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本书主要介绍了人工智能相关技术，全书共分为4篇18个工作任务。第1篇理论篇，包括体验图灵测试、寻找人工智能产品、设计“打折机票”的算法3个任务；第2篇技术篇，包括体验知识图谱、图说机器学习、寻找专家系统、感受计算机视觉产品、体验自然语言处理产品、测试生物特征识别技术、寻找机器人、体验“AR道具”8个任务；第3篇应用籍，包括展示智慧城市、设计智慧医疗产品、提取智能生活产品需求、设计智能工厂、搜集智慧农业案例5个任务；第4篇探索篇，包括“
本书作以扎实的理论和实验数据细数人工智能的发展现状，展望人工智能时代的未来图景，提供适应人工智能时代的学习方法...
本书简要介绍了立体匹配的特点和面临的诸多挑战，从实用角度出发，深人研究了小基高比立体匹配中的匹配效率，视差准确率及高程精度等问题，并提出了相应的处理方法。本书论述内容主要包括立体匹配研究现状分析、极像机标定和极线理论，基于积分图像的快速小基高比立体匹配方法、基于相关基本等式的视差校正方法，基于动态规划的快速立体匹配方法，基于迭代二倍重采样的亚像素级匹配方法、基于变分原理的亚像素级立体匹配方法、基于最大似然估计的小基高比立体匹配方法、基
本书主要介绍了大模型的发展与演变、相关技术、应用场景、未来发展趋势和前景。本书首先回顾了大模型技术的起源和发展历程，然后介绍了数据预处理、Transformer、预训练与微调、模型推理和PyTorch框架等技术。此外，本书还通过具体的案例和实践展示了如何应用大模型技术来解决实际问题。本书旨在帮助读者全面了解大模型技术的发展与应用，并推动其在各个领域的应用和发展。 本书图文并茂，理论翔实，案例丰富，适合从事大模型开发的科研人员以及广大的
《人机环境系统智能：超越人机融合》是一本探讨人机环境系统相互融合的智能的图书，深入研究了人工智能技术在许多场景中的应用，以及人机环境系统的协同作业和智能化发展。《人机环境系统智能：超越人机融合》主要围绕三个问题展开：人机交互与人机融合智能有何异同？人类的谋算（算计）与计算是可逆的吗？机器智能能够产生谋算（算计）吗？同时，《人机环境系统智能：超越人机融合》还介绍了多种现代技术及其在人机环境系统中的应用，如人工智能、深度态势感知、理性计算
本书服务国家重大战略，紧扣读者对人工智能深入了解的迫切需求，是学习人工智能知识、迎接人工智能时代的通识读物。全书共5章，对人工智能的基础知识、发展现状、研究热点、技术支撑等方面进行简明通俗的阐述。本书包含大量人工智能应用案例，涉及安防、金融、医疗、农业、交通、教育、零售、娱乐、物联网等领域，并结合人工智能发展背景及应用场景，介绍人工智能给各行业带来的重大变革，分析人工智能在各行业的发展现状，为广大读者了解人工智能、学习人工智能、运用人
近些年来，在深度学习的推动下，人工智能步入新的发展阶段。然而，随着深度学习模型性能的提升，其计算复杂度也在不断增加，深度学习模型的运行效率面临巨大挑战。在这种情况下，深度学习高效计算成为在更大范围内应用人工智能的重要环节。本书围绕深度学习模型计算，重点从深度学习模型优化、算法软件加速、硬件架构设计等方面展开介绍深度学习高效计算，主要包括低秩分解、剪枝、量化、知识蒸馏、精简网络设计与搜索、深度神经网络高效训练、卷积神经网络高效计算、大模
2023年7月，由北京信息科技大学主办，拓尔思信息技术有限公司等单位协办的2023智能决策与大数据应用国际会议在西苑饭店举行，由原教育部管理科学与工程学科学科评议组组长、中国工程院院士杨善林教授和北京信息科技大学张健教授任大会主席，200余名专家、学者参会。经审稿，会议论文集录用论文21篇，涵盖系统评价、预测预警、决策分析等领域和内容...
随着信息技术和各类互联网平台的快速发展，图像、视频、文本等多模态数据呈现爆发式的增长，多模态数据已经成为大数据的主要呈现形式，针对海量多模态数据进行分析和处理、从多个模态中获取知识和价值的现实需求越来越高。本书详细介绍一系列前沿的多模态数据融合与挖掘方法，从多模态聚类、多模态分类等层面对多模态融合与挖掘相关进展进行介绍，具体介绍基于深度多样图对比学习的多模态聚类方法、基于聚类引导的自适应结构增强网络的多模态聚类方法、基于深度子空间学习
本书是国际体验设计大会演讲案例的论文集，汇聚了数位当下具有影响力的国内外知名企业的设计师、商业领袖、专家的实践案例与前沿学术观点，分享并解决了新兴领域所面临的问题，为企业人员提供丰富的设计手段、方法与策略，以便他们学习全新的思维方式和工作方式，掌握不断外延的新兴领域的技术、方法与策略。本书适合用户体验、交互设计的从业者阅读，也适合管理者、创业者、相关专业的学生以及即将投身于这个领域的爱好者阅读...
2022年3月25日，教育Bu《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》正式印发。新课标增加了信息科学课程中的人工智能模块，模块名称为“人工智能与智慧社会”。新课标在课程概要中明确要求，人工智能的教学内容应包括：人工智能应用系统体验、机器计算与人工计算的异同、伦理与安全挑战；智慧社会的教学内容应包括社会经济、政府治理和能源环境等领域。新课标要求从2022年秋季开始实施，遗憾的是，目前上没有内容符合“人工智能与智慧社会”模块要求的适用
本书围绕数据分析的基本概念与常用方法，提供一套适用于初学者快速入门的方法。本书以医学数据为例，围绕实际应用场景中最常见的五种数据形式：统计数据、文本数据、时序数据、图像数据以及健康数据，提供从基本概念、初步探索到综合应用的全流程系统示范教学。 本书共计5章，分别为统计数据分析、文本数据分析、时序数据分析、医学图像分析以及健康医疗大数据分析。以典型案例为依托，涵盖临床统计数据、电子病例数据、脑电信号数据、医学影像数据和可穿戴式设备数据等
随着图形数据库的迅速崛起，企业正在实施高级分析和机器学习解决方案，以帮助推动业务成果。本实用指南向数据科学家、数据工程师、架构师和业务分析师展示了如何使用领先的图形数据库模型TigerGraph开始使用图形数据库。 你将探索从互联数据中获取价值的三阶段方法：连接、分析和学习。三位作者介绍了涵盖多种当代业务需求的真实使用案例。通过使用TigerGraph Cloud进行实践练习，你将很快熟练掌握为企业设计和管理高级分析和机器学习解决方案
本书为高中生、职业技术学院学生以及对人工智能感兴趣的读者编写，旨在深入浅出地介绍AI基础知识、关键技术及其应用。全书分为四部分，涵盖AI的基本理论、探索AI的核心技术、AI如何塑造世界以及人工智能与社会的应用，通过丰富的案例和课后思考练习，帮助读者建立人工智能思维和掌握AI技术。书中还介绍了AI的历史沿革、全球发展态势及中国的卓越成就，探讨了AI对未来就业市场的影响、大数据、计算机视觉、语音识别、机器学习、深度学习、AIGC技术等技术
本书完全用白话描述，没有专业知识门槛，适合各年龄段的读者阅读，帮助大家轻松入门。这本书延续了作者在《计算机教授给孩子讲历史》一书中所倡导的理念与方法，旨在激发读者(尤其是孩子)对知识探索的兴趣。在用通俗易懂的语言介绍相关领域知识的同时，力图帮助大家搭建知识框架，建立知识体系。在碎片化阅读的时代，我们更需要掌握建立整体知识框架的能力，这是探索与创新的基础。希望这本书能够帮助大家对人工智能产生兴趣，激发大家的思考，最终迈出探索人工智能的第
《图解人工智能大全》由日本著名人工智能（AI）研究机构首席研究员和高级研究员撰写。作为AI 的入门读物，本书旨在以简单易懂的语言向专业人士和普通读者介绍AI 的基础、前沿的商务案例，以及AI 系统构筑的注意事项等相关知识。考虑到有些读者可能不具备相关的专业知识，本书使用了大量图片，以帮助读者理解文字内容。 《图解人工智能大全》的主要内容包括AI 的发展历史，语音识别、图像识别、自然语言处理等AI 技术，AI 在零售、金融、汽车、医疗
本书依据教育部高等学校非计算机专业计算机基础课程教学指导分委员会提出的《高等学校非计算机专业计算机基础课程教学基本要求》，同时兼顾全国计算机等级考试的要求，并结合编者多年教学实践经验编写而成。 全书共9章，内容包括计算机概述、操作系统及应用、文字编辑软件的使用、电子表格软件的使用、演示文稿软件的使用、计算机网络和互联网技术基础、图像处理软件的使用、动画设计软件的使用和医院信息系统。 本书可作为普通高等学校的本科、专科等非计
本教材的编写以《人工智能前端设备应用职业技能等级标准》为依据，围绕人工智能的人才需求与岗位能力进行内容设计。本教材包括智慧社区设备安装与调试、智慧校园应用系统部署、智慧社区数据采集与标注、无人超市应用场景优化四个项目，涵盖“智能前端设备安装与调试”“应用系统部署”“数据采集与标注”“场景化应用与优化”等核心课程。本教材以项目化设计模型，使教材展开过程与工作过程无缝对接，将“职业领域”教学化为“课程领域”，“课程领域”项目化为“教材领域
本书的内容主要包括三部分。第一部分概述了量子计算和量子电路的基础知识。第二部分重点介绍了量子硬件和量子计算算法的基本原理，并提供了多种量子计算方法的实用代码。第三部分详细介绍了掌握量子计算所需的数学工具，特别是把线性代数的核心概念和量子计算联系起来。此外，本书还介绍了近期新的变分和优化方法，讨论了随机电路采样等前沿应用。 阅读本书，读者不仅能对量子计算的历史和发展脉络有清晰的认识，掌握量子计算的关键知识点，通过随书代码还能亲自体验量
本书基于 C++编写，旨在带领读者动手打造出一个深度学习框架。本书首先介绍 C++模板元编程的基础技术，然后在此基础上剖析深度学习框架的内部结构，逐一实现深度学习框架中的各个组件和功能，包括基本数据结构、运算与表达模板、基本层、复合层、循环层、求值与优化等，最终打造出一个深度学习框架。本书将深度学习框架与 C++模板元编程有机结合，更利于读者学习和掌握使用 C++开发大型项目的方法。 本书适合对 C++有一定了解，希望深入了解
共融机器人是能够与作业环境、人和其他机器人自然交互、自主适应复杂动态环境并协同作业的机器人。“敏锐体贴型”的自然交互是共融服务机器人的研究热点问题之一。当前迫切需要机器人与人具有交互对话意图的理解能力。本书立足基于深度学习方法的人机理解领域，从人机对话意图理解出发，系统介绍了人机对话中的意图识别、未知意图检测和新意图发现的方法。 本书是国内共融机器人自然交互领域第一本系统介绍交互对话意图分析的专业书籍，可为读者提供共融机器人研
本书围绕电商、资讯等众多实际应用背后的内核，即智能推荐技术，系统介绍经典和前沿技术，包括基于邻域、矩阵分解、深度学习、迁移学习、联邦学习等的建模方法和推荐算法。本书围绕用户行为数据的建模问题组织内容，全书共分6部分：第1部分（第1章）为背景和基础；第2部分（第2～4章）为单行为推荐，是指仅对一种显式反馈（如评分）或一种隐式反馈（如浏览）数据进行建模；第3部分（第5～6章）为多行为推荐，是指同时考虑浏览和购买等包含多种行为的数据；第4部
本书针对单工作位置环境下主动服务能力不足的问题，在国家自然科学基金项目的资助下，以山东大学曾广周教授提出的迁移工作流系统框架为基础，研究了一类面向目标的迁移工作流主动服务方法，包括面向目标的迁移工作流主动服务环境构建方法、部分可观测环境下迁移工作流服务导航方法、面向目标的迁移工作流资源服务推荐方法和迁移工作流多服务主体收益分配方法，并通过实验对研究成果进行了验证和分析。 本书可作为从事相关领域研究的硕士研究生、博士研究生及科研人员的参
主要内容 ●探索深度学习的**似然原理和统计学基础 ●发现能输出各种可能结果的概率模型 ●学习使用标准化流来建模和生成复杂分布 ●使用贝叶斯神经网络获取模型中的不确定...
《Scikit-Learn机器学习核心技术与实践》循序渐进地讲解了使用 Scikit-Learn 开发机器学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用 Scikit-Learn 的方法和流程。全书共10章，包括人工智能与Scikit-Learn 简介，加载数据集，监督学习，无监督学习，模型选择和评估，数据集转换，实现大数据计算，英超联赛比分预测系统（Matplotlib+Scikit-Learn+Flask+Pandas），
本书对数据挖掘中常用的建模算法进行系统介绍，内容涵盖了数据预处理、关联规则挖掘、聚类分析、决策树及组合算法、贝叶斯分类、支持向量机、人工神经网络等。在阐述每种算法基本理论的基础上，同时给出基于R软件的应用方法。这种理论与应用相结合的方式为读者理解和运用这些方法提供了坚实的基础，有助于读者由浅入深、循序渐进地理解相关内容并用以解决实际问题。 本书可以作为高等院校本科生、研究生的数据挖掘课程教材，也可以作为从事数据分析、高等统计分
本书是模式识别和场景分析领域奠基性的经典名著。在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等...
机器视觉技术作为当前的热门技术之一，在智能制造领域得到了广泛的应用。 本书从机器视觉的基本概念到机器视觉算法，从机器视觉核心部件到可配置的纯嵌入式视觉系统，从2D视觉技术到3D视觉技术，从黑白视觉技术到彩色视觉技术，从传统视觉技术到深度学习技术，从视觉系统设计方案到各行业的应用场景，从视觉检测、测量、定位、读码与识别四大需求到实际应用案例都分别进行了详细介绍。 本书可作为普通本科、高职高专院校机器视觉课程的教学用书，也可供从事相关行业
· 我们如何才能创造出体现人类特点的AI？ · 这些造物有可能完整地反映出人类的本性和常识吗？ · 我们能对AI系统抱有多大程度的信任，愿意将多少控制权交给机器？ · AI时代，即使大多数人保住了工作，这些工作是否还能让他们维持原有的生活水平？ · 什么样的靠前机构能促进关于AI的辩论和治理，给人类带来福祉？ · 如果现在全社会不采取共同行动，未来我们还有可能控制人机关系吗？ 无论是在医学、金钱还是人类情感
图神经网络是人工智能的一个热点方向,从图的视角解读大数据,可以灵活建模复杂的信息交互关 系,吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。《图深度学习从理论到实践》由浅入深,全面介绍图神经网络的基础知 识、典型模型方法和应用实践。《图深度学习从理论到实践》不仅包括一般的深度学习基础和图基础知识,还涵盖了图表示学习、 图卷积、图注意力、图序列等典型图网络模型,以京东自研的Galileo平台为代表的图学习框架,以及图神 经网络在电商推荐
本书旨在帮助正走在或即将走向学习机器学习路上的广大读者朋友。我们在日常教学和培养研究生过程中发现，很多同学一方面想学、愿意学； 另一方面又遇到入门难的问题，希望能有一本书、一本教材讲原理、给数据、给源码、给实验，带着入门。本着这样一个初衷，我们选择了机器学习领域析十大经典算法，把我们平常培养硕士研究生一年级刚入校学生的算法材料整理，开放提供给广大希望学习的读者朋友，写一本机器学习入门级的学习材料。每章完整的源代码扫描二维码即可下载，每
讲解智能算法的理论和实际应用。主要针对1. 智能算法计算时间分析新方法；2. 智能算法在计算机视觉的应用；3. 智能算法在物流规划的应用；4. 智能算法在软件测试的应用；5. 智能算法在多目标优化的应用...
本书是一本数据科学与大数据技术专业的入门书籍。每个知识点尽量从实际的应用案例出发，从数据出发，以问题为导向，在解决问题中学习数据挖掘、机器学习等数据科学相关方法。本书将数据读写、数据清洗和预处理作为开端，逐渐深入到和数据科学相关的决策树、支持向量机、神经网络、无监督学习等知识。此外，结合数据科学的实际应用，书中还讲解了推荐算法、文本挖掘和社交网络分析等热门实用技术...
本书涵盖了量子计算中最基本和最重要的一些概念，如量子比特、量子门、量子算法、量子计算机等，介绍了一台接近可编程的量子计算机所需要的多层次量子计算架构以及有潜力实现量子计算的不同的物理系统，并基于深圳量旋科技公司研发的桌面型核磁共振量子计算教学机，给出了14个量子计算案例。本书可作为量子信息及相关专业高年级本科生或研究生的教学参考书，也可作为量子计算爱好者的参考读物...
三支决策是一种基于人类认知过程的粒计算研究方法与不确定决策理论，主要采用“三”的思维方式进行“分－治－效”进程的智能计算与知识发现，其三层结构化思维诱导出三层分析方法论。三支决策与三层分析已经成为人工智能研究与应用的重要工具与有效方法。本书介绍三支决策与三层分析相关的理论、技术、算法、应用等的近期新研究进展。全书共11章，系统介绍三支决策论与三层分析法，内容涉及不确定性建模、信息度量、属性约简、分类学习、聚类应用、动态决策、数据分析、
本书的主要内容包括网络数据的基本定义及基本特征, 大规模网络数据的常见分析方法 (链路预测, 网络聚类) 及应用, 以及空间自回归模型在网络数据分析中的定义, 模型拓展以及应用等等。本书关注大规模网络数据分析中的模型方法。除模型方法本身的理论拓展之外, 在估计方法等方面会涉及大规模数据中的快速计算方法...
以服务于社会发展为根本目的的博物馆与人类有着深厚的渊源。乔治·布朗·古德说：“任何一个国家、城市或是省份的文明程度都在其公共博物馆的特点以及其维护的投入程度中得到了体现。”博物馆通过特定手段，让更多的人们了解、认识当下的社会，窥探尘封的历史，总览人类取得的一切成就，通过有声或无声的语言提醒我们去认知人类与地球乃至宇宙的关系，为我们展示文明进步下自然环境的变迁。以故宫博物院、国家博物馆等为首的博物馆致力于积极探索新媒体传播方式、互联网技
本书分析研究了深度学习相关的网络模型，以及不同网络模型的算法结构、原理与核心思想及实战案例。主要内容涉及人工神经网络、模糊神经网络、概率神经网络、小波神经网络、卷积神经网络及其扩展模型、深度生成对抗网络及其扩展模型、深度受限玻尔兹曼机及其扩展模型、深度信念网络及其扩展模型、深度自编码器及其扩展模型等深度学习网络结构、原理与方法。通过深度学习网络在信道盲均衡、目标识别、图像分类和运动模糊去除、特征提取与识别、缺陷早期诊断等领域中的应用案
人机交互要实现自然和谐的交流，计算机对表情信息的获取及分析是很好重要的。现有的人脸表情识别方法多是从人脸识别演变而来，只是结合表情识别的特点而进行运用，虽然取得一定效果，仍不十分成熟。本专著在现有方法的基础上，拟对面向人机交互的人脸表情识别算法进行研究。主要研究内容包括：(1)根据视觉信息处理的分模块性原理，对彩色图像的恒常性问题进行研究，克服传统颜色恒常性的不适定问题。(2)为实现高效准确的人脸检测和面部特征定位，对多特征融合的人脸
本书阐明了模式识别学科的科学意义与战略价值，总结了模式识别学科的发展历史及其研究规律，梳理了模式识别学科在基础理论、计算机视觉、语音语言信息处理、模式识别应用技术等方面的发展现状，分析了模式识别学科中尚未接近解决的关键科学问题，确定了面向学科前沿的优先发展方向和研究重点，指出了模式识别技术创新的新挑战、新使命与新机遇，提出了模式识别学科发展的保障措施与政策建议。本书旨在为模式识别学科的健康稳定发展奠定坚实的科学基础，促进模式识别在解决
本书介绍大数据技术的基本概念和相应的技术应用。全书共10章，分别是大数据介绍、云计算基础、大数据架构、数据采集、数据清洗、大数据存储、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据安全和大数据的行业应用。本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解大数据相关基本技术，并对书中重要的、核心的知识点加大练习比例，以达到熟练应用的目的。 本书可作为高等院校大数据、人工智能、软件技术、云计算、计算机网络等专业的专业课教材，也可作
强化学习是目前机器学习乃至人工智能领域发展最快的分支之一。强化学习的基本思想是通过与环境的交互、智能体或智能算法获取相关智能，其具体过程就是根据环境反馈得到的奖励不断调整自身的策略进而获得奖励决策的学习历程。本书主要讲述了强化学习的基本原理和基本方法，基于强化学习的控制、决策和优化方法设计与理论分析，深度强化学习原理以及平行强化学习等未来强化学习的发展新方向，展示从先行后知到先知后行，再到知行合一的混合平行智能思路。 本书可作为高等学
本书主要阐述数据统计发布中的差分隐私保护模型及其关键算法。全书共8章，主要内容包括差分隐私基础知识、面向任意区间树结构及其扩展背景（考虑区间计数查询分布和异方差加噪）下的差分隐私直方图发布、面向流/连续数据发布的差分隐私保护、差分隐私数据发布方法的误差分析等。 本书主要面向高等学校计算机科学与技术、网络空间安全、管理科学与工程等学科相关专业高年级本科生、研究生以及数据安全隐私保护的研究者...
本书系统介绍了粒子群优化计算的仿生原理、控制方法、协同模型及工程应用。基础篇简要阐述了自然计算、群智能计算、粒子群优化的研究现状及主要模型和原理；控制模型篇和协同模型篇详细介绍了系列基于自组织控制和协同进化的粒子群计算模型，包括其仿生原理、自组织行为，进化控制及优化设计；优化应用篇则展现了粒子群优化计算在多种工程实际中的应用，包括柔性调度优化、无线传感网络优化、过渡金属配合物磁参数拟合、蛋白质结构预测、多运动目标跟踪、水质有机污染三维
本书主要面向从事数据应用系统规划、部署、配置、实施、维护、优化升级以及数据应用系统监控、 管理、资源协调等相关工作的人员。其中，大数据应用部分介绍了云计算基础架构（包括公有云和私有云 架构）、数据应用的典型业务流程（包括数据采集、预处理、存储和处理、挖掘等方面）以及各种行业数 据场景应用；数据应用系统运维部分包括系统安装部署、基础系统运维、高级系统运维，其中系统安装部 署包括数据应用系统的部署安装、测试及变更管理，基础系统运维涵盖日常
本书分为三部分。第一部分介绍MLOps主题，深入探讨了它是如何(以及为什么)发展成一门学科的、需要谁参与才能成功执行MLOps以及需要哪些组成部分。第二部分介绍了机器学习模型的生命周期，其中包括有关模型开发、生产准备、生产部署、监控和治理的章节。这些章节不仅包括一般的注意事项，还包括MLOps生命周期每个阶段的注意事项，并提供与第3章中所涉及主题相关的更多详细信息。第三部分提供了MLOps的具体示例，以便让读者了解MLOps在实践中的
大数据平台运维是大数据应用人才培养的基本技能之一。本书讲解了大数据平台运维过程中的各个主要阶段及其任务，主要包括安装部署、优化监控、架构原理、生态系统、运维工具等。本书内容全面，涵盖了 Hadoop 生态绝大部分组件的运维，兼顾基础理论与运维实践经验。主要特色是将知识点凝练到图形中，通过视觉记忆，看图联想，理解知识点的含义和知识点之间的联系，以达到长时记忆、学以致用的目的。通过 800 多道习题，加强系统性和实践指导性。本书按照国家“
本书较为全面地介绍深度学习应用场景下的人工智能产品研发、深度学习数据应用、深度学习基础应用等内容。全书共10个项目，包括人工智能需求管理、设计人工智能产品、人工智能开发平台应用、数据采集工程应用、数据处理工程应用、数据标注工程应用、机器学习模型训练、深度学习框架应用开发、深度学习框架基础功能应用、深度学习线性回归模型应用等。本书以满足企业用人需求为导向、以岗位技能和综合素质培养为核心，通过理论与实战相结合的方式，培养能够根据深度学习项
本书系统地阐述机器学习中常见的几类算法模型，包括模型的思想、原理及实现细节等。同时，本书还结合了当前热门的机器学习框架sklearn，对书中所涉及的模型在用法上进行详细讲解。全书共10章，第1章介绍机器学习开发环境的配置；第2章讲解线性回归模型的基本原理、回归模型中常见的几种评价指标，以及用于有监督模型训练的梯度下降算法；第3章介绍逻辑回归模型的基本原理和分类模型中常见的几种评价指标；第4章介绍模型的改善与泛化，包括特征标准化、如何避
本书为1+X职业技能等级证书（人机对话智能系统开发）中级配套教材。本书共 8个单元，21个任务，包括自然语言处理技术初探、语料数据加工处理、序列标注 —— 词法分析、语音交互界面VUI设计、人机对话系统中的自然语言处理、基于腾讯云小 微的人机对话系统实战、基于模块的人机对话系统实战及人机对话系统测评实战。书中 案例基于腾讯云等企业、行业应用场景，适配岗位需求，注重对学生动手能力和解决实 际问题能力的培养。采用逆向课程设计，通过任务驱
《分布式智能算法及在大数据中的应用》介绍了智能算法中的分布式算法在大数据中的多场景应用。本书主要包括如下部分内容：智能算法及大数据理论与技术概述；基于Hadoop的分布式杂交水稻算法；基于Hadoop的随机奇异值分解算法；基于Hadoop的分布式水波优化算法；基于Spark的分布式关联规则挖掘算法；基于Spark的分布式飞蛾扑火优化算法；基于Spark的分布式蚁狮算法。《分布式智能算法及在大数据中的应用》可作为计算机科学与技术相关专业
本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者全方位掌握深度学习的相关知识。 本书可作为高等院校计算机等相关专业的教材，也可供人工智能领域的技术人
[日]熊田千佳慕著,张勇译
阎连科
梁实秋
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
刘争争
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