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《TensorFlow2实战》首先讲解深度学习和TensorFlow2的基础知识，然后通过图像处理和自然语言处理两方面的实例，帮助读者进一步掌握深度学习的应用，很后通过对生成对抗网络和强化学习知识的讲解，带领读者精通深度学习。 《TensorFlow2实战》适合想要学习和了解人工智能、深度学习技术的程序员阅读，也可作为大专院校计算机专业师生的学习用书和培训学校的教材...
强化学习是机器学习的重要分支之一。《用Python动手学强化学习》结合实际可运行的Python代码，通过简明的文字、丰富的插图和示例，通俗易懂地介绍了从基础概念到前沿应用等方方面面的内容，包括根据环境和经验制订计划的学习方法、强化学习与神经网络的组合，以及强化学习的弱点和克服方法。读者通过下载书中代码并亲自动手运行，可以快速入门强化学习并进行实践...
《大疆TT教育无人机从入门到精通》以大疆TT教育无人机为载体，采用Mind+图形化编程软件为无人机设计飞行程序。 《大疆TT教育无人机从入门到精通》详细讲述无人机的飞行原理、飞行安全、遥控飞行、编程飞行、编队飞行和场景应用等知识，并将这些知识融入近100个项目式的探究活动，可使读者通过实验探究和无人机编程活动体验飞行的乐趣。 《大疆TT教育无人机从入门到精通》最后讲述无人机竞赛方面的内容，包含无人机竞赛的策略以及竞赛程序设计的
本书使用新的TensorFlow 2作为语音识别的基本框架，引导读者入门并掌握基于深度学习的语音识别基本理论、概念以及实现实际项目。全书内容循序渐进，从搭建环境开始，逐步深入理论、代码及应用实践，是语音识别技术图书的优选。 本书分为10章，内容包括语音识别概况与开发环境搭建、TensorFlow和Keras、深度学习的理论基础、卷积层与MNIST实战、TensorFlow Datasets和TensorBoard详解、ResN
《Python计算机视觉与深度学习实战》立足实践，从机器学习的基础技能出发，深入浅出地介绍了如何使用 Python 进行基于深度学习的计算机视觉项目开发。开篇介绍了基于传统机器学习及图像处理方法的计算机视觉技术；然后重点就图像分类、目标检测、图像分割、图像搜索、图像压缩及文本识别等常见的计算机视觉项目做了理论结合实践的讲解；很后探索了深度学习项目落地时会用到的量化、剪枝等技术，并提供了模型服务端部署案例。 《Python计算机视觉与深
本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍如何使用机器学习与深度学习算法，对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进，先介绍了Python的基础内容，以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作，然后结合实际数据集，分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。本书为读者提供了源程序和使用的数据集，方便读者在阅读时同步运行程序，在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook
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
本书服务于中职学校学生人工智能专业方向入门体验式学习和各专业学生智能素养提升，符合物联网、大数据等新兴技术发展对人才培养新的要求，课程内容涵盖大数据、物联网、图像识别、语音识别、机器人智能控制等模块。全书以体验式工作任务的方式编写，每个任务包括任务描述、任务分析、任务实施、知识提炼、任务拓展等环节，并在书中按需穿插知识链接。教材倡导“做中学”、“先做后学、边做边学”的实践性要求...
本书旨在为读者提供与机器学习有关Python3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器，例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录...
本书系统地阐述了智能仪器的体系结构、原理及设计方法。全书共分10章。章为绪论，介绍智能仪器的结构、特点及发展状况； 第2章介绍智能仪器主机电路； 第3章介绍信号输入输出通道的结构、特性及设计； 第4章介绍智能仪器人机接口技术； 第5章介绍智能仪器的标准数据通信接口； 第6章介绍智能仪器抗干扰技术； 第7章介绍智能仪器数据处理及自动化技术； 第8章介绍智能仪器设计方法； 第9章介绍基于电压及频率测量的智能仪器； 0章介绍虚拟仪器及网络
《写给新手的深度学习 2——用 Python 实现的循环神经网络 RNN 和 VAE、GAN》一书以Python 为基础，不借助 TensorFlow、PyTorch 等任何框架，以浅显易懂的语言对循环神经网络RNN 及生成模型中的 VAE、GAN 的构建方法进行了详细解说。其中在前 3 章对深度学习和Python 编程及数学的相关知识进行了简要概括，然后依次介绍了 RNN、LSTM、GRU、VAE、GAN 的工作原理及编程实现，这也
本教材是根据高等教育教学要求及教学改革发展的需要，以“必需、够用”为原则，注重理论与实践、学校与企业实际相结合，结合高等院校近年来教学改革的经验与成果进行编写的。 全书共分为6个项目，分别为初识SolidWorks 2016、工业机器人零部件二维草图设计、工业机器人零部件造型设计、工业机器人零部件装配仿真、工业机器人零部件工程图设计、工业产品三维逆向建模设计，下设20个任务，分别是SolidWorks 2016界面的基本操作、Soli
如果您是大学教师，那就赶快加入深度学习行列，成为数据科学专业带头人。如果您是企业IT工程师，这是你技术转型的良好时机，迅速迈入大数据时代。如果您是刚毕业的大学生，本书为您成为数据分析师奠定基础。如果您是在校学生，想尽快了解智能时代的核心技术，本书是您的一个选择。...
1、讲解了工业机器人的安装，弧焊工作站、点焊工作站、搬运工作站、码垛工作站系统的集成，工业机器人CNC机床上下料与自动生产线工作站的集成，喷涂工业机器人工作站的集成等内容2、介绍了工业机器人的典型工作站。3、内容从生产实际出发，贴合职业技能标准，突出实用性。...
本书是一本较为全面地介绍人工心理的研究方法和相关技术的著作。在对人工心理、人工情感和情感计算的基本概念、主要内容和应用领域进行介绍之后，分别对心理建模、情感建模、人工大脑、人脸识别、人脸合成、表情识别、行为理解、人性化信息服务系统、数字虚拟人技术、个人机器人技术做了详细的介绍，并对对人工心理的未来研究做了展望...
本书共分为四大模块，即工业机器人基础知识，工业机器人示教编程，工业机器人的基础应用，工业机器人的管理与维护。每个模块以任务驱动教学法为主线，以应用为目的，以具体的任务为载体，主要任务有：认识工业机器人、工业机器人机械结构的认知、工业机器人传感器及其应用、认识工业机器人的控制与驱动系统、初识工业机器人的作业示教、工业机器人绘图单元的编程与操作、搬运机器人及其操作应用、码垛机器人及其操作应用、装配机器人及其操作应用、涂装机器人及其操作应用
本书面向人工心理和情感机器人等前沿领域，讨论了情感机器人表情控制和机械结构设计的理论、技术及其应用的若干方面，主要包括机器人的起源及发展、机械头及身躯设计、表情控制模式、电动机控制、机器视觉、人机交互与合作、软件集成、数据库及知识库技术、情感模型与机器学习等方面的研究理论、技术与应用方法，取材新颖，内容深入浅出、材料丰富，理论与实际紧密联系，具有较好的创新性和学术参考价值...
中国智能城市建设与推进战略研究项目组编的《中国智能电网与智能能源网发展战略研究/中国智能城市建设与推进战略研究丛书》基于中国工程院重大咨询研究项目中国智能城市建设与推进战略研究的研究成果，有来自地方政府、高等院校、研究机构、企事业单位、医疗机构等47位相关领域的院士和180多位专家直接参与。 本书首次以智能城市为主题全面深入研究，系统地分析了面向2030年我国在智能城市方面的战略规划，具有前瞻性、战略性、指导性的重要意义，拟为
TensorFlow是一个开源机器学习库。本书从TensorFlow的基础开始介绍，涉及变量、矩阵和各种数据源。之后，针对使用TensorFlow线性回归技术的实践经验进行详细讲解。后续章节将在前文的基础上讲述神经网络、CNN、RNN和NLP等重要概念...
什么是人工智能 有人工智能的世界怎么变 中国的人工智能之路如何闯，怎么控？...
《数字系统设计实验教程/普通高等院校电子电气基础课程创新型系列教材》特色： ★基于浙江大学电子电气基础课程改革的成果编写而成，凝结一线教师多年的教学经验。 ★先进性与实用性采用Xilinx等公司先进的实验开发平台和工具，通过大量贴近工程实践的实验，介绍现代企业常用的设计方法与开发手段。 ★系统性与基础性一以系统性实验为主，分散为若干个基础性实验，内容层层递进，由浅入深，帮助读者全面了解数字系统设计的理论与方法，适合多层次教学。
目前已出版的《面向STEM的Scratch创新课程》已参加江苏省教育厅四年一次的教学成果奖评比，目前已通过吴江区、苏州市教育局的评审，申报级别为省一等奖，目前省厅公示中。 STEM教育课程让学生通过参加基于问题、项目和活动的学习来体验开源合作分享的创客精神，激发学生的好奇心及参与积极性，从而能有效地促进知识内化迁移和高阶思维能力的提升，是培养学生核心素养的重要途径。...
浅入深地讲解Keras与TensorFlow深度学习类神经网络使用实际的数据集配合范例程序代码介绍各种深度学习算法，并示范如何进行数据预处理、训练数据、建立模型和预测结果...
人工智能时代已经来临，这项技术正在改变人类的认知和生活，也对社会各个领域产生了重大的影响。本书从理论基础、商业落地、实战场景、案例分析多个方面介绍人工智能，讲述人工智能对农业、金融、娱乐、医疗、营销、工业、教育等领域的影响。另外，为了迎合时代热点，本书还分析了人工智能与5G、区块链等前沿技术的融合及融合效果，使读者了解当人工智能成为不可逆转的趋势，应该如何跟上时代的步伐。本书是一本不可多得的实战书，不仅具备很强的操作性，还具备一定的前
预训练语言模型属于人工智能领域中自然语言处理领域的一个细分。 本书主要介绍预训练语言模型。预训练语言模型是自然语言处理领域的重要突破，得到了越来越广泛的关注，相关研究者和从业人员在实际应用的过程中，亟需一本理论翔实、代码细节充分的参考书。本书详细梳理了预训练语言模型的基本概念和理论基础，并通过实际代码的讲解， 阐述了具有代表性的预训练语言模型的实现细节，很好适合需要快速、全面掌握预训练语言模型的从业者阅读...
"布鲁萨德写这本书的用意是为了给读者“赋能”。通过这本书，你会了解人工智能、 机器学习、大数据是怎么回事，了解计算机的本质是什么，从此对人工智能和大数据这些大词没有畏惧心理。 这本书会告诉你，高估了人工智能会带来什么社会问题，以及自动驾驶这件事有多难，它还会告诉你，现阶段人工智能的社会化应用的根本矛盾是什么。人们不应该假设计算机能够永远正确，如果人们能够认识到技术使用的局限性，可以让技术更好地造福人类。 人工智能想大规模取
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
确定人工智能可能从哪些方面帮助企业设计人工智能策略 评估项目范围和业务影响 利用人工智能来提高转化率、编排内容以及分析反馈 理解当代人工智能如何运作以及人工智能可以/不可以做什...
本书首先展示如何在系统上安装和配置Java和DL4J,然后深入讲解了深度学习基础知识,并创建了一个深度神经网络进行二元分类。其次,本书介绍了如何在DL4J中构建卷积神经网络(CNN),以及如何用文本构建数字向量,还介绍了对非监督数据的异常检测,以及如何有效地在分布式系统中建立神经网络。除此之外,讲解了如何从Keras导入模型以及如何在预训练的DL4J模型中更改配置。很后,介绍了DL4J中的基准测试并优化神经网络以获得很好结果。本书适合
本书以案例介绍的形式为主，从基础创新、产业落地、防疫抗疫、应用场景等多个方面展现上海人工智能发展情况。这是一份地区发展人工智能产业的“建议书”，更是一份企业商业落地人工智能的“指导手册”...
本书以应用为导向，从机器视觉的硬件构建、算法实现及应用案例研究三个层次，系统地介绍了机器视觉的基本知识, 以及图像处理、模式识别和机器视觉应用问题的一般求解方法。本书理论与实际相结合，分享了机器视觉在物体识别和测量、实时3D环境建模以及机器人的视觉伺服应用等方面的解决方案。 本书可作为工程领域非电类专业的大学高年级学生和研究生的教材或自学资料，也可供从事优选制造、智能控制研究与应用的科技人员及管理人员学习...
《图解机器学习》用丰富的图示，从ZUI小二乘法出发，对基于ZUI小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试...
本书分为“基础知识篇”、“传感器技术篇”、“检测技术篇”三部分，内容包括：检测技术基础知识、传感器与检测系统特性分析基础、结构型传感器、固态传感器、压力检测技术、温度检测技术、物位检测技术、机械量检测技术等...
这是一本写给青少年看的人工智能科普图书，目的是启蒙科学素养，开阔科学视野，培养科学思维，锻炼动手能力，让小读者们了解人工智能的过去、现在和未来，从而更好地融入人工智能时代。通过阅读本书，小读者们不仅会了解到“存在这样那样的人工智能”，还会一睹很多人工智能发展的过程和细节：科学家如何提出问题并想到绝妙的点子，技术如何从代逐渐演变到第N代，等等。所有这些都旨在激发孩子们的好奇心，帮助他们体会科学研究应具备的精神。 本书用了大量的形象比喻，
本书介绍了如何使用scikit-learn、TensorFlow等关键库来有效解决现实世界的机器学习问题。本书着重于实用的解决方案，提供多个案例，详细地讲解了如何使用Python生态系统中的现代库来构建功能强大的机器学习应用程序；还介绍了分类、聚类和推荐引擎等多种机器学习算法，以及如何将监督学习和无监督学习技术应用于实际问题；很后，介绍了强化学习、深度神经网络和自动机器学习等应用示例。 本书适合数据科学家、机器学习开发人员、深度学习爱
本书从基础知识开始，介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法，主要内容包括PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的基础模型。书中侧重讲述与深度学习基础相关的网络模型和算法思想，以及图神经网络的原理，且针对这些知识点给出在PyTorch框架上的实现代码。 本书适合想学习图神经网络的技术人员、人工智能从业人员阅读，也适合作为大专院校相关专业的师生用书和培训班的教材...
全书共分为两篇：在上篇中，将从浩瀚的数学海洋中撷取机器学习研究人员很为必须和重要的数学基础。内容主要包括：微积分（含场论）、数值计算和常用很优化方法、概率论基础与数理统计、线性代数等。在下篇中，将选取机器学习中很为常用的算法和模型进行讲解，这部分内容将涉及（广义）线性回归、图模型（包含贝叶斯网络和HMM等）、分类算法（包括SVM，逻辑回归，神经网络等）和聚类算法（包括K均值和EM算法等）等话题...
本书从TensorFlow 2.0的基础知识讲起，深入介绍TensorFlow 2.0的进阶实战，并配合项目实战案例，重点介绍使用TensorFlow 2.0的新特性进行机器学习的方法，使读者能够系统地学习机器学习的相关知识，并对TensorFlow 2.0的新特性有更深入的理解。本书共14章，主要介绍机器学习、TensorFlow 2.0基础、张量、数据层、CNN等内容，中间还穿插了机器学习中常见的图形识别、文本处理和对抗训练等实例
《人工智能》为创客教育系列丛书小学第二册，包括“体验人工智能”“编程控制机器人”两部分内容，围绕创新思维的培养目标，设计了“爱学习的机器猫”“机器人闯关”项目范例，通过“情境→主题→规划→探究→实施→成果→评价”的小项目学习方式，开展自主、探究、合作学习活动，运用简单的硬件设备和方便操作的软件平台，帮助同学们体验人工智能和智能机器人的技术魅力，学会通过编程尝试实现简单的人工智能，控制机器人的简单动作。 《人工智能》为创客教育系列丛书小
全书共10章分别从构建非生物智能体、感知、描述、连接、记忆和理解、学习与交互、智能体运算模式与处理功能、资源和任务功能系统、生存、思维、控制与主体性、智能体生命周期等角度深入讨论了智能体的方方面面，本书讨论一个极为庞大、复杂，且没有先例、没有形成共识的智能体或机器智能系统的实现机理、过程、要点，没有能、也做不到面面俱到，存在作者有意或无意忽略的环节。本书没有在工程细节层面讨论，只是在整体实现的主要环节的可实现性进行了框架性讨论...
本书是一本介绍深度学习核心算法的书籍。书中以轻松、直白的语言，生动、详细地介绍了与深度学习模型相关的基础知识，深入剖析了深度学习核心算法的原理与本质。同时，书中配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。此外，书中还介绍了深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统领域的应用，从原理层面揭示其思想，帮助读者在这些领域中夯实技术基础...
本书是市面上少见的将搜索与深度学习相结合的书，讨论了使用（深度）神经网络来帮助建立有效的搜索引擎的方法。阅读本书无须具备开发搜索引擎的背景，也不需要具备有关机器学习或深度学习的预备知识，因为本书将介绍所有相关的基础知识和实用技巧。书中研究了搜索引擎的几个组成部分，不仅针对它们的工作方式提供了一些见解，还为在不同环境中使用神经网络提供了指导。读完本书，你将深入理解搜索引擎面临的主要挑战、这些挑战的常见解决方法以及深度学习所能提供的帮助。
本书分为基础篇和不错篇。基础篇介绍机器学习的主要原理和方法、以及很近几年来的近期新进展，包括机器学习的发展史、决策树学习、PAC模型、贝叶斯学习、支持向量机、AdaBoost、压缩感知、子空间、深度学习与神经网络、MCNs、强化学习等内容。在不错篇部分，主要介绍一下作者多年来在机器学习与视觉感知方面的研究成果，包括HGPP、LDP、KBP、高阶差分码、Kernel Learning、Bag of Feature model等方法原理阐
本书初定五个章节，章浅层模型部分介绍线性回归、Logistics 回归、Softmax 回归、广义线性回归模型以及机器学习基本概念。第二章介绍深度学习模型以及相应的正则化技术。第三章介绍卷积的物理意义、卷积神经网络及其各种改进。第四章介绍反馈神经网络及其改进的长短期记忆单元。第五章介绍深度强化学习，展示深度卷积网络如何与强化学习技术融合用以人机围棋博弈以及自动驾驶领域...
2015年开始，工业和信息化部与财政部共同实施了“智能制造综合标准化与新模式应用”专项行动。专项行动包括智能制造综合标准化和新模式应用两部分内容。本系列丛书是专项行动中智能制造综合标准化的部分研究成果。丛书分为基础共性标准成果和行业应用标准成果两大体系，本书是其中基础共性标准成果的第三册，收录了智能工厂安全一体化方面的4项标准成果...
本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。 本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。
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...
本书主要对工艺类专业所涉及的过程控制系统、过程控制的实施工具、过程控制系统的操作等内容以及一些相关知识进行了较全面的介绍。本书在前一版教材的基础上对内容进行了适当的增删，删除了目前使用较小的“DDZⅢ型力矩平衡式压力变送器”，增加了“智能差压变送器”及“HART375智能终端”的内容。用应用较为广泛的C3000数字过程控制器代替了PMK可编程序调节器。并将DCS、PLC部分内容进行了更新，符合企业应用实际。 本书为了符合人们学习知识
本书以当前有代表性的物联网系统与大数据技术融合发展趋势为主线，结合已发布的若干重点物联网基础通用技术的国家标准，系统地介绍了在大数据环境下的物联网技术架构、数据感知与数据融合、协同信息处理、大数据管理架构与关键技术及融合大数据的智能物联网系统发展趋势和应用实例。 全书共分13章，章介绍物联网的发展历程与大数据，第2章进行了物联网技术体系架构的多视图分析，第3章和第4章介绍了物联网系统的数据感知与数据融合方法及协同信息处理，第5章到0章
移动机器人的范围覆盖着从火星探索任务的遥控旅居者到巴黎超市的清洁机器人。本书向学生和其他有兴趣的读者提供移动性基本原理的概述，其领域范围跨越机械、电机、传感器、感知和认知。本书着重于移动性本身，对许允的移动机器人，其横穿现实世界环境行走和执行任务（包括运动、传感、定位和运动规划）的机理提出述评，综合了来自运动学、控制理论、信号分析、计算机视觉、信息论、人工智能和概率论这些领域的素材。本书提出了移动机器人的技术和工艺，能使运动学在一
本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，很后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。本书结合计算机视觉、自然语言处理、金融领域等方面的项目，系统讲述深度学习技术，可操作性强...
本书全面介绍了深度学习知识，借助数学公式、示意图和代码，旨在帮助读者从数学层面、概念层面和应用层面理解神经网络。读者可以跟随本书构建和训练神经网络模型，从而解决实际问题。另外，本书着重介绍卷积神经网络和循环神经网络，并提供PyTorch开源神经网络库的使用方法，有助于学习构建更不错的神经网络架构...
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
宋瑞祥 著
缪哲 著
刘争争
老王子
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
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