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本书是由智能相对论创始人曾响铃联合旗下几位资深分析师深入一线企业调研后,并结合行业发展现状及未来发展趋势预测完成的一本人工智能冷知识普及书籍。本书全面、详尽地介绍了人工智能很先落地的几个热门领域:智能机器人、医疗服务业、教育、娱乐、健康等,覆盖了人们接触人工智能的各种场景,并对其背后的人工智能技术进行深入浅出地解释,是一本有趣的人工智能行业科普读物...
本书的主要内容有:快速检测异常现象,包括违规操作、欺诈和即将发生的系统故障。通过从计算机二进制文件中提取的有用信息进行恶意软件分析。通过从数据集中查找模式来发现网络中的攻击者。检测攻击者是如何利用面向消费者的网站和应用程序功能的。将机器学习算法从实验室转换到生产实践中。了解攻击者对机器学习解决方案的威胁...
本书在多个精彩示例的引导下, 讲述神经网络、Agent、多Agent系统、监管学习与无监管学习, 帮助你学习基本AI概念, 并将这些理论知识应用于实际项目中。每章都在C#编程示例的引导下专门讲解一个主题。不仅介绍AI/机器学习理论知识, 还将这些理论付诸于火星漫游车、手写数字识别、神经网络、决策树算法等当今热门的科学领域...
本书主要针对几种典型的自动识别技术展开讨论,重点对条码识别技术、射频识别技术、图像识别技术等内容进行了详细的阐述...
人脸识别是当今的热门应用领域和研发方向,在安防、金融、公共服务等领域具有十分广泛的应用。本书全面、系统地介绍“刷脸”背后的技术,包括人脸检测、人脸识别、人脸关键点定位、人脸检索相关的算法和实现技术。另外,本书还囊括了前沿的、基于深度学习的人脸识别技术(2014―2020年)。本书讲解的算法具有前沿性和实用性。通过本书学习,学习人员能够在3~5个月内系统地了解、掌握人脸检测、人脸识别、人脸关键点定位、人脸检索的算法原理与实战技术。本书内
本书由浅入深,逐步讲解分布式机器学习的框架及应用,内容板块包括主流大数据算法系统架构设计、大数据基础、mahout分布式机器学习平台、Spark分布式机器学习平台、TensorFlow等。同时配套完整工业级实战项目,例如个性化推荐算法系统、人脸识别,对话机器人。通过阅读本书,读者不仅可以学习到分布式机器学习的知识,还能通过实战案例更好地将理论融入到实际工作中。 本书适合想学习分布式机器学习的初学者阅读,对于有一定经验的分布式大数据方
《文字识别:原理、方法和实践/清华大学学术专著》基于模式识别和信息熵理论,全面、系统和深入地分析介绍了各种汉字、多文种文字识别的理论和方法,以及解决复杂多变的多文种文字和文档识别中关键问题的有效算法和具体实践。 《文字识别:原理、方法和实践/清华大学学术专著》可以作为相关专业研究生的参考书,也可以供从事模式识别、文字和文档识别等计算机信息处理研究的科研人员和从事相关产品开发的工程技术人员阅读参考...
本书涉及近期机器学习领域内的*新进展,通过对常用数据集的转换和工具库的使用,帮助构建实用的机器学习系统。内容包括如何在原始数据中准确发掘出模式。先从回顾Python机器学习的知识开始,接着了解相关的工具库。可以快速掌握数据集上真实的项目,掌握建模方法,创建推荐系统。全书共14章。章介绍机器学习和Python基础知识;第2章使用真实数据进行分类研究;第3章解释如何使用回归算法处理数据;第4章介绍如何使用logistic回归来确定某个问题
本书为解决常见结构化数据的建模和预测难题提供了详细案例,还介绍了多种不同库和模型,分析其优劣势,讲解模型的调试方法以及输出结果的解释方法。本书代码经过精心剪裁,长度适中,以便你灵活将其运用到自己的项目中...
深入深度神经网络,揭开对抗性输入如何欺骗深度神经网络。探讨如何生成对抗性输入去攻击深度神经网络。探索真实对抗性攻击场景和为对抗性威胁建模。评估神经网络的健壮性;学会增强人工智能系统应对对抗性数据的能力。考察未来几年可用哪些方式让人工智能更擅长模拟人的感知...
本书的作者在书中介绍了各项技术的内部工作原理, 从最基础的使用Keras构建深度学习模型开始, 深入浅出地介绍了该领域最先进的算法。你可以通过书中的技巧和窍门, 学习如何构建能够更有效地学习以及更具创造力的模型...
Copyright 2016 Packt Publishing. First published in the English language under the title “Mastering Scala Machine Learning”.All rights reserved.Chinese simplified language edition published by China Machine Press.Copyri
尹战娥编著的这本《现代遥感导论》为满足高等院校本科遥感概论课程和研究生遥感应用课程的教学要求,重点阐述了遥感的基本原理、主要遥感数据的特征、遥感数据的目视分析解译和计算机分析处理方法等基础内容,突出遥感数据及其信息分析方法,注重遥感技术发展和前沿,加强遥感数据计算机处理的实践技能,强调遥感数据的信息理念...
本书是面向不错人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业规划教材中的一本,通过梳理人工智能涉及的相关数学理论,并通过Python实现相关案例,使抽象的理论具体化,从而加深读者对数学的感性认识,提高读者对数学理论的理解能力。本书首先介绍了人工智能所需的基础数学理论,然后根据数学内容的逻辑顺序,以微积分、线性代数、概率论、数理统计为基础,对函数逼近、很优化理论、信息论、图论进行了深入介绍,同时给出了它们在人工智能算法中的实验案例。另外,该
飞行汽车、宇宙开发、量子计算机、共享汽车、大数据分析、替代白领工作的软件机器人、癌症治疗……纵观优选,不断涌现出一批能够产生技术创新的初创企业,有的企业估值甚至高达数千到数万亿日元。 新兴企业聚集的地区,不仅有且只有于美国硅谷,还出现在中国、印度、以色列、英国、德国、新加坡、日本等,堪称遍布优选。 今后,什么样的企业能够崛起,并在10年后取代GAFA呢?本书将揭开“改变世界的那些公司”之神秘面纱...
科技能解决我们所有的问题吗?尽管有相反的证据,但许多经济学家、专家和新闻记者似乎都这样认为。据他们说,智能机器和大数据不仅把我们从繁复的工作中解脱出来,还教育我们的孩子,改变我们的环境,甚至使宗教信仰变得更加人性化。这就是他们想要告诉我们的——我们应该放下焦虑同时接纳属于我们的机器人时代。但是,你一遍又一遍的讲故事并不会使它变成真的。作者作为很聪明和敏锐的社会评论家之一,他知道如何创作一个充满诱惑力的故事。在本书中,作者与一群所谓的思
本书源于阿里巴巴千亿级知识图谱构建与产业化应用的工作总结,对知识图谱理论和大规模工业实践进行了全面和深入的阐述。本书以阿里巴巴的实战经验为中心,以深厚的理论成果为支撑,详细阐述了知识图谱的方方面面。首先介绍工业场景下知识图谱的现状、存在的问题和架构设计;然后从知识表示、知识融合、知识获取、知识推理、知识存储和知识图谱前沿方向等方面入手,介绍大规模商品知识图谱的构建方法;最后结合阿里巴巴的业务实践,详细介绍知识图谱的产品设计、技术实现和
正如本书前言所讲,这是一本内容比较全面且易于理解的介绍人工认知系统的科普读物。全书首先对人工认知系统做了操作性定义,然后在余下的章节中介绍了自治性、具身化、学习与发展、记忆与前瞻、知识与表征以及社会认知等关键问题。考虑到读者群体,作者没有涉及“如何构建人工认知系统”等具体算法的内容,也没有讲到机器意识等比较艰深的领域。在结构上,全书可以划分为正文与页下注两部分,可以看作是故事的两条主线。正文着重对关键问题做简明的描述,而页下注则讲到了
基础篇(1-3章):介绍深度学习的基本概念和Tensorflow的基本介绍。原理与实践篇(4-8章):大量的关于深度学习中BP、CNN以及RNN网络等概念的数学知识解析,加以更朴素的语言与类比,使得非数学专业的程序员还是能够比较容易看懂。扩展篇(9-13章):介绍新增的深度学习网络变种与较新的深度学习特性,并给出有趣的深度学习应用。读完本书,基本具备了搭建全套Tensorflow应用环境的能力,掌握深度学习算法和思路,以及进行一般性的
“科学技术是生产力”。如果科学技术转化不成生产力,就失去了应用支撑,而变成纯理 论或被淘汰的技术。当下,在中国制造领域,各种概念满天飞,数字化、智能制造、工业4.0、工 业互联网等。制造企业如何拨云见日,理解这些概念背后的核心支撑是什么,如何对接这些技术或 理念?这些都值得广大从业人员思考。 本书的作用正在于此。从制造企业面临的升级转型困局和不知道智能制造到底为何物的疑惑开 始,引导读者思考制造企业的痛点,深入挖掘痛点背后制造业的复杂
● 《脑机穿越》讲述了“人机融合”的未来,即“脑机接口时代”的到来!在未来科技的驱动下,科幻大片的场景已逐渐走入现实。人类通过思维控制人造工具,如今听起来无法想象的事情,在未来会成为常态。从海洋深处到超新星禁区,甚至到我们体内细胞间的微小裂缝,人类的触及范围将追上我们探索未知领域的野心。 ● 《脑机穿越》也是“脑机接口”的简要发展史。作者尼科莱利从脑机接口对传统神经科学的颠覆,到早期的“信息输出”,即机器如何读取大脑信息;再到现在科
知识图谱的发展历史源远流长,从经典人工智能的核心命题――知识工程,到互联网时代的语义Web,再到当下很多领域构建的数千亿级别的现代知识图谱。知识图谱兼具人工智能、大数据和互联网的多重技术基因,是知识表示、表示学习、自然语言处理、图数据库和图计算等多个领域技术的综合集成。本书全面覆盖了知识图谱的表示、存储、获取、推理、融合、问答和分析等七大方面,100多个基础知识点的内容,同时囊括多模态知识图谱、知识图谱与图神经网络的融合、本体表示学习
深度强化学习结合深度学习与强化学习算法各自的优势解决复杂的决策任务。得益于 DeepMind AlphaGo 和 OpenAI Five 成功的案例,深度强化学习受到大量的关注,相关技术广泛应用于不同的领域。本书分为三大部分,覆盖深度强化学习的全部内容。部分介绍深度学习和强化学习的入门知识、一些很好基础的深度强化学习算法及其实现细节,包括第 1~6 章。第二部分是一些精选的深度强化学习研究题目,这些内容对准备开展深度强化学习研究的读者
本书以工程实践为主线,基于TensorFlow 2.0软件框架详细介绍了深度学习的工作原理和方法,并以实际代码为例,剖析了构建神经网络模型的流程、全连接网络的运行原理、卷积神经网络的结构与运行机制、循环神经网络的结构与运行机制,讨论了使用Dense、Conv1D、Conv2D、SimpleRNN、LTSM、GRU、Bidirectional等深度学习模型解决计算机视觉、序列问题的方法,并在此基础上基于具体示例介绍了深度学习的高阶实践.
本书介绍如何构建完整的机器学习流水线,从而在生产环境中准备数据以及训练、验证、部署和管理机器学习模型。你将了解机器学习流水线的每个环节,以及如何利用TensorFlow Extended(TFX)构建机器学习流水线。模型的生命周期是一个闭环,其中包括数据读取、数据校验、数据预处理、模型训练、模型分析、模型验证、模型部署、模型反馈等环节。你将学习如何利用Beam、Airflow、Kubeflow、TensorFlow Serving等工
机器不断挑战人类的认知能力,而游戏设计的核心 就是认知科学,设计游戏需要了解人类如何思维和学习。游戏从来都不只是一种自我消遣娱乐的方式,它也是学习和思考的工具。 那么,当机器在所有游戏中击败人类,是不是意味着人工智能已经超越人类?我们又能从人工智能的不断进化中学到什么? 本书全方位介绍了人工智能的蕞新进展,同时列举了《超级马里奥兄弟》《愤怒的小鸟》《DOTA》《塞尔达传说》等数十款游戏史上不同类型的爆款游戏,简明易懂地阐明了游
内容全面;结构合理;叙述清楚;深入浅出。人工智能领域中文的开山之作! 这是一本面向中文读者的机器学习教科书, 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.
用乐高拼装积木作为创新启蒙教具。通俗易懂的物理知识,机械运动、小小卫星、飞转的陀螺、直线运动、惯性平衡、电动小车、重力与重心动。让孩子真正动手去做,给孩子种下科学创新的种子。带孩子一起玩转乐高,让父母和孩子一起分享成长的快乐...
本书有五个项目、十八个任务, 内容包括: 典型过程控制系统仿真, 基于组态与IPC的控制系统设计, 基于PLC与变频器的控制系统设计, 基于组态与PLC的控制系统设计, 综合实训项目教学案例...
从20世纪60年代至今,虚拟现实经历了半个多世纪的发展,从科研走进了我们日常生活的各个领域之中。虚拟现实的多种应用充分展示了其广阔的发展前景和巨大的商业价值。 虚拟现实的概念是如何起源的?虚拟现实的发展分为哪几个阶段?虚拟现实技术将对我们的未来生活产生怎样的影响?就让本书带你一起深入了解虚拟现实。 虚拟现实:从阿凡达到永生 第1阶段:从设想变成实物 第2阶段:技术,让虚拟成为现实 第3阶段:魔镜引爆市场 第4阶段:破茧成蝶 未来触手可
更多计算机好书请关注:电子工业出版社自营店 《TensorFlow实战》是由PPmoney大数据算法总监黄文坚和美国Uptake数据科学家唐源倾力原创的新书。本书是Google TensorFlow研发团队内部力荐的教程,两位作者均是TensorFlow开发者,其中唐源是TensorFlow研发团队的Committer。本书结合了大量代码实例,深入浅出地介绍了如何使用TensorFlow。 代码基于TensorFlow 1.0版AP
《自动检测与转换技术》共分10章,分别介绍了传感器技术的基础知识,常用检测设备,包括温度、压力、力、流量、物位、厚度、位移、速度、磁场、成分等物理量检测。每章后都附有一定量的思考题与练习题,同时,摘录了自动化相关论坛的部分资源,其中包含传感器新技术及其应用,也有部分传感器技术人员在使用中遇到的实际问题和网友的帮助解答,这部分内容仅供读者学习参考。 《自动检测与转换技术》可作为电气工程与自动化、机械设计制造及生产过程自动化、电子信息工
10余位研究人员,历时1年多,涉及8个领域,走访上百家企业,深入调研人工智能在各个产业的商业应用场景。9章内容,13个表格,122幅图片,全彩印刷,精彩呈现人工智能未来发展面临的挑战与机遇。...
迎来“深度学习”这项重大技术突破后,人工智能已经从发明的年代步入了实干的年代。 现在已是未来,我们所处的时代,已经与过去完全不同。面对已经来临的、机遇与挑战并存的人工智能时代,我们必须要了解人工智能,跟上人工智能发展的脚步,这样才能不被时代淘汰。 目前全球人工智能发展的情况是怎样的? 全球的人工智能巨头企业有哪几家,现在他们有什么贡献?未来他们又将如何改变世界? 人工智能已经改变了世界前进的脚步,那么人工智能的发展阶段如何
本书面向在校学生或计算机软件从业人员, 由浅入深地介绍了人工智能在文本任务中的应用。该书不但介绍了自然语言处理、深度学习和机器阅读理解等基础知识, 还简述了信息论、人工智能等的发展过程...
今天的青少年*需要教授的能力是什么?不是应付各种考试的应试能力,而是他在一生中*需要运用到的:从小到大形成的创新思维与实践能力。教育不是为社会机器塑造一个合适的螺丝钉,而是倾听孩子的声音,帮助他成为自己,帮助他在未来生活中,找到自己想要的幸福。创客教育对青少年的培养着力于提高学生解决未知问题的能力,没有标准答案,所有问题都需要自己去探索、讨论、总结、升华,让学生真正参与到创新与实践的过程,并在此过程中获得自我提升与历练,找到未来的方向
本书从多特征提取与融合的角度进行指纹识别的方法学研究,主要探讨新的指纹特征提取与多特征识别技术。提出了基于细节点的方向场重建及其应用的方法:首先从细节点重建方向场,然后将重建的方向场应用到指纹比对中,最后与细节点比对融合对细节点信息的应用更充分,提高了系统的识别率,研究的方法均属于目前模式识别领域十分活跃的方法,包括松弛标注等机器学习方法...
与市面上已有的TensorFlow书相比,《深度学习原理与TensorFlow实践》的特色在于一是所有案例来自作者团队工作中的亲身实践,所选案例均是深度学习的经典应用,非常具有代表性;二是结合了深度学习的关键原理,强化读者对深度学习及TensorFlow架构的理解,从而能在知其然、并知其所以然的基础上,更好地运用TensorFlow来开发各类应用。 《深度学习原理与TensorFlow实践》所梳理出来的清晰脉络和关键知识点,必能让读者
计算智能领域中的很多学术思想已经以极快的速度和持久性渗透到了工业界,数以千计的实际应用证明了模糊逻辑、神经网络、进化算法、群体智能和智能代理在实际使用中的潜力。《应用计算智能:如何创造价值》以简明清晰、科学严谨的方式介绍了各种计算智能方法的科学原理、开发流程和实际应用。本书内容共十五章,分为四个部分:第1部分是计算智能构成要素的简明介绍,主要讲述了模糊系统、人工神经网络、支持向量机、进化计算、群体智能和智能代理技术的科学原理、应用领域
面向实际:针对现实中的问题,给出对应算法底层讲解:详细讲解了算法的设计思路,体会大师的思想涵盖面广:囊括常用的53种算法,用以解决各类问题应用广泛:可用在数据挖掘、商务智能、广告与商品推荐等多个领域...
达佐、赫佩斯著的这本《线性控制系统分析与设计(第4版)》的定位是要为期望获得控制理论的坚实基础的工程系科本科生提供一本内容适度和可读性好的教材。在安排上覆盖了经典控制理论和现代控制理论的基础部分,在对象上包括了连续控制系统和数字控制系统,在方法上兼顾了频率响应法、根轨迹法和状态空间法,在论述上涉及到控制系统模型的建立、系统特性和性能的分析、以及基于状态反馈和输出反馈的控制器的设计等基本部分。本书问世以来,以其内容的基础性,论述的严谨性
本书依托广东省人工智能产业技术研究与发展规划研究成果进行编写, 以自主创新为核心, 以广东省人工智能产业技术优势和特色为主导, 对于引导政府主管部门、科研机构、企业等相关单位积极参与人工智能产业技术攻关, 加速科技创新成果转化及应用, 有效推动广东省人工智能产业技术健康、快速发展, 同时带动其他战略性新兴产业技术的发展具有重大现实意义...
本书以通俗的语言和生动的案例带领你探索区块链的世界,全面展示区块链的起源、理论框架与应用价值及未来发展,是一本有趣的区块链通识书,为你开启探索区块链的奇幻之旅。作者通过深入浅出的语言,对当今世界极具吸引力的新技术范式进行阐述,让所有人都能够像对待一种新的信仰一样接纳它们。毕竟,只有这样,才能确保我们在一个快节奏的世界中不断获得稳固的发展。? 区块链感觉很高冷,我真的能看懂吗?本书以通俗的语言和生动的案例带领你探索区块链的世界,全面展示
本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。 本书内容包括知识表示、知识获取、知识应用三部分。其中,知识表示主要介绍概念表示、知识表示、知识图谱;知识获取主要介绍搜索技术、群智能算法、机器学习、人工神经网络与深度学习;知识应用涉及计算机视觉、自然语言处理、语音处理、专家系统、规划、多智能体系统与智能机器人六部分。力求将人工智能的发展脉络、技术理论、产业成果以翔实的形态展现于人前。除了必要的知识点与宽泛的知识图谱,本书还深入浅出地介绍了有
本书详尽讲述了两方面的内容 —— 深度学习的算法原理及如何使用TensorFlow框架进行编程实践。深度学习的算法原理方面主要包括来人工智能的历史, 变革以及现代深度神经网络算法。使用TensorFlow框架进行编程实践方面包括了该框架的基本编程语法及一系列组件如模型持久化、图像数据处理、TensorBoard可视化、计算加速等...
机器人和未来科技呈现给我们靠前的机遇和威胁。将经济和社会的未来看作纯粹消极的或者纯粹积极的描述都存在本质上的不足和偏颇。前进的道路充满挑战,我们必须弥补现在与未来之间的关键差距,才能优选限度地获得未来带给我们的福利...
本书是针对人工智能时代刑法所面临的各种问题进行回应,如人工智能时代智能机器人的刑事责任能力、人工智能产品的设计者和使用者的注意义务及刑事责任风险,针对人工智能产品具体罪名的设置、针对人工智能产品的刑罚种类等问题...
本书结合语音识别、人脸识别等人工智能技术, 将机器人的应用为客户提供更加优质的服务体验, 也为客户服务行业向着智慧型、盈利型、人性化方向转型提供了新思路。还选取了行业内炙手可热的机器人作为案例佐证, 探讨了机器人在道德、伦理、法律等方面可能遇到的挑战与思考...
亚马逊资深数据科学家李明博士、统计之都创始人谢益辉博士抢先品读当前关于大数据、人工智能的炒作着实令人眼花缭乱,如大数据平台(如Hadoop、Spark),以及一些黑箱模型,如神经网络,深度学习(实际上就是多层神经网络)。各路媒体和砖家深谙吃瓜群众不明觉厉的心态,所以就像个妓院头牌似的越发摆谱。作者并没有打算写一本数据科学的圣经,告诉你所有关于数据科学的一切;只想尽可能地给大家还原一个真实的数据科学和数据科学家。希望能为后来者提供一些信
通过TensorFlow图像处理,全面掌握深度学习模型及应用全面深入讲解反馈神经网络和卷积神经网络理论体系结合深度学习实际案例的实现,掌握TensorFlow程序设计方法和技巧着重深度学习实际应用程序开发能力和解决问题能力的培养...
梁实秋
老王子
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
[日]熊田千佳慕著,张勇译
林奕含
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
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