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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
本书聚焦于人工智能如何从实验室走出来、如何从用户场景和服务去落地人工智能。先讲解了人工智能的发展现状、定义、发展历史, 以及人工智能的研究价值, 然后讲解了人工智能崛起的三大基石, 让读者了解到人工智能如何实现商业落地, 然后通过具体事例讲解人工智能如何在生活服务、娱乐、医疗、金融、文化、教育、工业等领域进行商业落地...
本书侧重对卷积神经网络的介绍, 而深度学习的内容不止于此。所以, 作者将深度学习分别为有监督学习、无监督学习和强化学习三类, 将图像分类、目标检测、人脸识别、语音识别、 生成对抗网络和AlphaGo等应用场景归入不同的类别, 并分别对其原理进行了概括性的讲解...
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
本书介绍了元学习方法的发展历史、起源、思想、近来流行的元学习方法，以及这些方法的组织思路、改进方案、相互继承、如何应用。本书共11章，分为两部分：元学习方法思想的介绍和元学习应用场景中模型的介绍。这些内容介绍了如何在元学习框架下融入强化学习、模仿学习、在线学习、无监督学习、迁移学习等，实现对实际应用中深度模型的改进，以适应复杂多变的实际任务...
《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》的权威案例解读，工业和信息化部部长作序推荐...
本书在简要介绍智能驾驶的产生与发展、智能驾驶技术现状之后，提出了智能驾驶系统的体系架构，讨论了深度学习与智能驾驶、智能驾驶的环境感知、智能驾驶的融合感知等相关内容，深入研究了智能驾驶决策与智能驾驶控制等问题。此外，本书还探讨了智能驾驶的安全性问题，以及智能驾驶面临的未来展望。本书适合人工智能与智能驾驶领域的研究人员、管理人员、以及广大爱好者阅读...
本书是自动控制领域的经典著作， 以自动控制系统的分析和设计为主线， 在回顾自动控制系统动态响应和反馈控制的基本特性基础上， 重点介绍了自动控制系统的3种主流设计方法， 即根轨迹设计法、 频率响应设计法和状态空间设计法。此外， 还阐述了非线性系统的分析与设计， 给出了一系列经典控制系统设计实例。全书在阐述自动控制原理和设计方法的过程中， 适时地穿插MATLAB仿真源代码和仿真实验结果...
无监督学习是机器学习的一个重要分支，其在机器学习、数据挖掘、生物医学大数据分析、数据科学等领域有着重要地位。本书阐述作者近年在无监督学习领域所取得的主要研究成果，包括次胜者受罚竞争学习算法、K-means学习算法、K-medoids学习算法、密度学习算法、谱图聚类算法；最后介绍了无监督学习在基因选择、疾病诊断中的应用...
包含系统辨识领域的基本概念和研究成果，理论证明不失严谨；知识内容强调实用性，理论结合实例，突出系统辨识理论的工程应用背景；各章附有习题和补充知识，方便读者巩固所学。...
本书*的特色在于取舍明确，一切无助于迅速理解深度学习精髓的内容全被摒弃了，并着重阐述了技术上的重点和难点；表达上深入浅出：即便是从未接触过AI知识的人，也能从作者简明清晰的表述中，一窥深度学习的殿堂。 对任何一位想成为AI/深度学习领域工程师的读者来说，《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》能帮你迅速打开AI的大门，并成长为一名合格的AI工程师。 ...
机器学习是人工智能发展和研究过程中得到很广泛重视和应用的方向，与人工智能并行发展的量子计算，其被广泛关注的领域之一是量子机器学习算法。量子计算的到来使现有的密码算法受到冲击，而建立在密码学大厦之上的区块链技术也将受到影响，基于量子密码体系的区块链即量子区块链系统便是一种探索。本书主要对机器学习、深度学习、区块链和量子计算技术及其应用进行全面介绍和论述，主要内容包括机器学习基础原理、量子信息与量子计算、量子计算与机器学习、区块链技术基础
本书聚焦机器学习算法建模及相关技术，以工业蒸汽量预测、天猫用户重复购买预测、O2O优惠券预测和阿里云安全恶意程序检测等四个天池经典赛题作为实战案例，针对实际赛题按照赛题理解、数据探索、特征工程、模型训练、模型验证、特征优化、模型融合等步骤，将赛题的解决方案从0到1层层拆解、详细说明，在展现专业选手解题过程的同时，配以丰富的相关技术知识作为补充。本书从经典商业案例出发，内容由浅入深、层层递进，既可以作为专业开发者的参考用书，也可以作为参
深度学习是人工智能的前沿技术。本书深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和TensorFlow实践，全书共8章。章给出了深度学习的基本概况。第2章详细介绍了神经网络相关知识，内容包括M-P神经元模型、感知机、多层神经网络。第3章介绍了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow 2的安装流程与新特性。第4章详细介绍了TensorFlow 2的相关语法。第5章介绍了BP算法和常见的优化方法。第6章介绍了Keras模块的使用。第7章和第8章详
本书力图从政策、技术、产业、应用四个维度，全面阐述优选人工智能发展的竞争格局、创新态势、产业体系、行业应用与趋势走向，系统介绍人工智能如何赋能并改变人们生产生活的方方面面，进而成为人类社会必不可少的新型基础设施。本书即可以作为政策制定者、行业研究人员、人工智能相关专业人员的参考读物，又可作为广大科技爱好者、大中小学生的科普读物...
本书以ABB工业机器人为例，从工业机器人与视觉应用，工业机器人与上位机联合开发（c#），工业机器人与工厂级平台联合开发（WebService）等方面，将工业机器人的二次开发方法与过程深入浅出地呈现给读者，也满足工厂对于工业机器人更好接入工厂智能系统的需求。其中主要内容有机器人与PLC数据传输，包括机器人与PLC传输浮点数，机器人实时发送位置、扭矩、速度、错误号等信息，以及Modbus/TCP通信；基于Socket通信的视觉引导抓取，包
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...
人工智能的迅猛发展，对整个人类、社会和时代的进步起到了不可估量的作用。然而，人工智能的未来奇点在哪儿？人工智能是否具有人类意识？人工智能会导致人类大规模失业吗？会替代人类吗？本书以通俗易懂的语言，图文并茂的方式不仅描绘了人工智能发展的历史、现状与未来，而且探讨了人工智能发展可能对经济、政治、军事、法律等方面的影响，其中更是采用红黑双方的辩论方式使读者对人工智能的认知更清晰、更理性。同时，对未来人工智能社会的可能情形和人工智能产业的发展
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
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
本书既是关于联邦学习技术和上手实践方法的介绍，又是关于联邦学习在业界，特别是金融科技行业应用实践的案例展示。 章介绍联邦学习的发展背景和历程，以及金融业中数据共享的机遇和挑战。第2章~第5章介绍不同类型的机器学习方法在联邦学习模式下的实现，以及关键算法原理。第6章介绍联邦学习开源框架FATE的架构和部署，以及在金融控股集团内大数据平台上建立跨机构统一数据科学平台的实施方案。第7章从建模者的角度展示了典型建模流程的实战过程。第8章和第9
本书既可以作为相关专业本科生和研究生的学习用书，也可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书...
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
随着社会数字化和信息化的程度越来越高，数据资源作为一种互联网时代的新能源所表现出的数据流动价值越来越得到人们的重视。在大数据背景下，机器学习技术正被广泛应用在各个领域，充分发挥数据的价值。与此同时，在对数据隐私的担忧声中，政府开始行动制定数据使用合规法案。传统的机器学习方法受到了制约，大量的数据因为需要依法保护而无法被联合在一起进行建模，隐私保护机器学习的概念应运而生。本书将介绍隐私保护机器学习的原理、方法和应用，主要介绍机器学习和隐
《机器学习在线：解析阿里云机器学习平台》以机器学习中的典型案例为主线，条分缕析梳理阿里云的平台功能，讲解如何用阿里云的机器学习平台来实现各类应用，包括商家作弊检测、生存预测、信用风险预测、用户购买行为预测等，并完整地介绍了机器学习的基本原理与实践技巧。...
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
?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
宋瑞祥 著
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
梁实秋
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
老王子
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