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本书教学案例丰富且趣味性强，不仅通过主题模块形式对电子编程、智能硬件和建模进行了详解，还融入了3D打印等元素，并配有大量教学视频。本书主要内容包括近海守护者──海上灯塔、黑夜的眼睛──手电筒、万家灯火──并联门灯、交通指挥者──信号灯、永不消失的光波──小台灯、无倦守卫──触碰门铃、节能小帮手──电冰箱报警装置、节奏大师──迷你电子琴、万物的运转──自动小风车、卷帘大将──电动窗帘、神奇的猫爪──招财猫、人工智能──泊车防撞器等实例项
本书面向初学者，采用全彩图解+视频讲解的形式介绍了人工智能的基础知识及开发案例，从无代码到图形化编程到代码编程，循序渐进，让读者逐步掌握人工智能技术，体验人工智能带给自己的乐趣。本书首先通过mDesigner+开源硬件的结合赋予创客作品以“智能”，接着介绍了与人工智能密切相关的深度学习及其所需要的编程语言、编程框架及编程环境等知识，进而结合不同的场景，详细讲解了人工智能在视觉、听觉、无人驾驶等不同领域的实际应用。本书强调人工智能理念的
《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
近年来，世界主要发达国家均全力支持汽车自动驾驶相关研究。从政府出台政策扶持，到企业投入巨额资金研发，再到高校及研究机构对相关技术的不断探索，推动着自动驾驶技术迅速发展和产业规模不断扩大。与之相对的是自动驾驶技术人才供不应求，企业和研究机构亟须大量专业技术人员。 《自动驾驶汽车环境感知/自动驾驶技术系列丛书》系统介绍了自动驾驶汽车环境感知技术。从自动驾驶环境感知概述开始，介绍了车载传感器及传感器标定、计算机视觉与神经网络、环境感知
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
你将跟随设计一个将物理、化学、生物学和医学联系在一起的新疗法问题的案例研究，该案例代表了科学研究中的一个拥有挑战性的问题。通过本书，你将学到：学习在分子数据上执行机器学习的基础知识。理解为什么深度学习是研究遗传学和基因组学的有力工具。应用深度学习理解生物物理系统。通过DeepChem获得机器学习的简单认识。使用深度学习分析显微图像。使用深度学习技术分析医学扫描图像。了解变分自编码器和生成对抗网络。解释你的模型在做什么以及它是如何工作的
本书是人工智能物联网的系统入门课程。本书深入浅出地从介绍了物联网的各层架构。结合理论知识，本书设计了一系列适合入门者的物联网项目，让读者通过动手运用所学知识，进一步深化对物联网的理解，同时启发读者进行大胆创新。结合物联网平台进行辅助教学和阅读，内容适合零基础初学者，能够广泛运用到物联网普及教育中。适合理科学生，及对计算机人工智能物联感兴趣的群体，如技术职业学校...
随着人工智能技术的发展，深度学习成为很受关注的领域之一。在深度学习的诸多开发框架中， TensorFlow 是很受欢迎的开发框架。 本书以培养人工智能编程思维和技能为核心，以工作过程为导向，采用任务驱动的方式组织内容。全 书共分为8 个任务，任务1 介绍深度学习的发展历程、应用领域以及开发环境的搭建过程；任务2 介绍 TensorFlow 框架的基本原理、计算图、会话、张量等概念；任务3 和任务4 阐述全连接神经网络模型、神
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...
本书共8章, 主要介绍自然语言处理任务中的深度学习技术, 包含深度学习理论基础、深度学习的软件框架、语言模型与词向量、序列模型与梯度消失/爆炸、卷积神经网络在NLP领域的应用、Seq2Seq模型与Attention机制、大规模预训练模型、预训练语言模型BERT, 还给出了自然语言处理技术的高级应用和开发实例, 并收录了基于PyTorch深度学习框架的部分实践项目...
·学习如何在生产环境部署深度学习模型。·研究多家靠前公司的PyTorch用例。·学习如何对图像应用迁移学习。·使用Wikipedia上训练的一个模型应用前沿的NLP技术。·使用PyTorch的torchaudio库用一个基于卷积的模型完成音频分类。·使用TensorBoard和火焰图调试PyTorch模型。·用Docker容器和Google Cloud上运行的Kubernetes集群在生产环境中部署PyTorch应用...
本书比较全面、系统地介绍了自动控制理论的基本内容和控制系统的分析、校正及综合设计方法。全书分为8章...
本书主要对人工智能时代人们的学习的主要方面, 如人工智能对学习的冲击、智能学习的概念与特征、传统学习形态的扬弃、学生学习能力的培养、学习环境的改善、智能学习平台的搭建、学习资源的共享、学习角色的切换、学习管理的智能化转型、学习评价方式的多元化发展、学习型社会的构建等方面进行了系统化的研究与思考...
《Python 深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。 《Py
内容简介这是一本面向初学者的人脸识别工具书，不仅适合零基础的读者快速入门，而且适合有一定基础的读者迅速达到可以进行工程实践的水平。作者就职于某世界100强企业，在人脸识别方面积累了丰富的工程实践经验，本书不仅详细介绍了机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法，而且还通过相关的实战案例讲解了如何进行人脸识别方面的实践，以及如何将做好的模型用于工程实践中。同时，本书还提供了大量简洁、精炼的代码，能帮助读者从零开始实
《MATLAB智能算法30个案例分析(附光盘第2版)》是作者郁磊、史峰、王辉、胡斐多年从事算法研究的经验总结。书中所有案例均应国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计，其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。 本书采用案例形式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现。本书共给出30个
人工智能（AI）和机器学习是当代主流的商业分析工具，可应用于许多行业，以增加利润、降低成本、挽救险局并改善客户体验。因此，企业应该要了解如何使用这些工具，并知道如何利用这些工具在与对手的竞争中获利。 本书引入了与这些主题（AI、机器学习、大数据技术）相关的概念，并用非技术的语言降低了对技术术语的理解难度，可为经理和商务人士提供简洁明快的入门知识。本书的重点是实际应用以及如何与技术专家（数据科学家）进行合作，以*大限度地发挥这些技
无论是产业布局还是战略规划，人工智能时代大数据收集与应用的风险不能不加以正视。事实上，个人在其各种数据被众多网站大量收集几近成为“透明人”的情况下，大数据所有权该归谁？互联网公司进行数据竞争的边界在哪里？信息安全问题如何解决？政府监管如何着力？……本书选取大数据引发不正当竞争案（新浪微博诉脉脉案）、遗忘权案（任甲玉诉百度案）、大众点评网诉百度案、“头腾案”、Facebook“数据门”事件，以及美国CLOUD法案、欧盟GDPR应用等典型
《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
本书系统介绍基于新闻语料的俄语连续语音识别方法。全书共分以下几个部分：基于Kaldi设计实现俄语连续语音识别原型系统，使之具备在线识别和离线识别功能，以验证声学模型和语言模型优化算法的有效性，进而为面向特定领域的俄语语音识别实用系统研发提供理论方法、实验数据和关键技术支撑。为了实现上述目标，需要进行如下环环紧扣的操作步骤：俄语语音语料的采集加工处理、俄语文本语料的采集清洗过滤、俄语发音词典的自动预测生成、声学模型建模基本单元（音素集）
本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识：机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow：Python 编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、 TensorFlow编程实践、TensorFlowLite 和 TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和Seq2Seq+attentio
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...
主要内容 ？ 使用Spark、MLlib和Akka ？ 反应式设计模式 ？ 监控和维护大型系统 ？ 特征、actor和监督 读者需要具备Java或Scala中级技能，但不需要有机器学习经验...
本书系统地讲述如何基于TensorFlow Lite和Core ML构建Android与iOS应用程序。本书共9章。章介绍机器学习的基础知识以及TensorFlow Lite和Core ML框架。第2～8章介绍如何开发7款常见应用程序，分别是一款预测人物年龄和性别的应用程序，一款在照片上应用艺术风格迁移的应用程序，一款用于面部检测和条形码扫描的应用程序，一款类似于Snapchat的应用程序，一款识别手写数字的应用程序，一款流行的在线换
本书通过多个不同的生成对抗网络（GAN）架构的实现来帮助读者更好地理解生成对抗网络背后的原理及其构建方式。书中还提供了大量易于理解并可以直接使用的GAN代码及其部署方式和数据集，以帮助读者更快地上手解决工作中所面临的问题并积极应对相关挑战。本书适合数据科学家、算法工程师、数据挖掘工程师以及机器学习领域相关的从业人员用来学习使用全新的深度学习技术解决工作中的问题，也适合机器学习和深度学习的爱好者、初学者用来体验深度学习的魅力...
本书选题是适应2019年政府工作报告提出的"智能+经济”发展要求，聚焦金融科技和人工智能产业前沿话题。目的是为了帮助那些正在从事、或有志于进入金融和金融科技行业的读者们，系统了解人工智能在金融领域应用的昨天、今天和明天，主动适应人工智能技术的应用所需要的知识结构更新和能力提升要求，更好地将人工智能技术应用在金融服务创新领域，共同推动智能金融的发展……本书共有五章，可以分为三个层次，其中章：金融科技发展盘点和第二章：人工智能的兴起与发展
本书首先介绍了VEX机器人的硬件组成模块, 接着讲解了一些C语言的基础知识, 然后选用适合中小学生使用的RobotC开发环境, 一步步讲解了利用RobotC进行编程开发的技巧, 再深入到控制算法的使用, 最后通过一系列有趣的机器人设计开发案例加以运用, 由点到面给孩子以启发...
《深入浅出人工智能(第2版)》通俗易懂且引人入胜，提供了对人工智能(AI)这一激动人心领域的准确介绍，内容覆盖人工智能领域的主要子学科，描述了智能体、逻辑、搜索、不确定性推理、机器学习、神经网络和强化学习等子学科的实际算法和具体应用。除了对上一版进行大幅修改和更新外，《深入浅出人工智能(第2版)》还包括对深度学习这一新内容的介绍。...
读者对象：1.自然语言处理开发人员；2.人工智能和深度学习工程师；3.大数据工程师与架构师；4、其他爱好者 1）微软人工智能首席技术官黄学东、中国计算机学会秘书长杜子德联袂推荐 2）微软高级研究员朱晨光撰写，曾2次获得全球性阅读理解竞赛冠军 3）剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型 4）机器阅读理解模型SDNet源码分析与工业级落地应用分析 作者亲授机器阅读理解直播课，搭配图书学习效果更佳！ 回放华章计算机 2、
本书通过对Kaldi已有训练脚本的梳理和引导, 帮助读者快速搭建可用的语音识别系统。主要内容包括: 语音识别技术基础 ; 数据整理 ; 经典声学建模技术 ; 构图和解码 ; 关键词搜索与语音唤醒等...
工业机器人作为一种高科技集成装备，对专业人才有着多层次的需求。 本书根据机器人行业发展趋势，从生产实际出发，详细讲解了工业机器人装调与维修基础，KUKA工业机器人的运输与安装、KUKA工业机器人的调整与保养、KUKA工业机器人控制系统的维修、KUKA工业机器人本体的维修、KUKA工业机器人典型故障的排除等内容。 本书实用性与可参考性强，可为从事工业机器人操作与维护相关工作的工程技术人员提供帮助，也可供普通高等院校、职业院校机电专业、机
本书较全面地介绍人工智能芯片 K210 的特点和应用开发，深入浅出地讲解人工神经网络、卷积神经网络的应用设计，特别是全面和深入分析 YOLO 网络与目标检测方法，并把 YOLO 网络应用于 K210 之中。部分为RISC-V 及人工智能芯片，主要介绍 RISC-V 构架人工智能芯片 K210 应用开发，包括 RISC-V 构架及人工智能芯片 K210 介绍、输入/输出、串口通信、定时器与日历、音频输入/输出接口、显示屏驱动、摄像头数据
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
本书主要研究了表情识别系统基本理论、算法设计和应用。书中分别以动态人脸表情、微表情、鲁棒表情为识别对象， 系统介绍了相关特征提取、分类算法的技术方法， 并设计了一套主动视觉人脸跟踪与表情识别系统。 本书可供从事模式识别、表情识别、人脸识别系统研究的科研人员、相关专业的研究生或高年级本科学生使用...
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...
随着数字音乐内容的迅速增长以及人们对音乐鉴赏需求的日益提升，音乐信息的分类检索及个性化推荐受到广大网民和有关从业人员越来越广泛的关注,并成为研究及应用的新热点。 本书系统地阐述了机器学习中的常用分类与推荐方法,介绍了网络音乐自动分类与推荐的理论基础，重点探讨了ＳＶＭ 和ＫＮＮ 分类算法的改进? 以及协同过滤推荐算法和基于马尔可夫模型推荐算法的改进，并对改进后的算法应用到音乐自动分类和个性化推荐领域进行了探索性研究。 本书展现了机器学
本书涵盖人工智能学科的大多数领域，共分为十一章。章绪论，介绍人工智能的历史、近期新发展状态及所包含的领域。剩余十章分别介绍各领域的基本原理与技术，包括知识表示与逻辑系统、搜索与自动规划、不确定性推理、机器学习，以及近年快速发展的人工神经网络（深度学习）、强化学习、分布式人工智能与多智能体系统、平行智能、知识自动化、智能控制等...
随着物联网的快速发展，软件与硬件逐渐融合，硬件产品经理这个角色越来越受到大家的重视。本书主要对与硬件产品经理相关的知识进行了系统梳理，为大家介绍了什么是硬件和硬件产品经理，以及智能硬件产品经理这个新兴岗位的特点和发展。同时本书为读者介绍了物联网产品（也称智能硬件产品）在市场分析、需求分析、同类产品分析、产品设计、硬件方案设计、合作伙伴的选择方面的特点和方法，以及产品经理需要编写的文档。在此过程中还穿插了案例分析，帮助读者理解其内容...
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
本书的主要内容包括两个部分：（1）提出“三实三严”教学管理理论（三个实时+三个严格）并实证落地，以《Python人工智能与大数据经典算法》知识体系为例，尝试解决当前创新创业、新工科与网络教学中存在的凸显问题。（2） 零基础Python编程基础、人工智能与大数据经典算法：分类（SVM、决策树等）、聚类（K近邻等）、回归（多元拟合）、降维（主成分分析等）、集成算法（随机森林、GBDT、XGBoost等）、推荐算法（基于项目、基于用户、基于
? 学习成功机器学习项目的很好实践。? 使用Azure完成自动机器学习。? 理解分类和回归，以及模型可解释性和透明性等概念。? 了解如何在其他环境中使用Automated ML，如Azure Databricks、ML.NET和SQL Server。? 探索推动机器学习大众化的工具...
《深度学习TensorFlow编程实战》讲述深度学习的基本原理，使用TensorFlow实现涉及的深度学习算法。通过理论学习和编程操作，使读者了解并掌握深度学习的原理和TensorFlow编程技能，拉近理论与实践的距离。全书共分为10章，主要内容包括TensorFlow介绍、TensorFlow文件操作、BP神经网络原理与实现、TensorFlow基础编程、神经网络训练与优化、卷积神经网络原理、卷积神经网络示例、词嵌入模型、循环神经网
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...
本书可视为一本以问题为导向的书籍, 很好适合具备一定数据基础和Python基础的读者学习,作为一本数据科学的基础书籍,读者可以在短时间内学习数据科学的经典算法。主要阐述 python3 基础内容；常用模块进行扼要阐述和实例操作；常见统计量, 数据转换, 以及多维数组等内容, 并通过代码实现； 特色是以问题导向的方式阐述了常见的 12 种经典算法；并介绍了 pytorch 的相关内容, 并扼要阐述了深度学习中几种经典的神经网络算法, 以
深度学习是人工智能与机器学习领域的重要研究分支，深度卷积神经网络是其核心内容之一。本书作为一本深度卷积神经网络方面的入门与提高书籍，目的是使读者通过学习了解和掌握卷积神经网络的理论基础与应用方法。全书共10章，分为三个部分：～3章为部分，主要介绍卷积神经网络基本理论；第4～5章为第二部分，概述卷积神经网络相关工具和框架；第三部分为第6～10章，介绍了数据集、数据处理及网络训练知识，很后给出了卷积神经网络的三个典型应用实例。本书可作为高
本书主要针本书主要针对大学低年级学生，讲解人工智能基础知识，帮助初入校大学生了解人工智能的概念，掌握人工智能应用技术，进而独立创作完成.人工智能相关作品。本书包含了人工智能导引、人工智能基础知识、灯光的智能控制、交通灯的智能识别、文字的智能处理、图像的智能辨识、语音的智能辨识、人机的智能交互、无人驾驶、智能3D打印等方面的知识，注重培养学生的创造思维、数字化学习与创新意识、动手实践能力，树立其正确的信息时代社会责任感。 本书可作为高等
模式识别与机器学习系统介绍了模式识别与机器学习的基础理论、模型与算法，同时兼顾了前沿知识的适当融入。本书以贝叶斯学习的思想贯穿始终，并适时与其他重要知识点（如支持向量机、深度学习）等进行交叉和关联，便于读者在形成良好知识体系的同时保持对整个领域知识的全面把握。 全书共14章和4个附录，循序渐进地对模式识别与机器学习领域进行剖析。首先介绍贝叶斯学习基础、逻辑回归、概率图模型基础、隐马尔可夫模型和条件随机场，接着介绍支持向量机、人工神经网
本书全面介绍自动机器学习，主要包含自动机器学习的方法、实际可用的自动机器学习系统及目前所面临的挑战。在自动机器学习方法中，本书涵盖超参优化、元学习、神经网络架构搜索三个部分，每一部分都包括详细的内容介绍、原理解读、具体运用方法和存在的问题等。此外，本书还具体介绍了现有的各种可用的AutoML系统，如Auto-sklearn、Auto-WEKA及Auto-Net等，并且本书很后一章详细介绍了具有代表性的AutoML挑战赛及挑战赛结果背后
本书对人工智能时代教育的主要方面, 如人工智能教育的概念和特征、传统教育的弊端、教育方式、教育管理、教育的在场方式、教师角色、教师教学能力培养、创客教育、通才教育、素质教育、STS教育、STEAM教育、家庭教育、学校教育、社会教育、教育的未来发展趋势等方面进行了研究和反思, 探讨了在人工智能时代的教育场景中, 教育者、教育中介、受教育者等要素的技术化形态, 全书将围绕这几大要素展开, 对于智能要素的渗透, 掀起的要素与要素的碰撞、融合
本书包括3部分共12章。第一部分分析了大数据的价值与价值变现、数字技术与数字经济的技术基础、大数据的应用及其与数字经济的关系 ; 第二部分研究了重点行业数字经济发展现状、实体经济 (传统产业) 、民生服务、金融行业等的数字化转型以及经济数字化与我国经济的高质量发展 ; 第三部分探讨了我国数字经济的优势、发展现状、推进策略和治理路径...
本书以经典的人工智能知识点为整体大纲, 以图示化的方式来阐述经典概念与原理, 以便初学者能快速理解和了解人工智能。全书采用知识小百科、小故事、小游戏等多种形式, 介绍了分类算法、回归算法、聚类算法、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等人工智能的基本算法与模型, 大数据、增强学习等前沿技术, 还介绍了人工智能在艺术、医疗、对话机器人等方面的应用...
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
泰戈尔
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
林奕含
[日]熊田千佳慕著,张勇译
刘争争
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