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本书首先简要介绍了机器学习的主题，包括大数据挖掘、数据流挖掘的基本方法，以及一个简单的MOA示例。接下来针对sketch技术、分类、集成方法、回归、聚类和频繁模式挖掘进行了更详细的讨论。本书很后讨论了MOA软件，涵盖MOA图形用户界面、命令行、MOA API的使用以及MOA中新方法的开发。对于那些想要使用数据流挖掘的读者、数据流挖掘的研究人员，以及想要为MOA创建新算法的程序员来说，本书将是一个重要的参考指南...
这是一个群雄并起的年代，这是一场人工智能的盛宴。图像识别的应用日广、算力的无穷突破、深度学习的攻城拔寨，都让每一位亲临者似乎相信没有人工智能做不到的事情。但也许人们早已忘记了，就在不久的过去，人工智能却经历了两次寒冬。这两次寒冬是怎么样发生的？目前的人工智能处在哪个阶段？脑科学与人工智能之间的“联姻”会成功吗？人工智能真的将孕育出统治地球的下一个新物种吗？目前人工智能领域正在发生范式转换，其成就不再限于公关秀，而且正在对社会的方方面面
从某种角度讲起来，这是一本独特的书，即使不说是独一无二的话。首先，两位作者中的一位是德国人，而另一位则是中国人。其次，这两位作者中的一位是工程师，而另一位则是脑科学的科普作家，他们对脑科学和智能机器有共同爱好，他们以极大的热情关注着近年来在此领域中的飞速发展。第三，这两位作者都信奉批判性思维，他们万事都要问个为什么，而不盲从任何人。第四，其中一位长期服务于产业界，而另一位则在大学任教了数十年。他们都在交叉学科的领域中工作。这本书记录了
本书介绍强化学习原理、算法及其实现。内容涉及基于模型的强化学习、基于采样-估计的强化学习、基于逼 近理论的强化学习及深度强化学习等。 本书以教学为目标进行选材，力求阐述严谨、重点突出、深入浅出，以便于教学与自学。 本书面向所有对强化学习感兴趣的读者，可作为高等学校理工科高年级本科生、研究生强化学习课程教材或 参考书...
本书聚焦于人工智能如何从实验室走出来、如何从用户场景和服务去落地人工智能。先讲解了人工智能的发展现状、定义、发展历史, 以及人工智能的研究价值, 然后讲解了人工智能崛起的三大基石, 让读者了解到人工智能如何实现商业落地, 然后通过具体事例讲解人工智能如何在生活服务、娱乐、医疗、金融、文化、教育、工业等领域进行商业落地...
深度学习是人工智能的一个分支，受到人类大脑的启发，致力于指导计算机用神经网络进行学习。在线文本翻译、自动驾驶、商品推荐和智能语音助手等一系列令人兴奋的现代技术应用领域，都在深度学习的辅助下取得了突破性进展。 《深度学习图解》指导你从*基础的每一行代码开始搭建深度学习网络！经验丰富的深度学习专家Andrew W. Trask以有趣的图解方式为你揭开深度学习的神秘面纱，使你可亲身体会训练神经网络的每个细节。只需要使用
本书将由浅入深, 按照实际工作需要的模型开发流程以及场景 —— 数据预处理、模型开发、模型验证与模型优化逐一讲解, 全书的内容包括: sklearn、keras的环境搭建, sklearn, keras在上述4个工作的场景中如何代码实现, 在keras方面还包括主流神经网络模型 (卷积神经网络、循环网络、对抗性生成网络, 嵌入网络) 的搭建...
本书共5章内容, 主要结合目前流行的人工智能编程语言Python对机器学习案例进行分析, 介绍机器学习的相关理论, 并展示使用机器学习方法解决实际应用问题的具体过程。本书包括基础知识、分类案例、聚类案例、回归预测案例和综合案例, 力争通过通俗易懂的案例和代码分析使读者快速掌握机器学习的具体应用方法...
以Python为基础的编程语言编写神经网络代码 21个常见的深度学习的现实应用场景 以*流行的TensorFlow和Keras的深度学习框架为基础的编写 没有复杂的公式和方程，不需要推导和求解，直接上手编写代码 熟悉其它编程语言的初级程序员也可以快速上手 借助Linux创始人的一句话来说：Talk is cheap, show me the code...
本书通过对Kaldi已有训练脚本的梳理和引导, 帮助读者快速搭建可用的语音识别系统。主要内容包括: 语音识别技术基础 ; 数据整理 ; 经典声学建模技术 ; 构图和解码 ; 关键词搜索与语音唤醒等...
本书从语音识别的历史和基础知识讲起, 通过图解的方式对语音识别技术进行了尽可能简单的解释。内容涉及语音学基础知识、统计模式识别、有限状态自动机、语音特征的提取、声学模型和语言模型、搜索算法和基于WFST的语音识别技术等...
《携程人工智能实践》详细介绍了携程在人工智能技术落地方面的深入探索，重点分享了如何从实际应用场景入手，把业务和产品的目标转化为人工智能模型和算法问题。并综合考虑系统、环境和数据的多种约束，设计和实施具体落地方案，同时对人工智能服务化和人工智能运营的理念和技术进行了很好的分析和总结，是携程技术团队多年开发和应用人工智能实践经验的结晶。本书对互联网行业和人工智能应用研究机构的科研技术人员来说，是一本很好的案头参考书。...
《玩转3D打印：奇妙的古代发明》将3D打印创意造型与机械发明相结合，介绍10个古代机械发明原理和结构的同时，用3D打印技术将其复原。既科普了机械知识，又拓展小创客的3D造型能力1.3D打印趣味造型，解密古代发明原理 2.设计方法步步图解，视频讲解清晰易懂 3.全彩印刷，扫描二维码下载视频和资料包 ...
本书是使用Python动手搭建聊天机器人的入门书籍。全书共5章, 包含聊天机器人的发展历史、自然语言处理的相关知识, 以及多种搭建、部署聊天机器人的基本方法。此外, 作者还提供了丰富的源码和细致的教程, 极具实操性...
本书介绍了人工智能和大数据的技术发展及相关应用领域。全书共分为4章： 章智能的含义，第2章数字学习，第3章算法的统治，第4章人工智能的用途。书中主要内容包括智能的定义、商业智能、人工智能、商业智能的发展历史、学习的定义、数字学习、大数据和物联网的影响、基于大数据的人工智能、监督学习和无监督学习、算法的定义、AI简史、人工智能的应用。为了方便读者阅读，本书在多个附录中介绍了AI和大数据的相关技术和术语。 本书适合从事人工智能项目开发的读
本书讲述了前馈神经网络、Tensorflow、卷积神经网络、词嵌入与循环神经网络、序列到序列学习、深度强化学习、无监督神经网络模型等深度学习领域的基本概念和技术, 通过一系列的编程任务, 向读者介绍了热门的人工智能应用, 包括计算机视觉和自然语言处理等...
读者对象：具有MATLAB使用基础的大专院校工程专业学生、研究者和从业工程师 1、本书提供所有示例的源代码下载：https://ww2.mathworks.cn/academia/books/matlab-machine-learning-recipes-paluszek.html ，读者可在MATLAB中文社区论坛：http://www.ilovematlab.cn/forum-265-1.html 与译者互动交流； 2、由浅入
读者对象：希望在预测分析和机器学习领域建立扎实基础的机器学习工程师、数据工程师和数据科学家 1）便于学习，所有的理论后都附有基于Python的具体实例； 2）版本新，适用Python3.5以上版本； 3）实例丰富，场景多样，配套代码完备。...
本书结合实际例子详细介绍了数据挖掘和机器学习领域关联规则模型、朴素贝叶斯模型、贝叶斯网络模型、基线模型、聚类模型、通用回归模型、回归模型、高斯过程模型以及K*近邻模型九种模型的表达方式及构建知识。读者*好同时结合《PMML建模标准语言基础》一书进行学习，以便融会贯通，灵活运用，更好地把PMML语言应用到自己的项目实践中。本书的读者对象为从事数据挖掘、机器学习、人工智能系统开发的人员以及教师和学生，也可以作为大数据及机器学习爱好者的自学
《人工智能与游戏》是首本致力于解释人工智能（AI）技术如何被用于游戏内与游戏上的教材。在导论章节结束后，《人工智能与游戏》介绍了AI与游戏中的背景技术与关键技术，以及AI如何被用于玩游戏、被用于为游戏生成内容以及为玩家进行建模。 《人工智能与游戏》适用于人工智能、游戏设计、人机交互和计算智能的本科和研究生课程，也适合工业界中的游戏开发人员和从业人员用于自学。本书作者开发了一个网站（http://www.gameaibook.or
MATLAB为机器学习领域提供了必要的工具。用户可以借助MATLAB环境提供的强大交互式图形界面, 非常轻松地解决机器学习问题。本书前3章主要介绍MATLAB机器学习初步、使用MATLAB导入数据和组织数据的方法, 以及从数据到知识发掘, 中间3章主要介绍回归分析、分类分析以及无监督学习, 最后3章讲解了人工神经网络、降维变换的方法以及机器学习实战等内容...
Pytorch是基于python且具备强大GPU加速的张量和动态神经网络，更是Python中优先的深度学习框架，它使用强大的 GPU 能力,提供*大的灵活性和速度。本书指导读者以Pytorch为工具在Python中学习深层强化学习(DQN)。主要内容包括：强化学习概述及分类、强化学习的算法和实施方法、在Pytorch中实施深度规划与实现。、“实施深层强化学习DQN”、理解并实施新的深层强化学习方法（Double-DQN、Dueling
本书内容包括神经网络的基础，深度神经网络的优化和验证，深度神经网络开发和训练环境的构建，使用TensorBoard进行网络训练的监控，以及模的超参数优化。本书详细介绍的深度学习问题，包括基本的回归问题、二元分类问题和多元分类问题；还包括较为复杂的卷积神经网络对图像的分类和使用预训练CNN进行的迁移学习；使用递归神经网络进行时间序列预测、自然语言分类，以及通过sequence-to-sequence模型进行机器翻译；深度强化学习的智能体
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...
工业机器人作为一种高科技集成装备，对专业人才有着多层次的需求。 本书根据机器人行业发展趋势，从生产实际出发，详细讲解了工业机器人装调与维修基础，KUKA工业机器人的运输与安装、KUKA工业机器人的调整与保养、KUKA工业机器人控制系统的维修、KUKA工业机器人本体的维修、KUKA工业机器人典型故障的排除等内容。 本书实用性与可参考性强，可为从事工业机器人操作与维护相关工作的工程技术人员提供帮助，也可供普通高等院校、职业院校机电专业、机
当前我们已经进入了智能与数据时代，因此，无论从事什么职业，我们都应该对智能与数据方面的知识及应用有所了解。基于此，《智能与数据重构世界》一书不仅对人工智能、大数据、物联网等相关的智能科技进行了全面的介绍，还对智能科技很好重要的一些应用场景进行了分析探讨，并给出了大量的实际案例，具有很强的科普性、实用性和启发性...
如何在保证本地训练数据不公开的前提下，实现多个数据拥有者协同训练一个共享的机器学习模型？传统的机器学习方法需要将所有的数据集中到一个地方（例如，数据中心），然后进行机器学习模型的训练。但这种基于集中数据的做法无疑会严重侵害用户隐私和数据安全。如今，世界上越来越多的人开始强烈要求科技公司必须根据用户隐私法律法规妥善地处理用户的数据，欧盟的《通用数据保护条例》是一个很好的例子。在本书中，我们将描述联邦学习（亦称联邦机器学习）如何将分布式机
《人工智能（AI）应用从入门到精通》是一本人工智能应用入门级读物，全书分基础篇和应用篇两个部分。 基础篇包括人工智能的基本认知、人工智能的关键技术、人工智能的基本要素、人工智能的产业应用和人工智能的伦理安全五部分内容；应用篇包括人工智能+教育、人工智能+医疗、人工智能+金融、人工智能+交 通、人工智能+安防、人工智能+零售、人工智能+物流、人工智能+制造和人工智 能+农业九章内容。 本书去理论化，简单易懂，全面系统地涵盖了人工智能的相
阐述可穿戴传感器原理、设计、制造和实施。主要内容包括穿戴式柔性传感器的制备与表征，穿戴式传感器的物理特性、设计和应用穿戴式医疗传感器信号调理智能电路，以及基于Python的传感器数据采集、数据提取和数据分析的基于GUI的软件开发...
务实地解决AI问题需要更多地关注结果而不仅是技术。归根结底，花费数月时间为一些永远无法投入生产的任务选择*佳的机器学习算法只是徒劳无功和浪费金钱。将更多的机器学习技术投入到生产过程的一种方式就是停止辛勤工作，使用云提供商提供的现成解决方案是避免这种辛勤工作的强大技术。从英雄驱动式开发转向鼓励业务连续性和交付解决方案的组织行为对各方都有益处...
本书以Python语言为蓝本，以OpenCV为框架，使用Anaconda搭建环境，通过丰富的实例，从实验、实践、实用的角度，详细叙述了运用Python和OpenCV实现智能图像处理的过程。全书共12章，主要内容包括智能图像处理入门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等，全面阐述了智能图像处理的理
在辐射防护、医学成像和放射治疗中，使用体模进行辐射剂量计算已经成为一项让很多人感兴趣的研究方向。但是,早期工作者也没有预见到今天体模研究的飞速发展。这篇综述将向读者介绍60年以来体模的研究和发展历程。本文根据计算机体模的复杂度将其发展分为三代...
本书分两篇，篇是理论篇，第二篇是路径篇。篇介绍了智能家居的基本构架和主要应用、智能家居的发展和智能家居涉及的关键技术。第二篇介绍了智能家居的规划设计与实际落地应用、智能家居控制系统的建设、智能家电控制系统的建设、智能家居安防系统、智能照明控制系统以及发展智能家居的难点与对策。 本书适合智能家居建设的管理者、相关专业的研究人员和学生学习参考，也可供对智能家居感兴趣的人士阅读...
（1）本书由腾讯互动娱乐事业群旗下的TuringLab实验室撰写，该实验室聚集了大量AI技术和测试方面的专家，在自动化测试领域的研究和实践都处于业界领先水平。（2）本书从技术原理、平台构建、工程实践3个维度全面讲解AI技术在腾讯游戏测试中的应用，经过了大量商业游戏的检验。...
1首次将机器视觉与机器学习两大领域深度融合介绍的佳作2应用案例参考价值高，分析过程、实验设置、实验数据、程序代码及运行结果一应俱全3全书代码采用MATLAB、C 、Python实现，便于读者自学，并做到触类旁通，举一反三...
《TensorFlow深度学习及实践》内容由浅入深，既有原理介绍，又有实战操作，使读者在实践中掌握相关知识，并为解决实际问题提供详细的方法；具有超强的实用性，实例丰富，不仅给出了70多个实例帮助读者理解概念，还提供了综合案例，如图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的应用；使用TensorFlow库实现各种模型，这样可以降低学习门槛，即使没有深度学习基础的读者也可以快速上手。...
人工智能技术已经取得了长足发展，它将导致众多产业发生革命性的变化。 在许多国家，人工智能已上升为国家战略，并作为实现国力提升的重要途径。 在憧憬人工智能作为手段或工具给我们带来便利的同时，为提升学生的素质教育，我们亟须构建实操性强、学生感兴趣的人工智能基础课程。 本书集作者多年来STEM 课程群构建的亲身实践经验，以及历时一年多的实践研究编撰而成。其中，基于普惠性、实操性、趣味性三大原则构建的28 个AI 机器人搭建与智慧编程项目能为
《数据领导力：人工智能时代数据化转型的关键路径》以七个人物的经历为轴心，记录了不同行业数据化转型的历程，展现了数据化转型过程中的具体困境、经验和教训，说明了数据领导力发挥作用的场景和路径。 七个人物所处行业不同、职位不同，但都在实际工作中展现了领导力，并一步步推动了数据化转型的进程。他们不仅要展现数据价值，还要影响周围的人，帮助组织接受数据化的理念，实现数据驱动流程的再造。每一步他们都有目标，都会尝试和反思，无论是成功还是失败，
OpenCV以其易得、易懂、易用为靠前学术界和工业界所熟知。作为经典的图形图像类开源软件，OpenCV可以说是兼具“大而全”和“小而精”特点。“大而全”是指OpenCV全面涵盖了从教科书式的基本图像处理单元算法，到更复杂的不错算法，直至近期新的围绕机器学习的算法。“小而精”是指其每个算法的实现被社区反复锤炼、优化，甚至满足一些项目需求的KPI，可以直接用于产品化。本书的作者团队长期从事图形图像和视频编解码处理的算法研究、软件的功能实现
你将跟随设计一个将物理、化学、生物学和医学联系在一起的新疗法问题的案例研究，该案例代表了科学研究中的一个拥有挑战性的问题。通过本书，你将学到：学习在分子数据上执行机器学习的基础知识。理解为什么深度学习是研究遗传学和基因组学的有力工具。应用深度学习理解生物物理系统。通过DeepChem获得机器学习的简单认识。使用深度学习分析显微图像。使用深度学习技术分析医学扫描图像。了解变分自编码器和生成对抗网络。解释你的模型在做什么以及它是如何工作的
随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别及分割领域的日益火爆，对于算法从业人员来说，熟练掌握并应用一种深度学习框架已成为推荐技能。在众多深度学习框架中，目前主流的是PyTorch和TensorFlow。尽管TensorFlow在工业界的应用有诸多优势，但依然有很多研究人员从TensorFlow转向PyTorch。PyTorch以其易于调试、具有动态计算图等特性备受学术界关注。关于PyTorch和TensorFlow的框架之争从
本书共11章，主要内容包括深度学习简介、Python基础、神经网络基础、卷积神经网络、经典卷积网络结构、迁移学习、循环神经网络、强化学习、深度强化学习、基于策略的算法更新与趋势等，通过具体案例，将Python语言、深度学习思想、强化学习思想和实际工程完美地结合起来。本书由浅入深，从易到难，各章节既相对独立又前后关联，其*大的特点就是打破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解进一步加深对
本书主要研究了表情识别系统基本理论、算法设计和应用。书中分别以动态人脸表情、微表情、鲁棒表情为识别对象， 系统介绍了相关特征提取、分类算法的技术方法， 并设计了一套主动视觉人脸跟踪与表情识别系统。 本书可供从事模式识别、表情识别、人脸识别系统研究的科研人员、相关专业的研究生或高年级本科学生使用...
本书以物联网与智能电网的发展为基础, 较为全面地介绍了物联网与智能电网的关键技术, 主要包括物联网架构、感知关键技术、通信与安全关键技术、大数据与边缘计算技术、智能电网的优化与运行等, 最后分析了我国可再生能源的现状与发展趋势及相应的微电网技术。内容全面, 脉络清晰, 文字通俗易懂, 方便读者自学。 本书适合从事物联网、智能电网、电力系统研究、开发及应用的工程技术人员、技术管理人员等, 也可作为高等院校相关专业的师生的参考教材...
本书系统地介绍了语音识别的原理和应用，全书共分 15 章，原理部分涵盖声学特征、隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）、深度神经网络（DNN）、语言模型和加权有限状态转换器（WFST），重点描述了 GMM-HMM、DNN-HMM 和端到端（E2E）三种语音识别框架。本书应用部分包含 Kaldi、Espnet、工业应用实践介绍，内容主要来自工程经验，极具实用性。 本书可以作为普通高等学校人工智能、计算机科学与技术、电子信息工程
本书主要讲解通过深度学习和机器学习知识，在金融领域的应用。如通过大数据分析获客，通过交叉信息采集分析客户的爱好和风险偏好，以及在量化投资中和客户服务中为读者提供相应的技术防范。内容涉及了深度学习技术中的 卷积网络，循环神经网络，注意力模型等，全书案例丰富，操作性强，适合有一定基础知识但想在深度学习领域继续加深实操的用户使用...
本书的内容是靠前外生物群智计算与机器学习方向的近期新系统性研究成果。本书紧跟靠前计算智能领域近期新的研究动态，系统、深入地介绍了生物群智计算与机器学习的起源、模型、理论及其应用领域。本书的出版能够为人工智能领域的智能算法研究和应用提供新的思路和方法，也可供智能科学、自动化、计算科学、电子信息等相关领域的研究生、教师和科研人员以及工程技术人员参考使用...
随着工业4.0的普及，机器视觉越来越流行，越来越多的机器代替人类从事重复性工作，人机协调共同工作的需求产生，HALCON作为机器视觉中很好的算法库，因其高效性、易用性、可查阅性而得到广泛的应用。 本书针对机器视觉原理、方法，以及箅法的应用进行探讨和说明，并进行实例分析，图文并茂，让读者全面、深入地了解机器视觉算法和HALCON的实现方式。通过具体的实例，可以提高读者对于实际项目的开发能力；同时也为机器视觉项目管理者提供项目技术参考。
本书是编者在系统总结教学和科研经验的基础上编写而成。本书较全面地介绍了ERDAS IMAGINE的主要功能和应用实例，主要包括ERDAS IMAGINE应用基础、数据预处理、图像增强、图像分类、矢量功能及专题地图制作等基本图像处理功能和高光谱图像处理、雷达图像处理、空间分析、光谱分析、空间建模及批处理、立体分析、虚拟GIS等专题功能。一些章节配有具有典型意义的实例与练习，并在随书光盘中辅以相应数据，以便学生课后练习和复习。 本书强调科
TensorFlow是Google所的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。 本书主要介绍如何通过TensorFlow来构建真实世界的机器学习系统，旨在让读者学以致用，能尽快地上手项目。本书的特色是通过实例来向读者介绍TensorFlow的经典知识。本书共有12章，包含手写识别器、猫狗分类器、翻译器、文本含义查找、金融中的机器学习、医疗应用等多个实例，完整地向读者展示了实现机器学习应用的全流程。 本书适合
机器学习算法评估力求用科学的指标，对机器学习算法进行完整、可靠的评价。 本书详细介绍机器学习算法评估的理论、方法和实践。全书分为3个部分。部分包含章～第3章，针对分类算法、回归算法和聚类算法分别介绍对应的基础理论和评估方法：第2部分包含第4章～第8章，介绍更复杂的模型（如深度学习模型和集成树模型）的对比与评估，并且针对它们实际应用的业务场景介绍一些特有的评估指标和评估体系：第3部分包含第9章～1章，总结算法评估的常用工具、技术
本书为乐高机器人培训课程 —— 特工训练营的学生活动用书, 用以帮助学生更好地设计自己的创造, 更好地完成实验操作, 提升探究的兴趣, 进一步学习、理解结构和机械知识, 培养学生的科学素养...
缪哲 著
林奕含
老王子
汪曾祺
梁实秋
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
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