挑战。在诸多新兴技术之中,人工智能和机器学习对传统金融业的冲击愈加明显,也越来越具备颠覆性。人工智能在金融领域的应用具有天然优势,它在处理数据方面有很强的优势,而金融领域本质上就是要处理信息、处理数据,所以人工智能和金融业可以说是天
自然语言处理(NLP)为深度学习应用程序提供了大部分可用的数据,而TensorFlow是目前可用的最重要的深度学习框架。《TensorFlow自然语言处理》将TensorFlow和NLP结合在一起,为你提供处理今天的数据流中大量非结构化数据的宝贵工具,并将这些工具应用到特定的NLP任务...
TensorFlow是谷歌研发的人工智能学习系统,是一个用于数值计算的开源软件库。本书以基础加实践相结合的形式,详细介绍了TensorFlow深度学习算法原理及编程技巧。通读全书,读者不仅可以系统了解深度学习的相关知识,还能对使用TensorFlow进行深度学习算法设计的过程有更深入的理解...
本书分析了国内外数字界面可用性评估理论及研究现状, 在总结了最新的设计科学、神经科学、认知心理学、认知神经科学的研究成果的基础上, 运用界面认知理论分析、界面脑电实验研究和实例验证的方法, 围绕数字界面信息的用户认知机制, 对数字界面可用性的脑电生理定量评价方法进行了研究...
向深度学习勇敢迈出下一步吧,这种机器学习方法正在改变我们周围的世界。通过这本实用的参考书,你将学会使用Facebook的开源PyTorch框架快速了解深度学习的关键思想,掌握创建你自己的神经网络所需的最新技能。 Ian Pointer首先为你展示如何在基于云的环境中设置PyTorch,然后通过深入了解每个元素,带领你创建有助于对图像、声音、文本等进行操作的神经网络架构。他还介绍了将迁移学习应用于图像、调试模型以及生产环境中的P
这是一本关于AI原理和编程的友好且必需的指导书,没有数学或数据科学背景的程序员也可以轻松掌握。主要内容:开始你AI模型的创建;无需数学、数据科学或机器学习背景;手把手指导、分析;5个完整项目展示如何创建智能软件...
本书分六章, 内容包括: 智慧城市概论 ; 智慧城市总体规划 ; 智慧城市大数据 ; 智慧城市大数据开发与应用 ; 智慧城市大数据与人工智能应用 ; “城市智慧大脑”案例...
生成式建模(Generative modeling)是人工智能领域最热门的研究课题之一。现在算法已经可以教一台机器在绘画、写作和作曲等人类活动中取得出色的表现。通过这本实用指南,机器学习工程师和数据科学家们将学会如何通过生成式深度学习模型重新创建一些最令人印象深刻的程序示例,例如变分自编码器、生成对抗网络、编码器—解码器模型和世界模型...
深度学习网络正变得越来越小。谷歌助理(Google Assistant)团队可以在微控制器上运行只有14KB大小的模型来检测单词。这本实用的书将带你进入TinyML的世界,让深度学习和嵌入式系统结合在一起,用微小的设备创造出惊奇的事业...
通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架:Scikit-Learn和TensorFlow,作者Aurélien Géron会帮助你理解获得构建智能系统所需要概念和工具。你将会学习到各种技术,从简单的线性回归及发展到深度深度神经网络。每章的联系有助于运用所学到的知识,你只需要有一些编程经验就行了...
机器学习因运用大数据实现强大且快速的预测而大受欢迎。然而,其强大的输出背后,真正力量来自复杂的算法,涉及大量的统计分析,以大数据作为驱动而产生实质性的洞察力。这本第2版的机器学习算法引导您取得与机器学习过程中的主要算法相关的显著开发结果,并帮助您加强和掌握有监督,半监督和加强学习等领域的统计解释。一旦全面吃透了算法的核心概念,您将基于最广泛的库(如sclkit-.、NLTK、TensorFlow和Keras)来探索现实世界的示例。您将
《OpenCV机器学习(影印版)》首先介绍了统计学习的基本概念,例如分类和回归。介绍完所有的基础知识之后,就开始探究如决策树、支持向量机、贝叶斯网络等算法,学习如何将它们与其他OpenCV功能综合运用。你的机器学习技能会随着书中内容的进度一同提高,直到准备好学习当前热门的主题:深度学习。在《OpenCV机器学习(影印版)》的结尾,你可以根据现有的源代码构建或是从头开发自己的算法来解决自己碰到的机器学习问题...
作为一本综合指南,本书将带领你探究TensorFlow 1.x的高级特性。深入了解TensorFlow Core、Keras、TF Estimators、TFLearn、TF-Slim、Pretty Tensor以及Sonnet。通过TensorFlow和Keras的强大功能,利用转移学习、生成式对抗网络、深度强化学习等概念构建深度学习模型。在本书中,你将获得各种数据集(如MNIST、CIFAR-10、PTB、text8、COCO-I
全书从ROS介绍和安装过程开始。讨论相关基础知识之后,你将被带入浏览伟大项目的旅程,比如构建自动驾驶汽车、自主移动机器人以及运用深度学习和ROS相结合的图像识别等。你可以从中找到面向初学、中级和专家等各个层面的ROS机器人应用。本书是那些真正想要在机器人领域大展拳脚的热门爱好者的最佳伴侣...
TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。本书讲述TensorFl
你可以从书中学到使用Scala、Java和Python创建你的第一个Spark程序;在你自己的计算机以及Amazon EC2上建立、配置Spark开发环境;访问公共机器学习数据集,使用Spark载入、处理、清理、转换数据;使用Spark的机器学习库来实现能够利用各种熟知的机器学习模型的程序;等等...
[日]熊田千佳慕著,张勇译
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
宋瑞祥
刘争争
梁实秋
汪曾祺
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