小说 青春文学 中国散文 外国散文 悬疑推理 文学理论 文集 世界名著
外国小说| 中国当代小说| 中国古典小说| 中国近现代小说| 悬疑推理| 科幻小说 世界名著 四大名著| 作品集| 更多
外国诗歌| 中国古诗词| 中国现当代诗歌| 外国散文| 中国现当代散文| 中国古代散文 文学理论| 文集| 戏剧| 更多
玄幻/科幻| 悬疑/惊悚| 叛逆/成长| 爆笑/无厘头| 校园| 港台青春文学| 外国青春文学 更多
历史 哲学/宗教 社会科学 政治军事 传记 文化 古籍 管理 经济 成功励志 法律 语言文字
中国史| 世界史| 地方史志| 历史知识读物| 史料典籍| 史学理论| 考古文物 民族史志
政治| 军事| 中国政治| 国际政治| 外交/国际关系 哲学| 宗教| 美学 哲学知识读物| 中国古代哲学
历代帝王| 历史人物| 科学家| 体育明星| 文学家| 学者| 艺术家| 文娱明星 政治人物| 自传| 更多
世界文化| 中国文化| 中国民俗| 地域文化| 文化理论| 文化评述| 神秘现象
心理学| 人类学| 教育| 社会学| 新闻传播出版| 语言文字| 更多
古籍整理| 经部| 史类| 子部| 集部
经济理论| 中国经济| 国际经济| 经济通俗读物| 保险| 会计| 金融投资 市场营销| 管理学| 电子商务
成功激励| 口才演讲| 名人励志| 人际交往| 人生哲学| 心灵修养| 性格习惯 更多
法的理论| 法律法规| 国际法| 经济法| 更多
中国儿童文学 外国儿童文学 科普读物 绘本 动漫/卡通 幼儿启蒙
中国儿童文学| 外国儿童文学| 童话| 小说| 寓言传说|
动漫/卡通
科普| 百科| 历史读物| 生活常识| 益智游戏| 传统文化
幼儿启蒙| 少儿英语| 励志/成长| 艺术课堂
0-2岁| 3-6岁| 7岁及以上
绘画 书法篆刻 艺术理论 摄影 音乐
绘画理论| 国画| 油画| 素描速写| 水粉水彩
碑帖| 技法教程| 书法理论| 硬笔书法| 字帖| 篆刻
设计| 摄影后期| 摄影教程| 摄影理论| 摄影器材| 数码摄影| 作品集
影视理论| 影视赏析| 影视制作| 舞台/戏曲艺术
钢琴| 吉它| 理论/欣赏| 声乐| 通俗音乐| 外国音乐| 中国民族音乐| 作曲/指挥
宝石| 雕品| 古代家具| 钱币| 收藏百科| 收藏随笔| 书画| 陶瓷| 玉器
艺术理论| 雕塑| 工艺美术| 建筑艺术| 民间艺术| 人体艺术| 艺术类考试
美食 保健/心理健康 旅游 家庭教育 家居休闲
饮食文化| 保健食谱| 家常食谱| 八大菜系| 餐饮指南| 世界美食| 更多
健康百科| 健身| 心理健康| 中老年| 中医保健 常见病| 更多
旅游随笔| 旅游攻略| 旅游画册| 城市自助游| 国内自助游| 国外自助游| 地图地理 更多
孕产百科| 育儿百科| 更多
美丽妆扮| 两性关系| 家居休闲| 个人理财
中小学教辅 外语 教材 医学 计算机 自然科学
语文阅读| 拓展读物| 高考| 初中通用| 高中通用| 工具书 教师用书| 更多
英语读物| 职业英语| 英语考试| 大学英语| 少儿英语 更多
研究生/本科/专科教材 | 职业技术培训| 中小学教材|
操作系统/系统开发| 数据库| 信息安全 程序设计| 电脑杂志| 计算机教材| 计算机考试认证 计算机理论| 计算机体系结构| 家庭与办公室用书| 企业软件开发与实施| 人工智能 软件工程/开发项目管理|
考试| 家庭教育| 自然科学| 科普读物| 医学| 农林业| 工业技术| 建筑
笔记本 布艺品 书签/藏书票
笔记本| 布艺品| 书签/藏书票| 明信片| 笺纸| 胶带| 其它
深度学习在R语言中的实际应用受到越来越多的数据挖掘和统计分析人士的关注。本书旨在帮助他们掌握复杂的R深度学习包, 如mxnet 使用文本、语音、图像等实际的例子掌握深度学习在实际中的应用 ; 以及使用CPU和GPU设置深度学习模型...
深度学习是人工智能的一个分支，受到人类大脑的启发，致力于指导计算机用神经网络进行学习。在线文本翻译、自动驾驶、商品推荐和智能语音助手等一系列令人兴奋的现代技术应用领域，都在深度学习的辅助下取得了突破性进展。 《深度学习图解》指导你从*基础的每一行代码开始搭建深度学习网络！经验丰富的深度学习专家Andrew W. Trask以有趣的图解方式为你揭开深度学习的神秘面纱，使你可亲身体会训练神经网络的每个细节。只需要使用
本书主要介绍了全球深度学习技术和产业发展现状及趋势，以及人才隋况；阐述了我国的深度学习发展现状，包括基础理论、底层技术、应用技术和产业应用情况；重点介绍了我国深度学习相关的热点和亮点，包括AI芯片、深度学习框架、自动化深度学习建模、深度学习模型和行业应用等。同时对深度学习行业的发展和现状做了系统的总结，并阐述了下一步的趋势和影响。 本书适合人工智能、计算机、网络通信、微电子等方面的本科生、研究生，以及相关专业的教师、产业工程科技
《智能系统》是面向高级人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业精品教材中的一本，以信息物理系 统、模糊逻辑系统、自主无人系统、群体智能、多 Agent 系统、人机协同系统、工业智能控制系统、机 器人系统等为案例，完整呈现了人工智能综合应用体系架构。该书首先介绍了智能系统的发展、相关概 念、主要特征和类型、智能系统的发展前景，然后围绕智能系统信息处理流程详细阐述智能感知、智能 计算、执行系统等理论知识，最后重点讲解了信息物理系统、
掌握深度学习数学原理、编程实战经验轻松构建复杂实际项目的深度学习方案本书重点在帮你掌握深度学习所要求的数学原理和编程实战经验，使你能快速使用TensorFlow轻松部署产品中的深度学习解决方案，并形成开发深度学习架构和解决方案时所需的数学理解和直觉。深入浅出讲解数学基础、深度学习与TensorFlow、卷积神经网络、自然语言处理、无监督学习、高级神经网络等内容，帮助你快速理解数学基础、理论知识，掌握实际项目开发经验，迅速胜任学习、工作
本书选取了来自创客的40余个基于Arduino开发出的智能硬件, 包括数码相机、温控风扇、光感应晾衣架、语音控制台灯、点滴计时器、游戏操纵杆、磁悬浮装置、睡眠监测位、空气数据监测分析盒、智能温室、网络门禁、低成本智能家居、自行车行车电脑、洗袜机、洗鞋机、家庭服务机器人等。读者既可直接仿制, 也可从中汲取灵感, 创造出新的项目...
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）属于人工智能的一个子领域，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等进行操作和加工。它对计算机和人类的交互方式有许多重要的影响。本书可划分为三大部分：部分包括、2章，主要介绍了NLP的常用基本技术，包括词嵌入、文本规范化、标记文本、词性标注等，并且附有练习，以帮助读者实际上手和巩固所学知识；第
本书旨在能够提供一些基础知识，来帮助开发者和架构师更从容地开启云原生应用之旅。本书首先介绍一些分布式系统的基本原理及其与云原生应用的关系，然后再进一步介绍容器和函数等相关技术，接着，本书会介绍服务间的通信模式、服务的弹性和数据模式，并讨论在什么情况下应该使用这些技术，*后会总结一些经验性的东西，例如如何结合DevOps方法，怎么兼顾可移植性，以及一些*佳实践。这些*佳实践对于打造一个成功的云原生应用是很好有帮助的。这本书不会手把手教你
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的应用基础、KUKA工业机器人的现场编程与操作、WorkVisual的编程与操作、KUAK工业机器人的运输与安装、KUAK工业机器人的调整与保养等内容。 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、机器人专业的师生学习参考...
《Keras不错深度学习》是不错深度学习技术的综合指南，内容包括自编码器、生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和深度强化学习（DRL），在这些技术的推动下，AI于近期取得了令人瞩目的成就。《Keras不错深度学习》首先对多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行了概述，这些是本书中介绍的更不错技术的构建模块。之后探索了包括ResNet和DenseNet在内的深度神经网络架构以及如何创建自编码器。
本书从技术与应用相结合的角度, 系统地介绍了多旋翼无人机系统的基本理论、设计方法与应用示范。全书内容包括多旋翼无人机的基本概念、飞行原理与动力学建模、系统构成与实现、空气动力学、导航信息融合、姿态稳定与航迹跟踪控制、故障容错控制、载荷系统以及应用示范。 本书适合多旋翼无人机领域的技术人员阅读, 也可以作为高等院校无人机专业高年级本科生和研究生的教学参考...
（1）本书由腾讯互动娱乐事业群旗下的TuringLab实验室撰写，该实验室聚集了大量AI技术和测试方面的专家，在自动化测试领域的研究和实践都处于业界领先水平。（2）本书从技术原理、平台构建、工程实践3个维度全面讲解AI技术在腾讯游戏测试中的应用，经过了大量商业游戏的检验。...
《TensorFlow深度学习及实践》内容由浅入深，既有原理介绍，又有实战操作，使读者在实践中掌握相关知识，并为解决实际问题提供详细的方法；具有超强的实用性，实例丰富，不仅给出了70多个实例帮助读者理解概念，还提供了综合案例，如图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的应用；使用TensorFlow库实现各种模型，这样可以降低学习门槛，即使没有深度学习基础的读者也可以快速上手。...
本书以独特的方式讲解数据科学，不仅让读者可以轻松学习数据科学理论，又可以动手（手算和机算）进行数据科学实战。本书特色：全彩印刷，图形、表格、思维导图丰富；避免深奥的数学证明，采用简单的数学说明；用各种学习图将本书内容贯穿起来；实战计算，包含小型数据的演算和大型数据的实战程序。 本书共13章，内容涵盖丰富的数据科学模型，包含关联分析、聚类分析、贝叶斯分类、近邻法、决策树、降维分析、回归模型等算法。利用小数据例题介绍计算步骤，同时用R
随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别及分割领域的日益火爆，对于算法从业人员来说，熟练掌握并应用一种深度学习框架已成为推荐技能。在众多深度学习框架中，目前主流的是PyTorch和TensorFlow。尽管TensorFlow在工业界的应用有诸多优势，但依然有很多研究人员从TensorFlow转向PyTorch。PyTorch以其易于调试、具有动态计算图等特性备受学术界关注。关于PyTorch和TensorFlow的框架之争从
本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF 2.0的工具，如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub，加速开发过程。学完本书之后，读者将能够使用TF 2.0开发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中...
本书介绍典型的智能材料，包括：形状记忆材料、自清洁材料、自修复材料、阻燃材料、智能调温材料、智能调湿材料、变色材料、控释材料、释电材料等。本书兼具科学性和趣味性，结合很多身边的实例，让读者了解智能材料的特点、应用和未来的发展前景。书中充满了科学家的奇思妙想，有的令人拍案叫绝，相信读者在阅读本书后，一定会折服于科技的力量、创新的力量，会感叹“创意无限”“学无止境”！ 本书适宜中学生、大学生等读者阅读参考...
全书分为基础篇、理论篇和应用篇本三部分，部分作为机器人控制的基础，从机器人学的基本理论入手，介绍机器人学相关的基础理论知识；第二部分结合具体设计实例介绍机器人常用的控制方法；很后一部分阐述机器人控制技术在人机交互方面的应用...
本书主要介绍一种机器学习算法——提升法，主要关注其基础理论和算法，也兼顾了应用。 全书共14章，分为4个部分。首先给出机器学习算法及其分析的概要介绍，然后部分重点探究了提升法的核心理论及其泛化能力。第二部分主要介绍了有助于理解和解释提升法的其他理论，包括基于博弈论的解释、贪心算法、迭代投射算法，并与信息几何学和凸优化建立了联系。第三部分主要介绍利用基于置信度的弱预测的AdaBoost算法的实用扩展，并用于解决多类别分类问题和排序问题。
本书基于项目化的学做方式，将一个个独立功能单元设计成学习项目，带领读者完成机器人设计与制作的入门学习。 主要内容包括：如何制作“飞毛腿”机器人、构建机器人开发平台、机器人如何用灯光表达信息、机器人如何用声音传情达意、机器人如何实现移动、机器人如何感知环境、为机器人造型、机器人需要怎样的电源系统、桌面助理机器人的设计、自主移动机器人的设计。 每个项目均是作者亲自设计制作完成，过程有效，数据可靠。 书中配有二维码，扫码即可观看视频讲解。
软体机器人技术是一个新兴的领域，它以新的方式接近机器人，使机器人能够在非结构化或不稳定的环境中工作，并执行需要精细度和延展性的任务。这一切都是关于软材料的工程——硅树脂、布、气球、软塑料——并以不同的方式将它们结合起来，为有趣的问题提出新颖、平易近人、令人惊讶的解决方案。本书向学生、发明家和创客介绍了软体机器人概念，并提供了易于理解的解释和动手DIY项目。这些项目使用了广泛的工具和技术——包括微控制器、3D打印、激光切割、模具制作、铸
读者将： ● 使用Microsoft Cognitive Services API构建可用于生产环境的解决方案 ● 解决自然语言处理和计算机视觉中的企业问题 ● 探究机器学习开发生命周期——从正式的问题定义到规模化部...
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。
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
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...
这是一本讲解算法的书籍，从生活中的常见例子来讲解，使读者发现算法的乐趣，能快速把算法应用到机器学习中。...
本书开头部分讲了如何按照深度学习的需求来配置Apache Spark, 以实现不同类型的神经网络, 接下来讲述了在分布式环境中实现深度学习涉及的常见和不那么常见的需求...
本书分为六章节, 内容包括: 绪论 ; 人体下肢运动生物力学 ; 仿生驱动器的研究 ; 下肢外骨骼机器人的动力学分析 ; 下肢外骨骼机械腿的摆动控制研究 ; 下肢外骨骼机器人关节的人机协同运动研究 —— 以踝关节助力外骨骼为例...
1.一本工业机器人联网应用实用手册：本书介绍了机器人联网使用后的各种应用功能，对通信格式、参数设置、数据链接、实时控制都有详细说明，提供了编程样例。还介绍了无缝信息链接SLMP技术，具有重要的实际参考价值。2.提供实际生产现场联网应用完全解决方案和典型案例：以CC-Link总线为代表，介绍了现场总线的技术规范，包括主从站连接、参数设置、PLC 编程，重点介绍了工业机器人在现场总线中的应用案例和机器人与触摸屏的连接使用案例。 ...
本书开门见山，直接帮助你准备好训练高效深度学习模型的环境，以完成各种计算机视觉任务。书中介绍了常见的深度学习架构，如卷积神经网络和递归神经网络；讲述了如何利用深度学习进行图像分类、图像检索、目标检测、语义分割等内容。读完本书，你将能够开发和训练自己的深度学习模型，并用它们解决计算机视觉难题...
?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...
实用性是本书的基本出发点，书中介绍了近年来在工业界被广泛应用的机器学习算法，这些算法经受了时间的考验，不但效果好而且使用方便。此外，本书也十分注重理论的深度和完整性，内容编排力求由浅入深、推理完整、前后连贯、自成体系，先讲统计学、矩阵、优化方法这些基础知识，再介绍线性模型、概率图模型、文本向量化算法、树模型和深度学习。与大多数机器学习图书不同，本书还介绍了算法周边的一些工程架构及实现原理，比如如何实时地收集训练样本和监控算法指标、参数
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
1.你即使不是深度学习专家，也可以利用Keras这个深度学习库轻松构建深度学习模型。 2.本书涵盖了使用Keras时所需的深度学习概念，并提供了可实操的Python源代码。通过示例代码，你可以直观清晰地理解深度学习模型结构。 3.作者独具特色地利用乐高玩具模块，充满创意地实现了多种深度学习模型，非常直观、浅显地展现了各类深度学习算法。...
本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，由浅入深地阐述了深度学习的基础知识、主要模型以及前沿研究热点，使得读者能有效地掌握深度学习的相关知识，并具备以深度学习技术来处理和解决大数据问题的能力。全书共 15章，分为三个部分。部分为机器学习基础：第 1章是绪论，概要介绍人工智能、机器学习、深度学习；第 2～3章介绍机器学习的基础知识。第二部分是基础模型：第 4～6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神
Pytorch是基于python且具备强大GPU加速的张量和动态神经网络，更是Python中优先的深度学习框架，它使用强大的 GPU 能力,提供*大的灵活性和速度。本书指导读者以Pytorch为工具在Python中学习深层强化学习(DQN)。主要内容包括：强化学习概述及分类、强化学习的算法和实施方法、在Pytorch中实施深度规划与实现。、“实施深层强化学习DQN”、理解并实施新的深层强化学习方法（Double-DQN、Dueling
通信的基本理论源于香农定理，之前人们认为信息是不会变化的，因此香农信息论将信息的传递作为一种统计现象来考虑，给出了估算通信信道容量的方法。认知信息是什么呢？信息从产生之后，在不断传输过程中，人们会自发的嵌入一个认知的环节。此时信息量会发生变化。这就是认知信息。而在研究认知信息时，很核心的是怎么度量认知信息的价值。价值是动态变化的，而且是有极性的，即信息存在正面和负面影响。为什么人类历目前很多信息消失了？因为它是负面的，是不符合规律、自
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
随着人工智能的发展以及TensorFlow在人工智能方面的火热应用，越来越多的大学逐步开设深度学习和人工智能课程。本书既是一本为读者量身定制的TensorFlow 2.0入门教材，也是针对需要学习TensorFlow 2.0新内容的读者提供的基础与进阶知识的深入型教材。 本书分为10章，主要内容包括TensorFlow 2.0开发环境、TensorFlow 2.0新特性、TensorFlow与Keras的使用、TensorFlow 2
本书以Python语言为蓝本，以OpenCV为框架，使用Anaconda搭建环境，通过丰富的实例，从实验、实践、实用的角度，详细叙述了运用Python和OpenCV实现智能图像处理的过程。全书共12章，主要内容包括智能图像处理入门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等，全面阐述了智能图像处理的理
本书分两篇，篇是理论篇，第二篇是路径篇。篇介绍了智能家居的基本构架和主要应用、智能家居的发展和智能家居涉及的关键技术。第二篇介绍了智能家居的规划设计与实际落地应用、智能家居控制系统的建设、智能家电控制系统的建设、智能家居安防系统、智能照明控制系统以及发展智能家居的难点与对策。 本书适合智能家居建设的管理者、相关专业的研究人员和学生学习参考，也可供对智能家居感兴趣的人士阅读...
1首次将机器视觉与机器学习两大领域深度融合介绍的佳作2应用案例参考价值高，分析过程、实验设置、实验数据、程序代码及运行结果一应俱全3全书代码采用MATLAB、C 、Python实现，便于读者自学，并做到触类旁通，举一反三...
《机器学习中的基本算法》一书共分八章。、二章简要介绍了机器学习的基本概念、研究内容、算法体系，以及相关的优化理论与优化算法。第三至四章详细介绍了几类作为分类器和回归器的支持向量机算法，包括算法出发点、建模思想、理论推导和算法在数据分类、识别、拟合、预测等方面的应用。第五、六章着重介绍了两类常用的数据预处理方法，一是数据的特征提取方法，另一是数据的聚类方法。第七、八章介绍了几类常用的神经网络算法和数据相关分析算法...
本书是基于PyTorch的深度学习入门和实战用书, 结合实际的深度学习案例, 由浅入深地介绍PyTorch在计算机视觉和自然语言处理的相关应用。本书内容上循序渐进, 先介绍了PyTorch的一系列使用方式, 然后结合图像分类、去噪和文本分类, 介绍如何利用PyTorch对深度模型进行可视化、建立卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等。根据真实的图像数据, 介绍如何对图像风格迁移模型进行训练, 利用计算机视觉中的目标检测和语义分隔问题
本书内容涵盖经典的有监督机器学习算法，无监督机器学习算法，深度机器学习算法，阐述从浅层学习到深度学习，从简单的线性模型到复杂的神经网络非线性模型的原理与应用。书中每个章节遵循先简介理论基础，再构建数学模型，然后辅以实例分析，从理论到实践的讲解原则。每个章节可独立阅读，也可从前向后，从简到难，从浅层学习到深度学习，循序渐进学习。本书优选特色为机器学习算法的嵌入化应用，尤其对难于并行化的深度学习算法，详细介绍了在ARM处理器和FPGA硬件
本书介绍卷积神经网络的核心——错综复杂的细节和算法的微妙之处。主要包括卷积神经网络的不错主题和使用Keras和TensorFlow的对象检测...
机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向，而深度学习则是机器学习中一个很好接近AI的分支，其思路在于建立进行分析学习的神经网络，模仿人脑感知与组织的方式，根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中，不断有与其相关的产品推向市场，显然，深度学习的应用将会日趋广泛。 本书是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型结构、数据爬取和清洗、图像识别分类、自然语言处理、情感分析、机器翻译、
内 容 简 介 书中以案例形式详细介绍了PyTorch的各种实战应用。具体内容包括PyTorch与TensorFlow的对比和PyTorch的发展现状，张量Tensor和自动微分Autograd及其具体应用，PyTorch构建神经网络，基于PyTorch构建复杂应用，PyTorch高级技巧与实战应用，网络剪枝应用...
近年来，大数据、云计算、人工智能以及区块链等新兴技术的快速发展和应用推动了金融业的巨大变革，金融科技开始渗透传统金融业的各个领域和各个环节，如银行、证券、保险以及前台、中台、后台，传统业务无不受到金融科技的挑战。在诸多新兴技术之中，人工智能和机器学习对传统金融业的冲击愈加明显，也越来越具备颠覆性。人工智能在金融领域的应用具有天然优势，它在处理数据方面有很强的优势，而金融领域本质上就是要处理信息、处理数据，所以人工智能和金融业可以说是天
这是一本关于AI原理和编程的友好且必需的指导书，没有数学或数据科学背景的程序员也可以轻松掌握。主要内容：开始你AI模型的创建；无需数学、数据科学或机器学习背景；手把手指导、分析；5个完整项目展示如何创建智能软件...
本书以深度学习为核心，详细讲解Pytorch技术堆栈，力求使用很直白的语言，带更多的小白学员入门甚至精通深度学习。本书共分为10个章节，前五个章节主要讲解深度学习中的基本算法及概念，通过使用Pytorch实现经典的神经网络并辅以"课后加油站”小节补充数学知识，力求让每一个知识点、每一个章节、每一个实验都能在学员脑海中留下印象，做到看了能做、做了能会、会了能用。后面五个章节作为Pytorch的进阶，会讲使用Pytorch构建深度神经网络
人工智能作为计算机科学学科中极富挑战性的一门科学，融合了包括数学、神经心理学、信息论、控制论等许多领域的技术，涉及学科繁多、研究范畴广阔、实际应用广泛。目前，人工智能越来越多地介入到了人们的日常生活中来，从学术界走到了人们生活的方方面面，人工智能技术也备受关注。本书围绕人工智能展开，详细介绍了机器学习这一实现人工智能的方法以及深度学习这一实现机器学习的技术，分析了三者之间的关系，并从神经网络的源起讲起，在技术层面详细介绍了神经网络的技
泰戈尔
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
刘争争
汪曾祺
老王子
宋瑞祥
京ICP备09013606号-3京信市监发[2002]122号海淀公安分局备案编号：1101083394
营业执照出版物经营许可证 京出发京批字第直110071