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本书分为八个部分, 分别是深度学习概述、机器学习基础、早期神经网络、深度学习的优化、正则化、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制和记忆网络, 主要内容包括: 人工智能与深度学习 ; 深度学习的发展 ; 机器学习基本概念等...
本书主要介绍了机器翻译系统开发过程中的主要问题、机器翻译的发展历程及*新进展。其中着重阐述了机器翻译领域的主要方法:基于规则的方法、基于示例的范式、目前*流行的统计范式和基于分段的方法以及目前*先进的深度学习机器翻译。 *后还讨论了机器翻译的评价问题,以及该领域内的主要参与者和商业化现状。 本书可作为机器翻译领域技术人员的参考用书,同时也可供广大计算机科学、人工智能领域对自然语言处理感兴趣的读者阅读...
本书向读者介绍当代人工智能技术的入门知识,特别是以深度学习为代表的机器学习方法。本书主要内容包括人工智能在模拟人类视觉、听觉、语言、行为、思维五个方面的近期新进展,覆盖了当前人工智能应用很广泛的几个领域,包括人脸识别、语音识别、声纹识别、自然语言理解、机器人设计等。 本书介绍的很多算法都需要动手实践才能有更好的理解。读者可以下载本书的实验套件 (ht p://iok.storg),边学边做,才能真正领略人工智能的神奇与瑰丽。 aboc
作为一个崛起中的新兴力量,人工智能不仅仅是一种技术,它的发展除了在科学和产业发展领域产生影响之外,还将对现行人类的社会规范、生活模式产生很好深远的影响。随着第三次人工智能潮的到来,人们对人工智能及其未来的发展充满强烈的兴趣和诸多的疑问——什么是人工智能?人工智能对人类生活会有哪些深远影响?我们又能通过人工智能实现什么样的生活?《人工智能与我们》采用问答形式,针对人们普遍关心的100个人工智能问题,从人类生活的多个方面一一作答,帮助读者
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
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。
本书主要介绍视觉仿生的原理、技术与应用, 在详尽分析人眼、鱼眼、鹰眼、蛙眼、蝇眼、蛇眼、鲎眼、猫眼等生物视觉原理的同时, 深入阐述视觉仿生技术的新成果...
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...
百度自动驾驶高级算法工程师重磅力作长江学者特聘教授王田苗、百度自动驾驶技术总监陶吉等7位专家力荐提供完整的源代码文件及相关的论文导引系统介绍物体检测的相关概念、发展和经典实现方法用PyTorch从代码角度详解Faster RCNN、SSD和YOLO三个经典检测器详细讲解物体检测的轻量化网络、细节处理、难点问题及未来发展趋势7位重量级大咖力荐:教育部长江学者特聘教授 王田苗百度自动驾驶技术总监 陶吉百度自动驾驶前事业部主任架构师
本书介绍了大量世界知名企业, 如亚马逊、谷歌、本田等公司的实际案例, 以帮助读者进一步认清机器时代的本质。在揭示机器时代本质的基础上, 作者对经营、工作、数据等战略问题进行了三位一体的讲解, 为个人和企业在机器脑时代获得长足发展献计献策...
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...
智能城市建设与大数据战略研究项目组编的《智能城市产业发展与大数据战略研究》为中国工程院重大咨询项目智能城市大数据战略研究下设课题智能城市产业发展与大数据的结题报告。本书承接信息数据环境建设大数据的关键研究成果,对智能城市产业大数据的内涵、相关行业与产业发展的问题、大数据的切入点等进行了研讨。...
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
Python、TensorFlow、神经网络和深度学习因人工智能的流行而成为当下IT领域的热门关键词。本书首先介绍了Python及其常用库Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法;其次介绍了TensorFlow的基本知识及使用方法;然后介绍了神经网络的基础知识以及神经网络基本应用――感知机、线性回归与逻辑回归的理论与实现;很后介绍了两种热门的深度神经网络――卷积神经网络和循环神经网络的理论与实现。本书内容由浅入深,循
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
深度学习领域开始受到越来越多的关注,各大深度学习框架也孕育而生,在这个阶段,我被深度学习深深吸引并逐渐开始学习相关知识。研究生毕业后,我继续从事算法相关的工作,具体而言是深度学习算法在图像领域的应用,也就是常说的计算机视觉算法。MXNet和PyTorch这两个框架我都很好喜欢,不过目前市面上关于MXNet框架的书籍较少,而且MXNet发展至今各种接口比较稳定,用户体验挺不错的,所以很终决定以MXNet框架来写这本深度学习实战教程。MX
作为机器学习中的一个重要研究领域,人工神经网络的发展历史一波三折。2006年以来,随着深度学习的兴起和成功应用,人工神经网络迎来了新的生机。与传统的人工神经网络相比,深度学习的很大特点是网络层数有了大幅度的增加,配合其他相关技术,解决了以图像、声音等作为数据的传统人工神经网络难以解决的问题。作为快速实现深度学习的平台,TensorFlow一定程度上简化了神经网络的构建程序,Keras进一步对TensorFlow进行了封装,从而能更加快
仿生机器人是指模仿生物、从事生物特点工作的机器人。本书是为了解答青少年对仿生机器人的困惑,培养青少年对机器人的兴趣和提高青少年的科技创新能力而编著的。主要内容分为绪论、仿生脑、仿生感官、仿生运动、仿生机器人的能量、水下仿生机器人、地面仿生机器人、空中仿生机器人、仿生机器人的制作和仿生机器人的未来。通过本书的系统讲述,能够让毫无专业背景的读者逐步了解仿生机器人的知识,熟悉仿生机器人的基本制作技能...
本书从现代机器学习的视角介绍了统计强化学习的基本概念和实用算法。它涵盖了各种类型的强化学习方法,包括基于模型的方法和与模型无关的方法,策略迭代和策略搜索方法...
《强化学习与深度学习:通过C语言模拟》以深度学习和强化学习作为切入点,通过原理解析、算法步骤说明、代码实现、代码运行调试,对强化学习、深度学习以及深度强化学习进行了介绍和说明。本书共4章。章介绍了人工智能、机器学习、深度学习、强化学习的基本概念。第2章以Q学习为例,重点介绍了强化学习的原理、算法步骤、代码实现、代码运行调试。第3章先对深度学习的几种常见的类型和原理进行介绍,然后给出了例程和调试方法。第4章以Q学习中运用神经网络为例,介
本书是由两位技术出身的企业管理者编写的深度学习普及书。本书的前四章提供了足够的关于深度学习的理论知识,包括机器学习的基本概念、神经网络基础、从神经网络到深度网络的演化历程,以及主流的深度网络架构,为读者阅读本书剩余内容打下基础。后五章带领读者进行一系列深度学习的实践,包括建立深层网络、调优技术、各种数据类型的向量化和在Spark上运行深度学习工作流...
数学是机器学习绕不开的基础知识,传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧,想以此高效地打下机器学习的数学基础,针对性和可读性并不佳。本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点,进行新的尝试和突破:从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度,环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容,并分析推荐系统和图像压缩两个实践案例,在介绍完核心概念后,还将线性代数的应用领域向函数空间和复数域中进行拓展与延伸;同
本书旨在讨论人工智能领域未来的发展方向,即通用人工智能和奇点现象。本书涵盖了奇点理论提出以来该领域取得的一系列研究进展,剖析了实现通用人工智能所面临的问题并分析了各种实现途径。作者不仅展开了天马行空的想象,思考未来技术,比如意识上传、飞米技术等如何为通用人工智能提供可行性,还将现有的通用人工智能技术落地,在生物学领域进行探索。至于未来的通用人工智能是否能与人类和平共处,作者给出了积极的答案。很后,作者将技术升华到思想,在哲学层面做出了
西安电子科技大学人工智能学院系教育部直属高校首个致力于人工智能领域高端人才培养、创新成果研发和高层次团队培育的实体性学院。本书提供了西电三十多年的人工智能人才培养心得,构建了具有西电特色的本硕博一体化育人体系,是*全面的人工智能学院人才培养体系教科书。...
OpenCV是一个基于BSD开源协议发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和macOS操作系统上。轻量级且高效的OpenCV,还提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像识别和计算机视觉方面的很多通用算法。 本书从OpenCV的基础知识入手,基于Microsoft Visual Studio 2017并结合C++讲解用OpenCV编程的方法,然后辅以大量示例介绍OpenC
谷歌围棋人工智能AlphaGo与李世石的人机大战受到广泛关注,那么,人工智能到底是什么?它的发展怎样?这本书给你解答。...
本书主要介绍作者研究的脑科学技术在生活中的应用, 通过对人体各主要神经元集群生物电信号的研究, 构建人脑脑网络模型, 进而对人脑疲劳检测, 脑-机接口等研究进行深入探讨, 进一步揭示了脑科学的奥秘。全书主要分为脑科学在疲劳驾驶领域的研究和在脑电机器人领域的研究。前者主要围绕驾驶疲劳检测与缓解两方面问题展开研究: 结合人类大脑主要区域间神经认知活动协调程度差异, 利用同步似然理论, 建立了基于较少脑电极的脑网络模型, 并根据脑网络模型的
本书分析了国内外数字界面可用性评估理论及研究现状, 在总结了最新的设计科学、神经科学、认知心理学、认知神经科学的研究成果的基础上, 运用界面认知理论分析、界面脑电实验研究和实例验证的方法, 围绕数字界面信息的用户认知机制, 对数字界面可用性的脑电生理定量评价方法进行了研究...
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...
1)知名互联网公司工程师撰写,打通高效机器学习脉络,掌握竞赛神器XGBoost 2)以机器学习基础知识做铺垫,深入剖析XGBoost原理、分布式实现、模型优化、深度应用等...
海量精彩实例,多个综合案例,图解详细步骤,轻松上手学习13个专题精讲 220分钟视频教学 大量行业实例 案例同步素材边学边做,零基础轻松玩转Photoshop【知识精选,PS图像处理与合成技术全掌握】修图 抠图 图层 调色 蒙版 通道 路径 文字设计 滤镜 Web图形 自动化处理 3D【图解操作,典型行业案例分步演示更易学】大量的知识操作和案例精解展现各种典型的行业案例,全程图解,新手学习更容易【配图美观,精准表达
本书面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章,分为3篇,分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展,涵盖了目前主流的人工智能技术。全书在介绍人工智能的基本原理时,尽量回避了相关的复杂模型和算法设计,方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外,书中每章都设计了一些思考与练习的题目,以便读者在课堂练习和研讨中使用。 本书适合具有高中及以上数学基础的学生,包括各类职业院校、应
《虚拟现实与增强现实:从视觉革命到思维革命的演进》一书聚焦VR-AR的概念、特征、发展历程和关键技术,以及其在医疗、工业、教育、能源、新零售、新媒体、智能建造和数字城市等领域的应用。《虚拟现实与增强现实:从视觉革命到思维革命的演进》从计算机视觉变革的视角,通过提炼和分析计算机视觉新技术和VR-AR典型实践来阐述由此引发的各个领域、不同行业的模式变迁,从而提升读者对VR/AR的认知水平...
本书通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类——将机器学习纳入统一视角展开讨论。书中首先讨论基础知识,包括均方、*小二乘和*大似然方法、岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍新近的技术,包括稀疏建模方法,再生核希尔伯特空间中的学习、支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其近似推理变分版本、蒙特卡罗方法、聚焦于贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔科夫模型和粒子滤波。此外,本书还深入讨论了降维和隐藏变量建模。全书以关于神
本书是为了落实“广泛开展人工智能科普活动”而编写的人工智能相关科普读物。前三章阐述了人工智能是国家发展战略所需, 介绍了美国、欧盟等国家和地区的成功经验 ; 第四章和第五章介绍了我国人工智能发展战略和具体做法, 从总体要求、重点任务到各地区的具体部署, 让读者能够深入了解国家发展智能经济、建设智能社会的宏伟蓝图 ; 第六章从道德伦理和风险的角度, 介绍了发展人工智能需要注意的问题...
本书以三种具体的竞赛机器人为例, 分别说明了竞赛机器人比赛的特点及要求, 机械部分的设计过程, 电子电路部分的电机、传感器、CPU、电源的选择及电路板的设计过程, 程序设计过程 ; 同时在每章穿插了一些机械、电子、程序方面的基础知识...
《人脸特征表达与识别》介绍近年来人脸识别领域的关键技术,如特征提取、表示,机器学习以及模式识别方法,重点介绍人脸特征的光照预处理、图像粒表示与流形学习、稀疏表示与字典学习、姿态表情识别、2D矫正与人脸识别以及深度学习人脸识别等内容...
本书从人工智能技术与先进制造技术融合的角度, 介绍了人工智能技术在产品设计与制造中的应用, 也就是智能制造技术, 着重介绍了定性立体建模和不确定性多学科设计优化等智能设计技术、设计理性知识建模和复杂产品研制工程知识管理等知识工程与管理技术, 以及智能装配序列规划和制造过程智能计算等智能生产与制造技术, 并结合具体示例介绍了相关技术方法的应用...
这是一本深入浅出且极富趣味的深度学习入门书。本书选取深度学习近年来很重大的突破之一 AlphaGo,将其背后的技术和原理娓娓道来,并配合一套基于 BetaGo 的开源代码,带领读者从零开始一步步实现自己的“AlphaGo”。本书侧重实践,深入浅出,庖丁解牛般地将深度学习和AlphaGo这样深奥的话题变得平易近人、触手可及,内容很好精彩。 全书共分为3个部分:部分介绍机器学习和围棋的基础知识,并构建一个很简围棋机器人,作为后面章节内容的
本书将读者群设定为普通大众, 旨在令不熟悉人工智能专业词汇、没有专业背景的普通读者也能够读懂本书。书中所选取的都是人工智能基础研究相关的代表性主题, 也是读者想要了解的问题, 如人工智能是什么时候出现的, 人工智能会超越人类吗, 什么易导入人工智能, 什么不易导入人工智, 怎样从信息角度来学习人工智能, 人工智能应用的领域有哪些等等...
本书是一部面向初学者的搜索和推荐系统实战宝典。多位资深专家融合自己丰富的工程实践经验,一方面,精准地介绍了搜索和推荐系统的理论基础、工作原理和常见架构;一方面,深入地讲解了机器学习、深度学习、自然语言处理等AI技术在搜索和推荐系统中的应用场景、主要算法及其实现、工程实践案例。 全书一共12章,分为 四大部分。 第一部分(第 1 ~ 3 章) 搜索和推荐系统基础 首先介绍了概率统计与应用数学的基础知识,然后介绍了搜索和推荐系统的常识
《社交网站的数据挖掘与分析(原书第3版)》指导你挖掘隐藏在Twitter、Facebook、Linkedln、Instagram和GitHub等流行社交网站上的丰富数据。通过这本畅销指南,数据科学家、分析师和程序员将学习如何在Jupyter Notebook或者Docker容器中使用Python代码分析社交媒体中的真知灼见——哪些人正在通过社交媒体进行联系?他们正在谈论什么?他们目前身在何处? 在《社交网站的数据挖掘与分析(原书
本书从零开始解释神经网络是如何工作的, 然后以训练一个小神经网络为例, 手动进行所有的计算。本书涵盖前向和反向传播的内在机理, 有助于读者理解神经网络的主要原理。还介绍如何准备用于神经网络开发的数据, 并为许多非传统的神经网络处理任务提出各种数据准备方法。书中讨论的另一个大主题是使用Java进行神经网络处理...
本书分基础和应用两个部分深入介绍了深度学习应用于图像分析的基本概念、方法和技术。在基础部分,章介绍了神经网络与深度学习基础知识,在此基础上,第2、3、4、5章分别深入讨论了近年来深度学习在图像分类、对象检测、语义分割及图像生成等应用领域的相关技术和方法。在每个应用领域下,对相关技术和方法的核心思想与进化历程及发展脉络进行详细梳理和分析阐述,并对每个应用主题下的方法的性能进行了深入的比较与评价。在应用部分,第6、7、8、9、10章分别介
《深度学习理论及实战(MATLAB版)》主要介绍深度学习理论及实战,共5章,内容包括机器学习、人工神经网络、卷积神经网络、MATLAB深度学习工具箱和应用实例。在介绍基础理论方面,本书深入浅出、语言生动、通俗易懂; 在介绍应用实例时,本书贴近实际、步骤翔实、举一反三。本书对数十个例程进行了深入的讲解,并对代码进行了详细的注解。 《深度学习理论及实战(MATLAB版)》可以作为人工智能、电子信息、计算机科学相关专业的本科生、研究生的教
大数据和机器学习等的兴起使得商业分析领域越来越倚重数据科学。本书详细介绍了商业数据科学中的关键元素,汇集了机器学习、经济学以及统计学领域的核心原则和很好实践,内容涵盖识别商业政策中的重要变量、通过实验测量这些变量,以及挖掘社交媒体以了解公众对于政策修改的反应,为从事商业数据科学的数据科学家和商业人士提供了推荐工具。书中通过大量数据分析示例讲解如何利用R语言编写脚本来解决复杂的数据科学问题...
本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中很为重要和流行的多种技术及其基本原理,本书在详解有关算法的基础上,结合大量Python语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容包括线性回归(包括岭回归和Lasso方法)、逻辑回归、支持向量机、感知机与神经网络、聚类分析(包括K均值算法、EM算法、密度聚类等)、降维与流形学习、集成学习、KNN、朴素贝叶斯、概率图模型(包括贝叶斯网络和HMM模型)等内容...
本书以开源的计算机视觉库OpenCV为基础,面向Python初学者讲解以视觉识别为代表的人工智能入门知识,以及包括图像处理、数据分析、神经网络在内的人工智能应用的基本实现方法。全书共8章,主要内容包括机器视觉、显示图片与视频、图像处理、图像特征检测、人脸检测、人工智能与机器学习、手写文字的图像识别、人脸识别与手势识别等。附录总结了OpenCV模块中的函数及方法...
本书围绕自律型机器人三要素(感知、动作以及智能),面向Python初学者讲解自律型轮式机器人的基础知识与制作。全书共8章,主要内容包括自律型机器人的概念、机器人的运动方式、直流电机/舵机的控制、线控操作型机器人和遥控操作型机器人的制作、广播遥控机器人和网络遥控机器人的实现...
这是一本很好好看的人工智能领域的入门读物,神经网络、机器人等当下的热门研究课题都有涉及。具体来看,全书共分为六个模块,涵盖了人工智能研究的各个方面,介绍了经典人工智能和现代人工智能,内容涉及智能是如何定义的、机器是如何思考的、机器系统中的感知输入、意识的原理等,包括了人工智能背后的哲学、技术和基础方法等。虽然也给出了人工智能编程的基本框架,但并没有涉及复杂的程序编写细节。因此这本小书可以说是对人工智能的全面概览——它对每个特定的主题不
宋瑞祥 著
吴光磊
(美)雷夫 艾斯
汪曾祺 著
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
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