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本书将传统的图像处理技术、机器学习时代的图像技术，到目前炙手可热的深度学习时代的图像处理技术融汇贯通起来。生动的结合了目前热门的应用，以抖音、美颜相机、手机自带的滤镜和美颜功能为切入点，专注于人脸图像的各种处理，大量实际案例，带领读者与一线AI图像算法工程师在项目实践中的如何设计算法流程，如何优化算法逻辑，如何将算法应用到实际的场景中。另外本身的最后一章，深扒了目前抖音、美颜相机、天天P图、淘宝、京东等APP里面图像技术的应用场景以及
1.介绍了深度学习的核心概念，并采用了*新版本的TensorFlow。2.深入讲解了如何使用 TensorFlow 构建深度学习应用，从实践的角度讲解了深度学习知识。3.学习如何利用前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器和因子分解机为机器学习系统开发深度学习应用程序，并了解如何在GPU上实现分布式深度学习程序设计。4.既讨论了许多实际技术问题，也简要介绍了一些问题的理论基础。...
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...
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...
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）属于人工智能的一个子领域，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等进行操作和加工。它对计算机和人类的交互方式有许多重要的影响。本书可划分为三大部分：部分包括、2章，主要介绍了NLP的常用基本技术，包括词嵌入、文本规范化、标记文本、词性标注等，并且附有练习，以帮助读者实际上手和巩固所学知识；第
本书旨在能够提供一些基础知识，来帮助开发者和架构师更从容地开启云原生应用之旅。本书首先介绍一些分布式系统的基本原理及其与云原生应用的关系，然后再进一步介绍容器和函数等相关技术，接着，本书会介绍服务间的通信模式、服务的弹性和数据模式，并讨论在什么情况下应该使用这些技术，*后会总结一些经验性的东西，例如如何结合DevOps方法，怎么兼顾可移植性，以及一些*佳实践。这些*佳实践对于打造一个成功的云原生应用是很好有帮助的。这本书不会手把手教你
本文围绕基于学习的自适应控制。首先，重点介绍一些重要的数学工具；然后重点阐述本书的重点内容：基于模型的或经典的自适应控制、无模型自适应控制和自适应控制的学习；第三章着重基于极值搜索的迭代反馈增益，给出机电一体化的应用实例；第4章介绍多参数的极值搜索控制算法自动调整反馈增益，给出强大的非线性控制器加模型学习算法；第5章是基于极值搜索的间接自适应控制，给出两个不同的MES算法，*后两章重点介绍极值搜索为基础的非线性系统参数辨识算法和求极值
当下的AI存在哪些风险？真的有可信的AI吗？ 理想的AI与现实的AI之间究竟存在哪些差距？ 如何构建人类和AI之间的信任？ 关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但要得到真正可信的AI，却远比想象的要复杂得多，超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解，而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的最佳路线图，对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。 作者盖瑞·马库斯是人工智能领域的专家，同时还是心
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...
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
零基础学机器学习与量化策略、详解多个行业中的大数据分析技术，全面揭秘机器学习在商业中的应用实战，详细金融数据风控、股票量化交易、商品智能推荐、用户情感分析等大数据分析技术...
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
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...
近年来，世界主要发达国家均全力支持汽车自动驾驶相关研究。从政府出台政策扶持，到企业投入巨额资金研发，再到高校及研究机构对相关技术的不断探索，推动着自动驾驶技术迅速发展和产业规模不断扩大。与之相对的是自动驾驶技术人才供不应求，企业和研究机构亟须大量专业技术人员。 《自动驾驶汽车环境感知/自动驾驶技术系列丛书》系统介绍了自动驾驶汽车环境感知技术。从自动驾驶环境感知概述开始，介绍了车载传感器及传感器标定、计算机视觉与神经网络、环境感知
《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。...
本书共13章, 对机器学习的原理部分进行了讲解, 对机器学习算法部分均进行了Python实现。除前两章外, 各章都给出了可实现的实践案例, 并全彩呈现数据可视化图形...
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
《人工智能：寒武纪平台边缘智能实践》旨在帮助有一定人工智能理论基础的学习者提升实践能力。主要分为两部分，首部分是对深度学习的一些基础知识的介绍，作用是服务于后续案例，其中包含了对于国产智能化芯片——寒武纪智能芯片的相关知识的讲解，从原理的介绍到平台的使用，最后到边缘化设备的使用都做了详细的说明，有助于读者理解从网络模型到边缘化设备的具体使用过程，读者可参照这部分内容去完成后续的案例；第二部分则是列举了当下一些较为热门和应用程度较高
这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书，书中通过大量程序实例，将复杂的公式重新拆解，详细、清晰地解读了机器学习中常用的数学知识，一步步带领读者进入机器学习的领域。本书共22章，主要讲解了数据可视化、math模块、sympy模块、numpy模块、方程式、函数、很小平方法、集合、概率、贝叶斯定理、指数、对数、欧拉数、逻辑函数、三角函数、大型运算符、向量、矩阵与线性回归等数学知识。本书语言简明，案例丰富，实用性强，适合有志于机器学习
本书由优选的3位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：*1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；*2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被认可为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及
人工智能是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，建立智能信息处理理论，研制智能机器和智能系统，延伸和扩展人类智能。本书共16章。~6章讨论人工智能的认知问题和自动推理，论述逻辑基础、约束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7~14章重点讨论机器学习和知识发现，包括归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、无监督学习、关联规则、进化计算、知识发现；5章阐述主体计算；6章讨论互联网智能。与本书第二版相比，增加了两章新
本书主要分为经典控制理论和现代控制理论两部分, 以经典控制理论为主, 内容包括控制系统的基本概念、控制系统的数学模型、时域分析法等...
本书基于丰富的图示，详细介绍了有监督学习和无监督学习的17种算法，包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。书中针对各算法均用Python代码进行了实现，读者可一边运行代码一边阅读，从而加深对算法的理解...
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
《用Python动手学统计学》是面向零基础读者的统计学入门书，对同一个知识点分别使用文字、公式和Python 示例代码加以讲解，循序渐进地介绍了统计学和Python 的基础知识、使用Python 进行统计分析的方法、正态线性模型和广义线性模型等统计模型，以及机器学习等。通过阅读本书，读者不仅可以通过书中例子深刻理解统计学术语、统计分析方法和预测方法等，还可以学到十分前沿的机器学习知识，以及如何使用Python 实现数据可视化和建模等。
零基础读者应如何快速入门机器学习？数学基础薄弱的读者应如何理解机器学习中的数学原理？这些正是本书要解决的问题。本书从数学基础知识入手，通过前3章的介绍，帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识；然后，通过第4-3章的介绍，逐步讲解机器学习常见算法的相关知识，帮助读者快速入门机器学习；很后，通过4章的综合实践，帮助读者回顾本书内容，进一步巩固所学知识。 《机器学习的数学原理和算法实践》适合对机器学习感兴趣但数学基础比较薄弱的读者学习，也适
本书是一本介绍深度学习理论和实战应用的教程，先从数学基础和机器学习基础出发，按照神经网络的技术发展框架由易到难逐步讲解深度学习的理论，然后再通过实践部分，详细解释深度学习的应用案例，让读者既能了解深度学习理论，又能学会使用深度学习框架，实现自己的深度学习模型。主要内容包括深度学习的发展历史、单层感知器、线性神经网络、BP神经网络、深度学习算法卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM，以及深度学习算法在图像、自然语言处理和音频信号三个
本书介绍机器学习开发方法，工具及应用相关知识，全书由6章组成，章主要介绍机器学习的基本概念、分类等；第2章主要介绍机器学习开发架构、开发步骤；第3章～第5章主要介绍机器学习的开发工具，包括Python、NumPy、Pandas、Scikit－learn、TensorFlow；第6章主要介绍机器学习相关的10个实验，包括线性回归、决策树、人工神经网络、卷积神经网络等。 本书适合作为高等院校人工智能专业，计算机专业，智能机器人专业
本书主要讲解了图像和文本在计算机中的表达和计算方法、神经网络的基本原理，并以圈叉棋为例讲解了计算机在图像分类问题上挑战人类的卷积神经网络技术，以单词拼写为例讲解了处理文本和语音的循环神经网络技术。 读者只需要具备基础的加减乘除计算能力，就可以不借助计算机而掌握书中的所有技术和原理，并尝试实现书中的所有实例。可以说，这本书的真正目的是实现作者的期望：人人都会人工智能...
本书从2019年至今的华为技术反封锁切入，详细阐述人工智能与物联网时代下中国5G产业革命的历史沿革与未来期望，以及走在世界前列的中国枢纽型创新。主要内容涵盖从3G到5G背景下中国5G自主创新的致胜之路，结合华为讲述从3G到5G的科技博弈；结合美日半导体大战、硅谷与筑波以及深圳、东北与潮汕的样本对照探讨面向未来的国家创新体系；很后，也提出了与5G科技革命时代风口相匹配的人才培养体系。作者深入浅出的语言风格与严谨的分析逻辑展现出中国5G产
《人工智能与开源硬件/科技教师能力提升丛书》将人工智能与开源硬件紧密结合，尝试用开源硬件实现人工智能的功能，为科技教师提供人工智能课程资源。 《人工智能与开源硬件/科技教师能力提升丛书》选取了在人工智能领域较为典型的应用，包括语音识别、图像识别、无人驾驶、物联网等，并以项目式教学（project-based learning，PBL）的形式将知识的讲解和学习融入项目中。 《人工智能与开源硬件/科技教师能力提升丛书》中的案例具有
本书围绕“智能城市治理生态”的概念，对“城市生命体”“智能自治体”“治理范式”等重点组成部分进行条分缕析。全书共五章，章总结了城市化的进程、智能城市的发展现状；第二章介绍了“国家治理生态”“城市生命体”理论和核心要素；第三章以精要的方式分析了“智能城市生命体”十大子系统的“点-网-流”、脆弱性、智能标准及智能化；第四章重点阐释了“智能城市治理生态”的运行基础、内在逻辑、外在形态、智能自治体及治理范式等核心内容；第五章针对人与城市的关系
《人工智能导论》为大连理工大学“新工科”系列精品教材。 本书内容包括绪论、知识表示、确定性推理、不确定性推理、搜索求解策略、遗传算法及其应用、群智能算法及其应用、人工神经网络及其应用、机器学习、专家系统、自然语言理解及其应用等。 本书可供电子信息类专业本、专科学生作为教材使用，也可供从事人工智能领域的技术人员参考...
本书基于工作过程对专业人员的理论知识和实际操作技能的需要，结合作者多年的课程改革经验进行编写。本书共分7章，主要介绍了DCS的基础知识和典型DCS的基本结构、功能、操作方法和DCS系统组态、系统维护方法，以及现场总线技术、安全仪表等方面的知识，并结合实际操作案例，介绍了DCS的应用技术。集散控制系统应用维护技术课程作为院级网络精品课和资源共享课，具有内容丰富、技术优选、可同时满足不同读者需求的课程资源，能够适应一体化授课新模式。本书配
构建基于区块链的高效、安全的分布式物联网网络，对于提高物联网系统协作效率、降低物联网体系运转成本、推动物联网产业技术创新和应用落地具有重要意义。近年来，在区块链应用方面的研究已经取得了一些有价值的成果，然而，到目前为止，基于区块链的物联网系统性能依然存在瓶颈，链上数据的可靠性无法保证，跨链通信状态机同步仍非常困难，距离实际应用需求还存在很大差距。 《区块链赋能物联网应用关键技术研究》针对物联网联盟链动态数据存储与共享面临的安全及
机器学习是关于从数据中建立预测或描述模型，以提升机器解决问题能力的学科。在建立模型后，需要采用适当的优化算法来求解模型的参数，因此优化算法是机器学习的重要组成部分。但是传统的优化算法并不完全适用于机器学习，因为通常来说机器学习模型的参数维度很高或涉及的样本数巨大，这使得一阶优化算法在机器学习中占据主流地位。 本书概述了机器学习中加速一阶优化算法的新进展。书中全面介绍了各种情形下的加速一阶优化算法，包括确定性和随机性的算法、同步和异步的
本书以WebFieldJX300XP系统为对象，在介绍基于网络的新型集散控制系统基本知识以及组成和特点的基础上，重点对WebFieldJX300XP集散控制系统的硬件、软件体系结构、现场控制站、操作站、工程师组态以及在过程控制中的应用等内容进行详细论述。 全书共9章，由基础篇、系统篇、综合篇三个单元组成。基础篇主要介绍集散控制系统发展状况、基本组成和特点，集散控制系统的硬件、软件体系结构，集散控制系统的工程项目设计技术以及性能评价
本书从理论到实践，循序渐进地介绍人工智能算法的基础知识，帮助读者敲开人工智能算法之门。本书共有8 章，分别为算法入门、算法之内力、算法之招式、算法之武功秘籍、算法工程的组成部分、算法工程实战、进阶学习、思考与展望。本书主要讲解算法的历史背景与基本概念、与算法相关的数学基础知识、信息学算法与数据结构的概念与知识点、业界常用的几类机器学习算法模型；本书还会介绍算法工程比较完整的组成部分，以及一个典型的算法工程项目，手把手带领读者体验算法的
统计学习是机器学习的重要分支，本书兼顾了数学上的理论和代码实践，内容主要包括基础知识和统计学习模型。章、第2章结合VC维介绍过拟合的本质，并介绍手动特征选择的办法； 第3章、第4章从很简单的线性模型出发经过概率统计的解读而得到分类和回归算法； 第5章讨论不依赖于假设分布的非参数模型； 第6章介绍将核方法作为一种非线性拓展的技巧，介绍如何将该方法应用到很多算法中，并引出了有名的高斯过程； 第7章以混合高斯作为软分配聚类的代表性方法，从而
本书介绍仿脑操作特性的神经网络控制设计方法及其在机器人系统中的应用。全书共5章。章为绪论。第2章介绍受操作性条件反射启发的仿生神经网络非线性控制。第3章介绍伴有局部权值学习及FNSG策略的神经自适应控制，同时也给出其应用领域内的算法仿真实例。第4章介绍基于多内涵自调节神经网络的仿生智能控制。第5章介绍了基于仿生神经网络的智能控制在多自由度机器人系统中的应用，并给出了详细的仿真研究...
本书首先介绍GoPiGo3及其配备的传感器和执行器。然后，通过从零开始创建3D模型并使用Gazebo在ROS中运行模拟机器人来使用GoPiGo3的数字孪生模型。接下来展示如何使用GoPiGo3构建和运行一个了解周围环境的自主移动机器人。还探索了机器人如何学习尚未在代码中编程但通过观察其环境而获得的任务。本书甚至还涵盖深度学习和强化学习等主题。在本书的末尾，读者将熟悉在机器人技术中构建特定用途应用程序的基础知识，并具备从零起步开发高度智
本书首先从人工智能的定义讲起，就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的知识表示、机器学习、神经网络与深度学习、智能语音技术、计算机视觉、自然语言处理和知识图谱技术等基础知识，并通过人工智能在医疗、交通、生活、金融、零售、安防中的经典的成功应用案例让读者更好的了解人工智能技术的发展和我们生活的关切度。很后对人工智能的未来进行了展望，提出人工智能背景时代下大学生就业和创业前
本选题宏观而全面地介绍了人工智能的理论和实践，阐述了人工智能领域的核心内容，并较为深入的介绍了各个主要研究方向的理论基础及应用。全书分为8章：章介绍人工智能的基本概念、研究目标及发展情况；第2章讲解人工智能领域常用的数学概念；第3、4章讨论人工智能在通讯领域、控制领域的应用原理及常见技术；第5章讲解人工智能的核心算法――深度学习算法的原理、发展、应用及实现；第6章讨论人工智能在机器人领域的应用及常见技术；第7章引发人工智能在安全、教育
本书全面介绍了人工智能(AI)和机器学习(ML)的理论和应用。与仅仅从理论或实践的角度来看待这个领域不同，本书将这两个角度结合在了一起，给予全面的理解。第1部分介绍了人工智能和ML的概念以及它们的起源和现状。第2和第3部分深入探讨了静态ML技术和动态ML技术的概念和理论方面。第4部分描述了所提出的技术可以应用的实际应用。第5部分向用户介绍了解决现实ML问题的一些实现策略...
本书是一本看懂计算机视觉的实战指南，使用理论与实践相结合的思想，真正一站式搞定理论学习、算法开发到模型部署上线。 全书内容共分为四个部分。部分包括、2章，主要讲解深度学习和计算机视觉基础，如计算机视觉领域的经典网络和常见的目标检测算法；第二部分包括第3～6章，主要讲解图像处理知识，结合应用案例，对知识点进行分析说明；第三部分包括第7～11章，主要讲解计算机视觉中的实战项目，对实现细节做了追本溯源的讲解；第四部分包括2～13章，主要讲解
本书通过示例向你展示如何通过敏捷过程交付良好的数据产品，以及如何组织和管理快节奏的团队，在生产环境中解决大规模的新数据问题。它将为你提供组织工作的方法，如何为数据设置可交付成果，如何在看似永无止境的任务中管理时间，如何理解数据，以及如何增加团队的透明度。书中所有的例子都来自真实的团队、真实的会议和真实的数据...
本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书，书中不仅包含竞赛的基本理论知识，还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。全书分为五部分：部分以算法竞赛的通用流程为主，介绍竞赛中各个部分的核心内容和具体工作；第二部分介绍了用户画像相关的问题；第三部分以时间序列预测问题为主，先讲述这类问题的常见解题思路和技巧，然后分析天池平台的优选城市计算AI 挑战赛和 Kaggle 平台的Corporación Favorita Grocery
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.
智能体AlphaGo战胜人类围棋专家刷新了人类对人工智能的认识，也使得其核心技术强化学习受到学术界的广泛关注。本书正是在如此背景下，围绕作者多年从事强化学习理论及应用的研究内容及国内外关于强化学习的很近动态等方面展开介绍，是为数不多的强化学习领域的专业著作。该著作侧重于基于直接策略搜索的强化学习方法，结合了统计学习的诸多方法对相关技术及方法进行分析、改进及应用。本书以一个全新的现代角度描述策略搜索强化学习算法。从不同的强化学习场景出发
林奕含
宋瑞祥 著
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
汪曾祺
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
刘争争
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