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《智能系统》是面向高级人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业精品教材中的一本，以信息物理系 统、模糊逻辑系统、自主无人系统、群体智能、多 Agent 系统、人机协同系统、工业智能控制系统、机 器人系统等为案例，完整呈现了人工智能综合应用体系架构。该书首先介绍了智能系统的发展、相关概 念、主要特征和类型、智能系统的发展前景，然后围绕智能系统信息处理流程详细阐述智能感知、智能 计算、执行系统等理论知识，最后重点讲解了信息物理系统、
本书主要介绍了全球深度学习技术和产业发展现状及趋势，以及人才隋况；阐述了我国的深度学习发展现状，包括基础理论、底层技术、应用技术和产业应用情况；重点介绍了我国深度学习相关的热点和亮点，包括AI芯片、深度学习框架、自动化深度学习建模、深度学习模型和行业应用等。同时对深度学习行业的发展和现状做了系统的总结，并阐述了下一步的趋势和影响。 本书适合人工智能、计算机、网络通信、微电子等方面的本科生、研究生，以及相关专业的教师、产业工程科技
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AutoML可以将部分机器学习过程自动化, 减轻数据科学从业者的工作负担, 深受高级分析人员的喜爱。本书介绍搭建AutoML模块的基础知识, 并通过练习帮助读者消化这些知识...
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。...
（1）星环科技人工智能平台团队合著，凝结星环科技人工智能和大数据团队丰富的实战经验 （2）从技术视角提供当前人工智能相关技术的深入介绍，不仅讲解人工智能知识体系的理论基础，也可以指导基于实战的平台环境进行操作。 （3）针对各种类型的机器学习问题，基于星环自研的人工智能平台（Sophon）环境，结合真实案例，依照数据、分析、建模的演进历程进行系统化阐述并进行实战讲解。...
本书深入浅出地对机器学习算法的数学原理进行了严谨的推导 ; 并利用Python? 3对各种机器学习算法进行复现, 还利用介绍的算法在相应数据集上进行实战。本书主要内容包括机器学习及其数学基础 ; 线性回归、局部加权线性回归两种回归算法 ; Logistic回归、Softmax回归和BP神经网络3种分类算法 ; 模型评估与优化 ; K-Means聚类算法、高斯混合模型两种聚类算法和一种降维算法 —— 主成分分析...
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...
读者对象：1.自然语言处理开发人员；2.人工智能和深度学习工程师；3.大数据工程师与架构师；4、其他爱好者 1）微软人工智能首席技术官黄学东、中国计算机学会秘书长杜子德联袂推荐 2）微软高级研究员朱晨光撰写，曾2次获得全球性阅读理解竞赛冠军 3）剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型 4）机器阅读理解模型SDNet源码分析与工业级落地应用分析 作者亲授机器阅读理解直播课，搭配图书学习效果更佳！ 回放华章计算机 2、
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...
语音科技下一个颠覆者，通向人工智能时代的一把秘钥 未来10年，语音科技会成为*决定性的主题之一。人机对话能力将迎来变革性进展，语音也将成为*主要的人机互动方式。语音科技在商业上的应用，将会引领我们进入一个奇异的新世界，而我们不需要任何训练就可以完美适应。通过语音搜索、购物、下单；向语音助手倾诉烦恼并得到贴心的安慰；成功时得到语音助手*真诚的祝贺；系统可以听令行事，我们不必在键盘或触摸屏一点点输入文字；这些场景离我们并不遥远。语音界面能
1、本书面向中小学校内科技教师，培训机构科技老师；热爱机器人技术的孩子及家长；机器人赛事参赛人员。2、内容定位为便于读者平时阅览学习以及比赛时查找资料的工具书。3、针对STEM教育的应用性需求，对中小学生创客活动，提高工程素养和动手能力，都会很有帮助。4、本书作者指导的北信科水之队屡获世界比赛冠军。 ...
读者对象：1.从事AI理论研究的研究人员；2.高校智能方向的高年级本科生和研究生；3.工业界做AI应用的机器学习工程师、算法工程师等。 1.作者资深。本书由北京理工大学刘驰教授团队撰写； 2.直奔主题，理论结合实践。详解单智能体、多智能体深度强化学习和分布式、多任务深度强化学习相关算法，深入解读每种算法的代码原型实现； 3.领域应用分析：给出深度强化学习在游戏、机器人控制、计算机视觉和自然语言处理四大领域的实际应用，侧重讨论深度强化学
《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
实用性是本书的基本出发点，书中介绍了近年来在工业界被广泛应用的机器学习算法，这些算法经受了时间的考验，不但效果好而且使用方便。此外，本书也十分注重理论的深度和完整性，内容编排力求由浅入深、推理完整、前后连贯、自成体系，先讲统计学、矩阵、优化方法这些基础知识，再介绍线性模型、概率图模型、文本向量化算法、树模型和深度学习。与大多数机器学习图书不同，本书还介绍了算法周边的一些工程架构及实现原理，比如如何实时地收集训练样本和监控算法指标、参数
本书涵盖了从工业机器人入门到安川工业机器人产品应用全面的知识与技术。全书从机器人的产生、发展和分类, 工业机器人的组成特点、技术性能和产品等基础知识出发, 对工业机器人本体及谐波减速器、RV减速器等核心部件的结构原理、机械设计、安装维护等进行了全面阐述 ; 对坐标系与姿态定义方法、程序结构及安川工业机器人的全部命令、变量编程进行了详尽说明 ; 对手动与示教操作、程序与作业文件编辑及调试、再现运行、系统设置与维修操作进行了完整介绍...
1.你即使不是深度学习专家，也可以利用Keras这个深度学习库轻松构建深度学习模型。 2.本书涵盖了使用Keras时所需的深度学习概念，并提供了可实操的Python源代码。通过示例代码，你可以直观清晰地理解深度学习模型结构。 3.作者独具特色地利用乐高玩具模块，充满创意地实现了多种深度学习模型，非常直观、浅显地展现了各类深度学习算法。...
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...
本书教学案例丰富且趣味性强，不仅通过主题模块形式对电子编程、智能硬件和建模进行了详解，还融入了3D打印等元素，并配有大量教学视频。本书主要内容包括近海守护者──海上灯塔、黑夜的眼睛──手电筒、万家灯火──并联门灯、交通指挥者──信号灯、永不消失的光波──小台灯、无倦守卫──触碰门铃、节能小帮手──电冰箱报警装置、节奏大师──迷你电子琴、万物的运转──自动小风车、卷帘大将──电动窗帘、神奇的猫爪──招财猫、人工智能──泊车防撞器等实例项
本书中会整体探讨以往分开讨论的技术领域，尽量做到让专业的工程师和普通人读了都可以很容易地整体理解物联网业务， 特别是物联网系统构建的基本思路和要素技术，以及方法和目标。本书涵盖了从人们不太熟悉的传感器到物联网平台、从构建到应用乃至服务创造等多方面内容，主要针对传感器的种类、可采集的数据的特征、通信方式、汇总分析数据的方法等进行扎实的讲解。另外，关于在设备设置和无线通信的过程中有可能出现出现的安全问题，本书也指出了关键点，并给出相应的对
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
《人机交互基础》介绍了人机交互的发展历史、人机交互设计的认知基础与认知过程、交互的基本形式与交互设备、交互系统设计的目标与原则、交互系统设计方法及交互系统评估等，对新一代人机交互技术进行了介绍和展望。《人机交互基础》可用作计算机类专业学生（包括研究生和本科生）的基本教材，也可以供人机交互设计及相关领域的研究人员用作参考...
本书是OpenCV开发人员的必读指南，手把手教你使用OpenCV和CUDA实现GPU加速的计算机视觉项目开发，帮你快速掌握利用GPU实时处理复杂图像数据的高效技术。全书共11章，第1章介绍CUDA架构及应用；第2章介绍如何使用CUDA为GPU编写程序；第3章介绍如何从CUDA程序中调用线程，以及多个线程如何相互通信；第4章介绍CUDA streams和CUDA events等高级概念；第5章介绍在所有操作系统中安装支持CUDA的Ope
本书面向初学者，采用全彩图解+视频讲解的形式介绍了人工智能的基础知识及开发案例，从无代码到图形化编程到代码编程，循序渐进，让读者逐步掌握人工智能技术，体验人工智能带给自己的乐趣。本书首先通过mDesigner+开源硬件的结合赋予创客作品以“智能”，接着介绍了与人工智能密切相关的深度学习及其所需要的编程语言、编程框架及编程环境等知识，进而结合不同的场景，详细讲解了人工智能在视觉、听觉、无人驾驶等不同领域的实际应用。本书强调人工智能理念的
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
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...
《TensorFlow深度学习从入门到进阶》以TensorFlow为主线进行讲解，书中每章节都以理论引出，以TensorFlow应用巩固结束，理论与实践相结合，让读者快速掌握TensorFlow机器学习。《TensorFlow深度学习从入门到进阶》共11章，主要包括TensorFlow与深度网络、TensorFlow编程基础、TensorFlow编程进阶、线性回归、逻辑回归、聚类分析、神经网络算法、卷积神经网络、循环神经网络、其他网络
以前，技术只是工程师操心的事；如今，技术是工程师、产品经理、企业家共同操心的事，他们只有通力合作才能驾驭强大的技术，进而取得商业上的成功。如今讲人工智能的书大多属于两种类型：种面向广大公众进行人工智能科普；第二种针对专业技术人员详细讲解人工智能的技术。这两种书，产品经理虽然都可以阅读，但他们更迫切需要第三种――从商业的角度讲人工智能，以产品的方式让人工智能落地的书，而本书正是这种少数类型。本书具有针对性强、系统性强、实操性强、原创度高
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
本书基于流行的Python语言，本书从案例出发，展示各种工具的适用场景、关键用法和应用技巧。本书分成四大单元，包括Python语法精讲、数据预处理和可视化、机器学习、深度学习4个单元。涵盖了Python、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、TensorFlow、Keras等7种主流工具...
本书是作者长期从事机器抒情艺术研究工作的系统总结，主要围绕抒情艺术的计算创作这个出发点，依据人工智能、认知科学、艺术哲学研究的思想成果，采用成熟的计算、逻辑与人工智能方法，针对抒情艺术问题，全面系统地给出了有关抒情艺术表现的计算方法、以及机器实现系统...
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...
本书的几位作者都在大型互联网公司从事与推荐系统相关的实践与研究，通过这本书，把推荐系统工作经验予以总结，以帮助想从事推荐系统的工作者或推荐系统爱好者。本书的内容设置由浅入深，从传统的推荐算法过渡到近年兴起的深度学习技术。不管是初学者，还是有一定经验的从业人员，相信都能从本书的不同章节中有所收获。 区别于其他推荐算法书籍，本书引入了已被实践证明效果较好的深度学习推荐技术，包括Word2Vec、Wide & Deep、DeepFM、GAN
数学、逻辑学、计算机科学三大领域实属一家，彼此成jiu，彼此影响。从古希腊哲学到计算机，数字、计算、推理这些貌似简单的概念在三千年里融汇、碰撞。如何将逻辑赋予数学意义？如何从简单运算走向复杂智慧？这背后充满了人类智慧的闪光：从柏拉图、莱布尼茨、罗素、香农到图灵都试图从数学公式中证明推理的合理性，缔造完整的思维体系。他们是凭天赋制胜，还是鲁莽地大胆一搏？本书描绘了一场人类探索数学、算法与逻辑思维，并走向人工智能的梦想之旅，展现了哲学家、
《传感器与检测技术》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材、全国高等学校自动化专业系列教材。全书按基础知识篇、传感器技术篇和检测技术篇顺序编排，三者篇幅比例大体为2：5：7。三部分既相对独立，又紧密衔接，前后呼应、循序渐进。 《传感器与检测技术》传感器技术与检测技术两大部分内容所占比例大体平衡，把传感器技术和检测技术融合和有机组合，便于教师组织教学和学生连贯、系统地学习。 《传感器与检测技术》包含的传感器种类多、检测参量广。书
本书介绍了额传感器技术基础、电阻式传感器及其应用、电感式传感器及其应用、电容式传感器及其应用、电动势式传感器及其应用、温度检测传感器及其应用、光电式传感器及其应用、光纤传感器及其应用、物位与流量测量、气体成分检测、传感器新技术和传感器的综合应用等内容...
本书旨在掌握深度学习基本知识和特性的基础上，培养使用TensorFlow+OpenCV进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。全书力求通过通俗易懂的语言和详细的程序分析，介绍TensorFlow的基本用法、不错模型设计和对应的程序编写。 本书共13章，内容包括计算机视觉与深度学习的关系、Python的安装和使用、Python数据处理及可视化、机器学习的理论和算法、计算机视觉处理库OpenCV 、OpenCV图像处理实战、Tensor
机器学习是当前解决很多人工智能问题的核心技术，深度学习的出现带来了自2012年以来的人工智能复兴。本书是机器学习和深度学习领域的入门与提高教材，系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主流方法与理论，并紧密结合工程实践与应用。全书由21章组成，共分为三大部分。～3章为靠前部分，介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识（包括微积分、线性代数、概率论和很优化方法），以及机器学习中的核心概念。第4～20章为第二部分，是本书的主体，介绍各种常用的有
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...
本书围绕多信道动态频谱管理所涉及到的关键技术，具体介绍了认知无线电中多载波调制技术、多信道多用户协作频谱感知技术、多信道频谱资源优化分配技术、多用户协作频谱共享激励方法等...
本书是资深测试开发专家的经验结晶，由浅入深地阐释了Web自动化测试的相关技术，包括Web UI自动化测试、API自动化测试及测试相关的基础开发。通过学习本书，读者可以基本掌握Web测试相关的大部分技术点。本书是测试相关人员推荐的技术指导。书中每个技术点都有示例代码，理论与实践相结合的方式能够使读者快速理解Web自动化测试。 本书循序渐进地讲解了Web自动化测试的各项知识点，使任何层级的读者都能从中受益。绪论部分介绍自动化方面的基础知识
本书是一本机器学习算法方面的理论+实践读物，主要包含机器学习基础理论、回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度学习模型六大部分。机器学习基础理论部分包含、2章，主要介绍机器学习的理论基础和工程实践基础。第3章是回归模型部分，主要包括模型的建立、学习策略的确定和优化算法的求解过程，很后结合三种常见的线性回归模型实现了一个房价预测的案例。第4至11章详细介绍了几种常见的分类模型，包括朴素贝叶斯模型、K近邻模型、决策树模型、Logist
本书从实用的角度,根据实际操作的要求,介绍了工业机器人的结构、安装连接、选型、操作、参数设置、编程指令等内容。按照循序渐进、由浅入深的原则编排了学习内容,读者可根据本书的内容顺序,一步一个台阶地学习前进,快速掌握工业机器人的实际知识和应用方法。本书根据实际的应用成果,介绍了工业机器人在抛光、测量分拣、码垛等方面的应用,提供了详细的编程方法,这些应用是实际工作的总结,可以给机器人的设计、集成、编程、调试人员以实用的参考,也可以使高校的学
《MATLAB智能算法30个案例分析(附光盘第2版)》是作者郁磊、史峰、王辉、胡斐多年从事算法研究的经验总结。书中所有案例均应国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计，其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。 本书采用案例形式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现。本书共给出30个
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...
本书主要介绍范数优化迭代学习控制的基本理论和最新进展。全书内容分14章，系统地介绍了迭代学习控制的基本思想和理论体系，并对基于逆模型的迭代学习控制、范数优化迭代学习控制、参数优化迭代学习控制、基于逐次投影的迭代学习控制等迭代学习控制的最新研究成果进行了详细的阐述。本书也是Owens院士关于其在优化迭代学习领域中长期的研究结果的凝练和总结。 本书可作为高等院校控制理论及其应用等专业的研究生教材和教学参考用书，也可供相关领域科研工
数据流处理技术是目前的研究热点，掌握数据流处理技术有助于更好地研究利用大数据，挖掘出数据背后潜在的价值。本书围绕物联网追溯系统的研发及数据流处理过程中的聚类、追溯、预测与建模关键技术进行了研究。全书共6章，章是绪论，主要介绍物联网的概念及中国农业物联网产业化发展现状及其靠前外大数据的研究现状和热点。第2～5章，主要极少数据流聚类算法、数据流追溯方法、数据流预测方法、数据流预测方法、数据流建模方法。第6章，介绍了物联网追溯系统的研发和软
本书的章从深度学习相关的基本概念开始，介绍了典型的神经网络结构和各种层的设计特点，然后对深度学习中常见的数据集进行了介绍，*后对数据预处理和数据集的划分进行了细致的阐述。第2章是与深度神经网络调试相关的通用技巧，主要涉及到如何解决遇到的问题，包括排查错误、结果检查、选择激活函数、正则化和Dropout、训练参数设置等技巧。第3章到5章以实际例子的形式，介绍深度学习在文本处理、图像处理、音乐处理等方面的技巧，涵盖了深度学习主要应用领域和
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
宋瑞祥 著
老王子
梁实秋
汪曾祺
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
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