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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。 ...
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...
掌握深度学习数学原理、编程实战经验轻松构建复杂实际项目的深度学习方案本书重点在帮你掌握深度学习所要求的数学原理和编程实战经验，使你能快速使用TensorFlow轻松部署产品中的深度学习解决方案，并形成开发深度学习架构和解决方案时所需的数学理解和直觉。深入浅出讲解数学基础、深度学习与TensorFlow、卷积神经网络、自然语言处理、无监督学习、高级神经网络等内容，帮助你快速理解数学基础、理论知识，掌握实际项目开发经验，迅速胜任学习、工作
?一线大厂推荐工程师倾囊相授?教你从零开始构建前沿、实用的推荐系统知识体系?揭秘巨头公司推荐系统背后的逻辑?梳理深度学习推荐系统的发展脉络，厘清每个关键模型和技术的细节?引导读者掌握工业界模型设计背后真正的 银弹?诸葛越、唐杰、张俊林、刘知远、杨子等产学界专家倾情力荐，朱小强作序...
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
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
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
本书详细讲述了人工智能大潮中企业如何生存和发展, 帮助企业看清人工智能, 抓住生产力变革机遇, 进行人工智能技术布局。主要内容包括: 企业如何认识人工智能应用、电信行业中人工智能的应用场景、技术驱动的人工智能应用场景等...
本书是UiBot开发者认证教程，分为上、下两册，上册为应用指南篇，下册为开发者指南篇。 应用指南篇（上册）介绍RPA的基本概念、RPA平台、RPA+AI应用、RPA典型行业案例、RPA行业未来展望等内容。通过大量真实案例的讲解，可以帮助政府组织和企业将RPA应用到具体业务场景中，实现降本增效、高质量运营，进而充分释放人才创造力，提升业务效率与资源配置效率，实现企业高质量发展。 开发者指南篇（下册）是UiBot Creator的开发
本书详细解析了AI商务运用所需的所有内容, 备受读者期待。书中结合了当前AI将何去何从、AI运用的推进方法及评估方法、数据保存步骤、硬件及软件的选择方法、人才培养法等各类实例进行了详细说明。作者认为现在是引入AI的绝佳机会, 若不在此时做出判断, 就可能被国内外的对手后来居上...
本书以四旋翼无人飞行器为例，主控制器采用STM32系列微处理器，从设计方案论证到器件选型等过程，对四旋翼飞行器设计进行了透彻细致的讲解，并介绍了四旋翼飞行器图像采集处理，详细地阐述了图像处理的过程。另外，采用μC/OSⅢ系统重新梳理了代码，使得飞行器控制更加稳定。读者可以根据书中给出的电路和代码自行设计。本书可作为电子、通信及控制等相关专业学生的参考书，也可作为相关技术人员的技术参考书...
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
本书从技术与应用相结合的角度, 系统地介绍了多旋翼无人机系统的基本理论、设计方法与应用示范。全书内容包括多旋翼无人机的基本概念、飞行原理与动力学建模、系统构成与实现、空气动力学、导航信息融合、姿态稳定与航迹跟踪控制、故障容错控制、载荷系统以及应用示范。 本书适合多旋翼无人机领域的技术人员阅读, 也可以作为高等院校无人机专业高年级本科生和研究生的教学参考...
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...
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...
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
知识图谱旨在将人类知识组织成结构化知识系统，是人工智能实现真正意义的理解、记忆与推理的重要基础。知识图谱作为典型的符号表示系统，如何有效用于机器学习算法，面临着知识表示、知识获取和计算推理等方面的诸多挑战。近年来，以神经网络为代表的深度学习技术引发了人工智能的新一轮浪潮。 本书介绍了作者团队在知识图谱与深度学习方面的研究成果，展现了数据驱动的深度学习与符号表示的知识图谱之间相互补充和促进的技术趋势。本书内容对于人工智能基础研究具有一定
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...
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...
本书共12 章，主要内容包括OpenCV 4 基础知识，OpenCV 的模块架构，图像存储容器，图像的读取与显示，视频加载与摄像头调用，图像变换，图像金字塔，图像直方图的绘制，图像的模板匹配，图像卷积，图像的边缘检测，腐蚀与膨胀，形状检测，图像分割，特征点检测与匹配，单目和双目视觉，光流法目标跟踪，以及OpenCV 在机器学习方面的应用等。 本书面向的读者是计算机视觉与图像处理等相关专业的高校师生、企业内转行计算机视觉与图像处理的工
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，
本书以独特的方式讲解数据科学，不仅让读者可以轻松学习数据科学理论，又可以动手（手算和机算）进行数据科学实战。本书特色：全彩印刷，图形、表格、思维导图丰富；避免深奥的数学证明，采用简单的数学说明；用各种学习图将本书内容贯穿起来；实战计算，包含小型数据的演算和大型数据的实战程序。 本书共13章，内容涵盖丰富的数据科学模型，包含关联分析、聚类分析、贝叶斯分类、近邻法、决策树、降维分析、回归模型等算法。利用小数据例题介绍计算步骤，同时用R
《机器学习中的基本算法》一书共分八章。、二章简要介绍了机器学习的基本概念、研究内容、算法体系，以及相关的优化理论与优化算法。第三至四章详细介绍了几类作为分类器和回归器的支持向量机算法，包括算法出发点、建模思想、理论推导和算法在数据分类、识别、拟合、预测等方面的应用。第五、六章着重介绍了两类常用的数据预处理方法，一是数据的特征提取方法，另一是数据的聚类方法。第七、八章介绍了几类常用的神经网络算法和数据相关分析算法...
《智能机器人控制系统设计教程》是根据"自动化专业工程教育专业认证"等需求而编写，旨在提高学生在机器人控制系统设计方面的能力，进而培养学生解决复杂工程问题的能力。《智能机器人控制系统设计教程》以多旋翼飞行器为蓝本，全书共分3部分，由13章组成。其中，基础篇由~3章组成，主要讲解机器人控制系统涉及到的数学基础及其基本要点。设计篇包括第4~9章，共6章，详细介绍了多旋翼飞行器的运动学方程、动力系统建模、姿态测量与估计、控制器设计等几个方面。
本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的Python 编程讲解了数学公式的应用，进而加深读者对相关数学知识的理解...
人工智能的普及将是未来的发展趋势，《人工智能基础》作为人工智能的科普读物，用通俗易懂的语言全面介绍了人工智能的基础知识。《人工智能基础》共三大部分：理论基础、编程语言基础和应用实战。第壹部分（基础篇）分为5章，主要从人工智能的概念和主要应用场景等方面介绍人工智能的基础现论知识。第二部分（语言篇）分为5章，主要介绍了Python语言的编译环境以及Python语言的基础知识。第三部分（实践篇）分为4章，结合前两部分知识，进行人工智能具体实
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
本书是针对中国电子学会青少年机器人等级考试的四五级极中机器人搭建的推荐教材, 主要介绍了简单的自律型机器人的制作, 学生通过本书能够对机器人的构成、传感器应用等方面有一个大致的了解。并在本书指导下完成相应自律型机器人的制作。本书作为等级考试推荐教材会在学会的相应活动或者培训中进行宣传...
本书主要内容包括：章绪论着重分析指出产品设计与开发的复杂性主要表现为耦合复杂性，迭代和耦合是复杂产品设计与开发的主要特征，并说明全书结构。第2章着重介绍公理设计理论的基本内容和研究进展。第3章针对产品耦合设计的可接近解耦情况，主要论述系统性创造思维(SIT)方法。第4章针对产品耦合设计的无法接近解耦情况，讨论产品设计解耦的显式途径，即基于耦合性度量的割裂求解方法。第5章着重介绍设计结构矩阵的基本内容和研究进展。第6、7章针对产品耦合开
集成学习方法是一类优选的机器学习方法，这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题，在实践中获得了巨大成功。全书分为三部分。部分主要介绍集成学习的背景知识；第二部分主要介绍集成学习方法的核心知识，包括Boosting、Bagging、Random Forests等经典算法，平均、投票和Stacking等模型和方法、相关理论分析工作，以及多样性度量和增强方面的进展。第三部分介绍集成学习方法的进阶议题，包括集成修剪、聚类集成和集成学
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...
本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和很优控制来解决，但它们的准确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。 本书的主题产生于很优控制和人工智能思想的相互作用。本书的目的之一是探索这两个领域之间的共同边界，并架设一座具有任一领域背景的专业人士都可以访问的桥梁...
本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF 2.0的工具，如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub，加速开发过程。学完本书之后，读者将能够使用TF 2.0开发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中...
内 容 简 介 书中以案例形式详细介绍了PyTorch的各种实战应用。具体内容包括PyTorch与TensorFlow的对比和PyTorch的发展现状，张量Tensor和自动微分Autograd及其具体应用，PyTorch构建神经网络，基于PyTorch构建复杂应用，PyTorch高级技巧与实战应用，网络剪枝应用...
本书以深度学习为核心，详细讲解Pytorch技术堆栈，力求使用很直白的语言，带更多的小白学员入门甚至精通深度学习。本书共分为10个章节，前五个章节主要讲解深度学习中的基本算法及概念，通过使用Pytorch实现经典的神经网络并辅以"课后加油站”小节补充数学知识，力求让每一个知识点、每一个章节、每一个实验都能在学员脑海中留下印象，做到看了能做、做了能会、会了能用。后面五个章节作为Pytorch的进阶，会讲使用Pytorch构建深度神经网络
本书内容涵盖经典的有监督机器学习算法，无监督机器学习算法，深度机器学习算法，阐述从浅层学习到深度学习，从简单的线性模型到复杂的神经网络非线性模型的原理与应用。书中每个章节遵循先简介理论基础，再构建数学模型，然后辅以实例分析，从理论到实践的讲解原则。每个章节可独立阅读，也可从前向后，从简到难，从浅层学习到深度学习，循序渐进学习。本书优选特色为机器学习算法的嵌入化应用，尤其对难于并行化的深度学习算法，详细介绍了在ARM处理器和FPGA硬件
机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向，而深度学习则是机器学习中一个很好接近AI的分支，其思路在于建立进行分析学习的神经网络，模仿人脑感知与组织的方式，根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中，不断有与其相关的产品推向市场，显然，深度学习的应用将会日趋广泛。 本书是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型结构、数据爬取和清洗、图像识别分类、自然语言处理、情感分析、机器翻译、
本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够通过编写Python代码来解决复杂的模式识别问题...
本书首先简要介绍机器人和机器人学的概况，以及机器人学的数学基础，然后分别详细讨论智能机器人体系结构、智能机器人中的传感器、环境感知与建模、路径规划、机器人控制、多机器人协同，以及智能机器人的HRI等内容...
本书详细描述了PMML规范（Ver4.3）所支持的8种模型：神经网络模型、决策树模型、规则集模型、序列模型、评分卡模型、支持向量机模型、时间序列模型和聚合模型。全书不是简单地介绍PMML语法，而是融合各种挖掘模型基础知识和算法知识，告诉开发者如何融会贯通地掌握、使用PMML语言，不仅能够学习到标准的PMML模型表达方式，而且能学习机器学习模型的丰富知识，从而熟练地把PMML语言应用到自己的项目实践中。 本书可供从事数据挖掘（机器学习）
本书是面向人工智能初学者的基础与实践教材。分为基础篇和进阶篇两个篇章。其中, 基础篇内容包括了人工智能的基本概念、人工智能的发展历史以及计算机与环境感知的介绍, 进阶篇则包括大数据的定义、知识与推理、回归与分类问题、深度学习网络以及配合知识学习的课程实践, 包括图形匹配以及微缩车倒车入库等实验。下册部分在介绍Python语言知识的基础上拓展介绍了人工智能与信息处理相关算法的程序语言实现...
本书从物流业及大数据和人工智能的发展出发, 详尽介绍了物流概念的产生与发展、物流效率的飞跃、物流管理的突破、物流自动化的变革及物流智能化的未来...
沈波、白硕、李国权三位大咖向您倾情推荐数字经济时代的区块链技术。...
飞桨PaddlePaddle Fluid是百度推出的深度学习框架，不仅支撑了百度公司的很多业务和应用，而且随着其开源过程的推进，在很多行业得到普及、应用和关注。 本书基于近期新的飞桨PaddlePaddle Fluid版本，以真实的应用案例介绍如何用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。全书共14章。本书首先介绍了什么是飞桨PaddlePaddle，然后介绍了其核心设计思想，进而紧紧结合案例介绍了飞桨PaddlePadd
《机器学习中的数学》是一本系统介绍机器学习中涉及的数学知识的入门图书, 本书从机器学习中的数学入门开始, 以展示数学的友好性为原则, 讲述了机器学习中的一些常见的数学知识。《机器学习中的数学》共19章, 分为线性代数、高等数学和概率3个组成部分。第1部分包括向量、向量的点积与叉积、行列式、代数余子式、矩阵、矩阵和方程组、矩阵的秩、逆矩阵、高斯—诺尔当消元法、消元矩阵与置换矩阵、矩阵的LU分解、欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、夹
内容提要 本书用简短的篇幅、精炼的语言，讲授机器学习领域推荐的知识和技能。全书共11章和一个术语表，依次介绍了机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等，涵盖了监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。全书很后给出了一个较为详尽的术语表。
整体思路是：1、*初介绍深度学习推荐的知识点，做好基础知识铺垫 2、讲解数据收集、清洗和预处理过程3、讲解深度学习训练4、移动端实践：性能优化、指令集优化、移动端预测框架开发（基于caffe2、mxnet或ncnn，还未定），开发App使用预测...
本书共四个部分, 分别介绍了计算智能的4个典型代表: 演化计算、群体智能算法、人工神经网络和Fuzzy计算。内容包括: 演化计算导引 ; 遗传算法 ; 遗传算法在优化中的应用等...
本书详细地介绍了工业机器人精度补偿的基础理论和关键技术, 主要内容包括: 机器人运动学模型建立方法和机器人定位误差分析、机器人运动学模型标定方法、机器人非运动学标定方法、机器人最优采样点规划方法。并进一步阐述了飞机装配自动制孔系统中工业机器人精度补偿技术的应用方法, 以验证该技术的有效性...
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
老王子
宋瑞祥 著
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
刘争争
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
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