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《智能网联汽车自动驾驶仿真技术》主要介绍了智能网联汽车的自动驾驶分级、优选驾驶辅助系统、环境感知传感器、自动驾驶仿真系统构成和自动驾驶功能测试，以及自动驾驶仿真软件、自动驾驶仿真基础知识、自动驾驶场景构建方法、MATLAB自动驾驶仿真模块、基于MATLAB的自动驾驶仿真示例。书中所涉及的示例都有原程序及注释。读者根据这些原程序和注释，可以快速理解和掌握MATLAB自动驾驶仿真技术，用于开发和验证智能网联汽车的各种算法。 本书内容丰富，
本书向企业高管和学生介绍了在机器学习中如何使用工具，不需要使用微积分、矩阵或向量代数就可以清楚、简洁地解释目前*流行的算法。本书的重点是业务应用程序，并提供了许多案例，比如评估一个国家进行靠前投资的风险、预测房地产的价值，以及可以细致到将零售贷款分为可接受或不可接受模式。书中示例的数据、工作表和Python代码都在作者的网站上，本书同时还提供了一套完整的幻灯片，供教师使用，教师可自行下载使用...
这是一部讲解如何基于机器学习技术实现数据缺失值填补的专著，与传统的基于统计学的缺失值填补方法相比，效率上得到了较大的提升。作者基于多年的研究和实践成果，创新性地提出了基于神经网络的缺失值填补方法和基于TS模型的缺失值填补方法。 全书共8章，可分为4个部分。 第壹部分（第1~3章）：首先介绍缺失值填补领域的缺失数据机制、基本概念、性能度量等基础知识，随后详细阐述目前基于统计学、机器学习的缺失值填补理论与方法。 第二部分（第4~5章）：对
主要内容 ● 了解异常检测的含义及其重要性 ● 熟悉利用scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法 ● 借助Keras和PyTorch了解Python深度学习的基本知识 ● 掌握度量模型性能的基本数据科学概念：AUC、准确率和召回率等 ● 将深度学习应用于半监督和无监督异常检...
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...
《深度学习进阶：自然语言处理》是《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的续作，围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术.
2015年开始，工业和信息化部与财政部共同实施了“智能制造综合标准化与新模式应用”专项行动。专项行动包括智能制造综合标准化和新模式应用两部分内容。本系列丛书是专项行动中智能制造综合标准化的部分研究成果。丛书分为基础共性标准成果和行业应用标准成果两大体系，本书是其中基础共性标准成果的第三册，收录了智能工厂安全一体化方面的4项标准成果...
本书从深度学习基础理论和MATLAB机器学习工具箱开始，由浅入深地介绍主流深度学习技术在多个特定工程领域的技术实践。在广泛的场景中为读者提供有价值的理论建模、数据生成以及网络结构设计的方法与技术，这些知识将带领读者探寻深度学习技术的本质，并教会读者适当地使用这类技术解决自己的研究问题。 本书结合作者多年从事MATLAB商用工具箱设计的丰富经验，专门针对从事实际工作的工程师撰写，覆盖深度学习的技术细节，告诉我们深度学习集技术、科
本书讲述机器学习的基本原理，使用Pymon和Numpy实现涉及的各种机器学习算法。通过理论学习和实践操作，使读者了解并掌握机器学习的基本原理和技能，拉近理论与实践的距离。全书共分为13章，主要内容包括：机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类器、模型评估与选择、K-均值算法和EM算法、决策树、神经网络、隐马尔科夫模型、支持向量机、推荐系统、主成分分析、集成学习。全书源码全部在Pvthon 3.7上调试成功，每章都附有习题和习题参考
本书从工业过程对控制系统的要求出发，以解决复杂工业过程非线性、过程参数的时变、过程变量的耦合、被控量的滞后以及难以检测等问题为目标，系统地介绍各类优选控制方法的基本原理及应用方法，包括推理控制、自适应控制、预测控制、多变量控制、智能控制、过程优化及故障诊断与检测等方法，同时给出了一些典型应用实例控制方案的分析和设计步...
《AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）》以人工智能发展为时代背景，通过20个实际案例应用机器学习模型和算法，为工程技术人员提供较为详细的实战方案，以便深度学习。在编排方式上，全书侧重对创新项目的过程进行介绍。分别从整体设计、系统流程、实现模块等角度论述数据处理、模型训练及模型应用，并剖析模块的功能、使用和程序代码。为便于读者高效学习，快速掌握人工智能开发方法，本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过
本书首先介绍了在具有完整位置和速度信息的全局坐标系中导航和运动规划的模型和算法。第二部分研究了机器人在势场中的运动，势场是由机器人的期望和知识的环境状态定义的。第三部分介绍了机器人在未知环境中的运动以及利用感测信息进行环境映射的相应任务。第四部分从二维和三维两个方面研究了多机器人系统和群体动力学...
数据驱动的研究正在革新复杂系统的建模、预测和控制。本书面向高年级本科生和研究生，提供了一个综合的视角，展示了如何将新兴的方法，如数据科学、数据挖掘和机器学习技术，应用到工程和物理科学中...
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
计算机视觉解决方案日益普及，在医疗、汽车、社交媒体和机器人等领域取得了不错的进展。 《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》将帮助你了解全新版本的谷歌机器学习开源框架TensorFlow 2，你将掌握如何使用卷积神经网络（CNN）完成视觉任务。 《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》从计算机视觉和深度学习基础知识开始，教你如何从头开始构建神经网络。你将掌握一些让TensorFlow成为广泛使用的Al库的特性，
本书涵盖了经典和现代的深度学习模型。章节分为三类:第1部分为神经网络的基础。许多传统的机器学习模型可以理解为神经网络的特殊情况。前两章的重点是理解传统机器学习和神经网络之间的关系。支持向量机、线性/逻辑回归、奇异值分解、矩阵分解和推荐系统都是神经网络的特例。本书将这些方法与特征工程方法如word2vec一起进行了研究。第2部分是神经网络的基本原理。训练和正则化的详细讨论在第3章和第4章提供。第5章和第6章介绍了径向基函数(RBF)网络
本书涵盖许多无论是在理论还是在实践中都非常有趣的话题。书中介绍了包括控制范式、导航、软件、多机器人系统、群体机器人、社会角色中的机器人以及机器人中的人工意识。阐述了几个宽泛的主题，如人工智能理论与应用、拟人化、化身与情境、将心理学和动物行为理论扩展到机器人的理论以及未来的人工智能的新定义...
本书介绍了实现嵌入式深度学习的算法和硬件实现技术。作者描述了应用、算法、电路级的协同设计方法，这些方法有助于实现降低深度学习算法计算成本的目标。这些技术的影响显示在四个用于嵌入式深度学习的硅原型中...
本书源于阿里巴巴千亿级知识图谱构建与产业化应用的工作总结，对知识图谱理论和大规模工业实践进行了全面和深入的阐述。本书以阿里巴巴的实战经验为中心，以深厚的理论成果为支撑，详细阐述了知识图谱的方方面面。首先介绍工业场景下知识图谱的现状、存在的问题和架构设计；然后从知识表示、知识融合、知识获取、知识推理、知识存储和知识图谱前沿方向等方面入手，介绍大规模商品知识图谱的构建方法；最后结合阿里巴巴的业务实践，详细介绍知识图谱的产品设计、技术实现和
本书分为三个部分：基于知识图谱和神经网络的构建部分；结合知识图谱和神经网络的混合体系结构；实际应用部分。在三个部分中，主题通常是独立的，允许读者快速、轻松地阅读所需的信息。本书的两个特点是实用性和拥有前沿信息。书中准确地演示了如何创建和使用上下文表示，对意义嵌入和知识图谱嵌入有着明确的处理方法，解释了使用它们的语言模型和Transformer体系结构...
本书从传感器的基础理论入手，围绕传感技术的应用，介绍现代传感技术的共性知识，通过介绍典型传感技术和实际应用中传感系统的组成、结构，使读者掌握传感器及测试系统的原理、结构和应用的一般规律，以便举一反三，能通过检索、阅读相关资料轻松使用新的传感器。书中内容既有传统传感器，又有近年出现的新传感技术介绍，体现了现代传感技术的发展脉络。本书内容突出传感领域的共性知识，涉及面宽，实用性强，适合作为仪器仪表、电子信息、自动化、机械工程、物理、材料等
机器人根据完成任务的不同，配置的传感器类型和规格也不同。本书在系统阐述现代机器人常用的各类内部传感器和外部传感器的原理与应用的基础上，重点介绍了机器人视觉系统、导航系统，移动机器人传感系统，焊接机器人传感系统的设计方法。针对机器人所处环境的不同，详细讲解了每种机器人传感器配置的类型、测量信息、位置及数量等内容。在具体的应用中，详细阐述了智能机器人对传感配件的要求，如：传感器的精度问题、传感器抗干扰能力、传感器安装问题等。 本书可供从
《边缘计算：原理、技术与实践》以用户的视角，从前端设备向边缘计算设备发起请求开始，通过一次完整的边缘计算过程来介绍各项关键技术的原理和方法，最后针对两类典型的边缘计算场景，探讨如何实现一个初步的边缘计算原型系统，帮助读者快速体会边缘计算方法的系统实现。 《边缘计算：原理、技术与实践》配备全套的教学讲义、系统源码和习题答案，可供读者使用（扫码获取）。 《边缘计算：原理、技术与实践》特色： 从边缘计算产生的动机开始，阐述了边缘计
本书由长期从事物联网领域研发的技术和商业专家撰写，多视角呈现了物联网的全貌。第2版涵盖技术领域的新进展、各标准和联盟的新发展以及应用领域的新案例，并新增一章专门讨论安全问题。全书首先分析物联网的优选背景，包括技术和商业驱动因素；然后介绍物联网解决方案的技术细节，包括安全性、隐私和信任，以及新的架构和参考模型；zui后介绍物联网解决方案的实现案例，涉及资产管理、工业自动化、智能电网、智慧城市、参与式感知、无人驾驶等方面。本书为该领域的技
本书是人工智能和机器学习领域专业多年实践的结晶，深入浅出讲解机器学习应用和工程实践，是对机器学习工程实践和设计模式的系统回顾。全书分别从项目前的准备，数据收集和准备，特征工程，监督模型训练，模型评估，模型服务、监测和维护等方面讲解，由浅入深剖析机器学习实践过程中遇到的问题，帮助读者快速掌握机器学习工程实践和设计模式的基本原理与方法。 本书内容安排合理，架构清晰，理论与实践相结合，适合想要从事机器学习项目的数据分析师、机器学习工程师以及
“机器学习及其应用”（MLA）系列研讨会本着“学术至上、其余从简”的原则，不征文、不收费，迄今已举行17届，近年来参会人数超过2000人。《机器学习及其应用2021》邀请MLA 2019-2020的部分专家以综述的形式介绍机器学习领域的研究进展，内容涉及到监督学习、深度学习、强化学习、对抗学习、贝叶斯学习的基本理论和方法，同时介绍了机器学习在计算机视觉、自然语言处理、城市计算、语音信号处理、模式识别中的应用，代表了国内机器学习**的研
本书介绍如何构建完整的机器学习流水线，从而在生产环境中准备数据以及训练、验证、部署和管理机器学习模型。你将了解机器学习流水线的每个环节，以及如何利用TensorFlow Extended（TFX）构建机器学习流水线。模型的生命周期是一个闭环，其中包括数据读取、数据校验、数据预处理、模型训练、模型分析、模型验证、模型部署、模型反馈等环节。你将学习如何利用Beam、Airflow、Kubeflow、TensorFlow Serving等工
本书从机器学习的基本原理入手，以常见模型为驱动，配以精心设计的实践案例，为大家呈现了机器学习理论知识和应用方法。书中运用 Python 语言及 scikit-learn 库实现了几大常见机器学习模型的训练程序和预测程序，让读者能够理论联系实际，在学习、工作中应用机器学习。 本书适合打算入门机器学习的人阅读...
机器阅读理解的基本任务、历史沿革、技术方法、典型应用、新型趋势、开放问题等（具体见下面的目录）。此外，为便于初学者阅读和理解本书内容，我们在正文第二章介绍了深度学习基础，并在附录中介绍了（传统）机器学习基础内容、文本分析基础，以及2015年前40来年中出现的各种机器阅读理解研究...
本书英文版出版至今已近20年，但关于大脑究竟如何工作的问题至今仍无答案，而符号主义（认为大脑是类似于计算机的加工符号的机器）与联结主义（认为大脑是并行运转的大型神经网络）之间的争论也从未停息。本书分析了联结主义模型和符号加工模型在计算方面的优势和劣势，关注不同联结主义模型之间的差异以及特定模型与符号加工的特定假设之间的关系，并围绕多层感知器展开讨论。书中的观点在今天依然频繁成为学术讨论的焦点，并为认知科学、人工智能、深度学习等领域的未
本书旨在为读者提供与机器学习有关Python3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器，例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录...
本书分为三部分。部分将帮助你快速理解从数据中学习、深度学习基本架构、如何准备数据，以及深度学习中经常使用的基本概念。第二部分将重点介绍无监督学习算法。从自编码器开始，然后转向层数更深、规模更大的神经网络模型。第三部分介绍监督学习算法，你将掌握基本和不错深度学习模型的实现方法，并能够将这些模型用于分类、回归以及从潜在空间生成数据等应用场合...
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
本书分两篇全面介绍了自动化技术及多学科交叉的机器人技术在工业中的应用。篇工业自动化篇介绍了自动化、基本规律和原理，讲解了气动和液压的重要概念及其在工业自动化中的应用，详述了泵和压缩机、流体配件、气缸与马达、控制阀，并对回路及其在液压、气动和流体设计中的应用进行了讨论，同时介绍了工业自动化中的电气控制和电子控制。第2篇机器人技术篇概述了机器人技术，介绍了机器人传感器、机器人末端执行器、机器人编程、机器人技术在工业中的应用，以及实时嵌入式
本书先从背景出发，阐述黑盒模型存在的问题以及不解决黑盒问题模型可能带来的后果，引出可解释机器学习的重要性；随后，我们从可解释机器学习的研究方向，分为内在可解释模型算法和模型事后解析方法两部分进行介绍，阐述不同模型的原理、应用及其可解释性。z后通过三个不同的应用场景，介绍在银行实战中的数据挖掘方法，由问题、处理方法出发，结合可解释机器学习模型结果，证明模型的有效性和实用性，期望读者通过对本书的阅读，可以更快更好的解决实际业务问题，而非纸
作为一门应用型学科，机器学习植根于数学理论，落地于代码实现。这就意味着，掌握公式推导和代码编写，方能更加深入地理解机器学习算法的内在逻辑和运行机制。本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上，分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型四个大类共26个经典算法进行了细致的公式推导和代码实现，旨在帮助机器学习学习者和研究者完整地掌握算法细节、实现方法以及内在逻辑...
告诉你一个不太光彩的秘密：在大多数数据科学项目中，有一半的时间都花在清理和准备数据上了。但还有更好的方法：针对表格数据和关系数据库进行优化的 深度学习技术，无需密集的特性工程，就能提供洞察和分析。学习使用少量的数据过滤、验证和清洗，就能解锁深度学习性能的技能。 《深度学习处理结构化数据实战》传授面向表格数据和关系数据库的强大数据分析技术。该书从多伦多公交系统的数据集出发，带你领略用深度学习处理表格化数据的简易性和便捷性，并教你
《Python 自然语言处理入门》是一本使用 Python 解释在人工智能领域备受关注的自然语言分析方法的入门书，内容涵盖“检索技术”“实体提取”“关系提取”“语素分析”和“评估 / 情感 / 概念分析”等自然语言处理中的常用知识，同时对传统技术和引入了 AI 新技术的特点作了对比。全书以一线 AI工程师的实际项目经验为后盾，对自然语言处理的要点进行了归纳总结，并介绍了使用 Python 程序、API、商业服务（IBM Watson）
新一代人工智能引领下的智能数控系统和智能化技术，已成为智能制造领域的重要发展方向。围绕制造业发展的重大需求，开发智能数控系统，可为当前制造业所面临的发展与转型升级的迫切需求提供智能元素和支撑平台。 本书在介绍智能数控系统研究背景与发展方向的基础上，系统地阐述了智能数控系统的组成、体系结构及开放式平台。从“数字+”“互联网+”“智能+”三个方面描述了智能数控系统的高性能技术、大数据技术和关键赋能技术，通过数控机床在质量提升、工艺优
Kubeflow是基于K8S的机器学习工具包，是为数据科学家和数据工程师构建生产级别的机器学习实现而设计的。本书采用循序渐进的方式，从 Kubeflow 的安装、使用和设计开篇，随后从模型训练的整个周期展开，涵盖了数据探索、特征准备、模型训练/调优、模型服务、模型测试、模型监测和模型版本管理等各个环节，既有相关的理论知识也囊括了真实的使用案例，能够让读者在学习 Kubeflow 知识的同时全面了解机器学习的相关知识，是入门和深入学习K
数字化智能化车间建设是实现智能生产的关键。本书介绍了数字化智能化车间的基本概念，提出了数字化智能化车间的体系架构模型，对数字化智能化车间技术体系中的虚拟车间建模与仿真优化、制造物联网技术及应用、生产过程智能管控、基于大数据的车间运行智能决策支持等关键内容进行了深入探讨，并结合企业应用案例进行详细说明...
本书首先介绍深度学习方面的数学知识与Python基础知识，线性模型中的线性回归模型和logistic模型；然后讲述正向传播算法、反向传播算法及深度神经网络的完整训练流程，输出层的激活函数和隐藏层的常见激活函数，深度学习的过拟合和欠拟合，应对过拟合的方法，以及使用TensorFlow 2建立深度神经网络模型的步骤；接着介绍卷积神经网络及其两个重要的组成部分—卷积和池化，以及如何使用TensorFlow 2建立卷积神经网络；很后讨论如何从
本书从虚拟偶像的发展历程和制作流程入手，通过通俗的语言和多方位的视角，介绍了2D\3D建模工具和深度学习框架TensorFlow与Pytorch在虚拟偶像制作中的应用，原理与实践并重，同时结合大量实际范例讲解如何建模、AI表情动作迁移以及人机交互等制作虚拟偶像的完整流程。从拟真人的人物建模到表情动作的实时捕捉，再到传输到动作引擎中驱动人物动作，向读者展现了人工智能技术的强大与魅力。 本书深入浅出，实操性和系统性强，适合有一定IT背景并
随着语音算法技术的不断发展与完善，如何进行工程落地成为语音商业应用中普遍面临的问题。工程落地不仅要考虑模型效果，还要考虑资源占用、模块联调且整个架构要具有可靠性、可扩展性和可维护性。本书围绕如何从零构建一个完整的语音识别系统，深入浅出地介绍了语音识别前端算法、语音识别算法及说话人日志算法原理；基于Kaldi的模型训练；语音识别工程落地和服务搭建。本书适合作为语音技术研究人员及对语音技术感兴趣的开发人员的参考用书...
如何利用人工智能技术有效地管理知识资产，成为企业保持持续竞争力的重要问题。作者从数据科学的视角出发，提出知识中台需要管理三类知识（事实知识、原理知识和技能知识）和具备四项能力（知识抽取、知识管理、知识计算和知识演化）。本书结合人工智能的前沿成果，分章节详细讲述了其中的关键技术和实施路径。同时，从业务视角出发，讲解了知识中台在营销、金融、工业领域的经典案例...
本书系统地阐述机器学习的数学基础知识，但并非大学数学教材的翻版，而是以机器学习算法为依据，选取数学知识，并从应用的角度阐述各种数学定义、定理等，侧重于讲清楚它们的应用和实现方法。所以，书中将使用开发者喜欢的编程语言（Python）来实现各种数学计算，并阐述数学知识在机器学习算法中的应用体现...
本书旨在利用 TensorFlow 针对各种现实场景设计深度学习系统，引导读者实现有趣的深度学习项目。本书涵盖 10 个实践项目，如用目标检测 API 标注图像、利用长短期记忆神经网络（LSTM）预测股票价格、构建和训练机器翻译模型、检测 Quora 数据集中的重复问题等。通过阅读本书，读者可以了解如何搭建深度学习的 TensorFlow 环境、如何构建卷积神经网络以有效地处理图像、如何利用长短期记忆神经网络预测股票价格，以及如何实现
本书通过理论讲解与实例解析相结合的方式，详细介绍了机器人机构设计的过程和要点。主要内容包括:机器人机构总体设计、机器人驱动机构、机器人传动机构、机器人机身与臂部机构、机器人腕部机构、机器人手部机构、机器人移动机构。各类机构都有典型实例解析，最后一章详细讲解了机器人机构设计的综合实例。 本书内容清晰，系统性强，可以为从事机器人设计与研发的科研人员、技术人员提供帮助，也可供高校相关专业的师生学习参考...
本书聚焦谷歌公司开发的BERT自然语言处理模型，由浅入深地介绍了BERT的工作原理、BERT的各种变体及其应用。本书呈现了大量示意图、代码和实例，详细解析了如何训练BERT模型、如何使用BERT模型执行自然语言推理任务、文本摘要任务、问答任务、命名实体识别任务等各种下游任务，以及如何将BERT模型应用于多种语言。通读本书后，读者不仅能够全面了解有关BERT的各种概念、术语和原理，还能够使用BERT模型及其变体执行各种自然语言处理任务.
本书在理论方面和实践方面都讲解得浅显易懂，能够让读者快速上手，一步步学会使用Python与Excel相结合进行数据处理与分析。 全书内容分3个部分共12章。第1~4章为入门部分，主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5~9章为进阶部分，主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10~12章为实战部分，这部分的3个实例综合了本书前面部分的知识点，介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析
本书讲述了深度学习架构与实践，共分为两个部分，部分（即～6章）为基础理论，主要对深度学习的理论知识进行了详细的讲解；第2部分（即第7～12章）为应用实践，以具体的实际案例为场景，通过理论和实践相结合的讲解方式使读者能够对深度学习技术有更好的理解。本书可以为读者提供一条轻松、快速入门深度学习的路径，有侧重地阐明深度学习的经典知识和核心要点，从架构和实践两个方面，让读者对深度学习的系统架构和若干领域的应用实践有清晰和深入的掌握。
本书使用新的TensorFlow 2作为语音识别的基本框架，引导读者入门并掌握基于深度学习的语音识别基本理论、概念以及实现实际项目。全书内容循序渐进，从搭建环境开始，逐步深入理论、代码及应用实践，是语音识别技术图书的优选。 本书分为10章，内容包括语音识别概况与开发环境搭建、TensorFlow和Keras、深度学习的理论基础、卷积层与MNIST实战、TensorFlow Datasets和TensorBoard详解、ResN
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