
深度学习应用所使用的大部分数据是由自然语言处理(NLP)提供的,而TensorFlow是目前比较重要的深度学习框架。面对当今巨量数据流中众多的非结构化数据,本书详细讲解如何将TensorFlow与NLP二者结合以提供有效的工具,以及如何将这些工具应用于具体的NLP任务。 本书首先介绍NLP和TensorFlow的基础知识,之后讲解如何使用Word2vec及其高级扩展,以便通过创建词嵌将词序列转换为深度学习算法可用的向量。本书还介绍如何通过卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)等经典深度学习算法执行句子分类和语言生成等重要的NLP任务。你将学习如何在NLP任务中应用高性能的RNN模型(比如长短期记忆单元),还将认识神经机器翻译,并实现一个神经机器翻译器。 通过阅读本书,你将学到: NLP的核心概念和各种自然语言处理方法 使用TensorFlow函数创建神经网络以完成NLP任务

今天的青少年*需要教授的能力是什么?不是应付各种考试的应试能力,而是他在一生中*需要运用到的:从小到大形成的创新思维与实践能力。教育不是为社会机器塑造一个合适的螺丝钉,而是倾听孩子的声音,帮助他成为自己,帮助他在未来生活中,找到自己想要的幸福。创客教育对青少年的培养着力于提高学生解决未知问题的能力,没有标准答案,所有问题都需要自己去探索、讨论、总结、升华,让学生真正参与到创新与实践的过程,并在此过程中获得自我提升与历练,找到未来的方向。本书的创客教学模式融合了STEAM(科学、技术、工程、艺术、数学)教学理论,通过创意电子设计的教学指导,让青少年的创造力、学习力、执行力、组织力、表达力为主体的五维能力得到综合提升。本书采用项目型研究课题的教学模式,通过完成逐步进阶的项目课题,让不同认知


51单片机应用开发典型范例——基于Proteus仿真(含DVD光盘1张)
本书特色: 1、功能模块众多:涵盖单片机使用的各个应用场合,每个功能模块中详细讲解了该模块的应用场合、工作原理、实现该模块的主要元器件,并且给出了该模块的原理图和完整程序代码。 2、实例讲解翔实:选用常见的实例作为讲解对象,每个实例中分析了常见设计思路的优劣,介绍了主要元器件的使用方法,给出了完整的硬件和软件设计,只要稍作修改就可应用于实际项目中。 3、设计得到仿真验证:本书绝大多数功能模块和实例都行了Proteus仿真验证,并将仿真过程穿插于内容讲解中,既提高了设计的正确性,也为读者设计实际系统提供了验证设计思路的方法。 4、配书光盘内容丰富:包含本书技术和案例的多媒体教学文件,以及所有章节案例的源文件和素材文件,便于读者学习。

人工智能不仅赢得了围棋的*对决,而且随着 2018年10月25日一幅由AI绘制的名为《埃德蒙 贝拉米肖像》的画作,在美国纽约佳士得拍卖行以43.25万美元的价格售出,人工智能技术也里程碑式地绘画艺术市场。那么,想了解AI技术是如何完成绘画艺术创作的呢?本书为你揭其中利用生成对抗网络(GAN)技术行绘画的奥秘。 《生成对抗网络门指南》是一本结合了基础理论与工程实践的 GAN门书籍,深浅出地讲解了GAN的技术发展以及各种衍生模型。本书面向机器学习从业人员、高校相关专业学生以及具备一定基础的人工智能爱好者,书中包含GAN的理论知识和代码实践。通过阅读本书,读者可以理解GAN的技术原理与实现方法。

读者对象: 1、图像视频应用与处理架构师;2、图像视频发人员;3、深度学习应用发人员;4、深度学习算法工程师;5、其他对视频技术感兴趣的人员。 1)作者阵容豪华。Intel与阿里巴巴高级图形图像专家联合撰写; 2)范围全面。从应用、架构、加速原理与技巧,全面覆盖; 3)案例丰富。完整人脸活体检测案例与主流视觉项目解析; 4)内容独特。涵盖Intel推理引擎加速等鲜见一手深度信息。

(1)作者来自于微软亚洲研究院,在人工智能、大数据和算法等领域经验非常丰富。 (2)以实战为导向的深度学习全栈技术指南,作者凭借多年经验,精选初学者需要掌握的知识精要,大大降低深度学习的门槛 (3)详细讲解深度学习的知识系统、核心技术和算法,以及它们在机器视觉、语音识别、人脸识别、自动驾驶等领域的应用

机器人构建实战 是 卓越之星 的姊妹篇,是在机器人设计制造领域的两个不同平台,是一本基础的介绍机器人设计与搭建的指南,能够帮助更多的人了解机器人的设计、搭建、编程、控制等关键环节,为读者提供更加丰富的设计思路和实践创意。


AIGC与智能体开发实战:基于开源大模型+Serverless API


本书以TensorFlow为深度学习框架,主要讲解计算机视觉任务中相关的知识。本书的内容十分连贯,每个章节的内容都会使用到前面章节讲解过的知识,旨在限度保证读者学习的连贯性,同时本书减少了晦涩难懂的数学公式,尽力图示促读者理解。相信读者读完本书后会对计算机视觉相关任务有一个更清晰的理解。

1.小白式学习程:作者本身也是从小白始门深度学习的。本书无论在内容和案例的选择上,还是在讲解思路及语言风格上,均适合初学者门。 2.实战式应用案例:本书实战案例丰富,涵盖图像分类、聊天机器人、新闻文本分类和游戏控制等方面,从数据预处理到模型训练部署全流程讲解。 3.高配式体验设计:除了书本中的内容,本书还配备了一个GitHub仓库,提供丰富的实战项目和学习资源,帮助初学者轻松人工智能这一前沿的热门领域。

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1.本书是*本描写软件机器人方面的经典科普书,为读者阐述软体机器人的基本概念和技术,并且通过实例指导读者利用身边的简单材料和工具,轻松创造软体机器人作品。 2.本书由长期探索软体机器人创作的知名创客和专家撰写,分享他们多年积累的丰富创意和实例。 3.本书适合青少年学生、有志发明创造的爱好者阅读了解软体机器人概念,体验创造生活的乐趣。

1.将推荐系统的思想应用于流程管理 2.充分考虑流程执行的智能化、动态性与柔性 3.充分利用流程管理系统积累的执行日志 4.用切实可行的算法大幅提升工作流管理效率

未来不属于AI,未来属于懂AI的孩子,一本书读懂AI,让孩子赢在AI时代。视频讲解趣味案例,提供源码和习题答案,全彩印刷,让孩子边玩边学,其乐无穷

1、专业作者团队:微软AI产品一线研发人员 心经 ,教学方式深浅出。 2、零基础门:帮助初学者构建全面系统的AI知识体系,高效学习AI技术。 3、系统的知识体系:从数据预处理、数据可视化,到监督学习模型、无监督学习算法、深度神经网络的原理,再到AI模型的训练、优化、性能度量,涵盖AI应用的全生命周期。 4、理论与应用并重:介绍各个AI模型的应用场景,包含回归、分类、聚类、图像处理、语音处理、自然语言处理,并介绍智能对话系统和知识图谱。

详细阐述了宁波市智能制造的案例。

全面梳理无人驾驶技术之作! 适合对无人驾驶技术感兴趣的在校学生、工业从业者,以及相关人士阅读。 无人驾驶技术概览 无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法 深度学习、强化学习、计算机视觉在无人驾驶中的应用 无人驾驶安全等多个主要技术

机器学习从入门到入职——用sklearn与keras搭建人工智能模型
学习路线清晰:从整体上对机器学习的知识架构行整理; 理论实际结合:以Sklearn和Keras等机器学习框架对涉及的理论行代码实现; 门参考:包含机器学习岗位职技巧。


读者对象: 1.机器学习与人工智能方向的从业者;2.XGBoost应用发人员;3.机器学习、数据挖掘研究方向的学生;4.机器学习或源软件爱好者 【学习路线图】免费领取 搭配图书学习效果更佳! 获取方式: 1、微信关注 华章计算机 2、在后台回复关键词:XGBoost 1)知名互联网公司工程师撰写,通高效机器学习脉络,掌握竞赛神器、集成学习中集大成者 XGBoost 2)以机器学习基础知识做铺垫,深剖析XGBoost原理、分布式实现、模型优化、深度应用等

本书通过严谨简明的预备知识介绍,首先帮助读者掌握有关大模型架构、分布式训练等理论知识;然后围绕造首先行业智能助手这一有重大价值的实际问题,向读者展示如何将该问题分解为一系列大模型技术,并展示完整的技术实施和优化过程。 本书侧重于行业实践。同时对涉及的相关理论、框架原理行一定深度的讲解。这样既降低了门难度,又提升了实践的高度。

1.内容全面 俯瞰全领域,网罗人工智能发基础理论和技术; 2.图文并茂 334张图示帮助理解,以图配文,知识清晰直观; 3.专业实用 详略得当,辅以公式和代码,为深研究基础。 知识涵盖: 机器学习/深度学习/强化学习/图像和语音的模式识别/自然语言处理/分布式计算


本书理论联系实践,深浅出,知识全面,通过阅读本书,读者不仅可以学习到分布式机器学习的知识,还能通过实战案例更好地将理论融到实际工作中。本书包含目前比较热门的推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目,让读者可以更好地理解分布式机器学习的核心内容。

深度学习是机器学习的一个分支,其基础是一组试图使用模型架构建立高水平抽象模型的算法。本书结合R语言介绍深度学习软件包H2O,帮助读者理解深度学习的概念。本书从在R中设置可获取的重要深度学习包始,着转向建立神经网络、预测和深度预测等模型,所有这些模型都由实际案例的辅助来实现。成功安装了H2O软件包后,你将学习预测算法。随后本书会解释诸如过拟合数据、异常数据以及深度预测模型等概念。zui后,本书会介绍设计调参和优化模型的概念。本书适合那些胸怀大志的数据科学家,他们精通R语言数据科学概念,并希望可以使用R中的包一步探索深度学习范式。读者需要对R语言具备基础的理解,并熟悉统计算法和机器学习技术。通过阅读本书,你将能够:● 建立R包H2O训练深度学习模型;● 理解深度学习模型背后的核心概念;● 使用自动编码器识别

本书是一部探讨和讲述将目前仅局限于计箅机软件设计领域的面向对象(OO)的理论及方法.如何在当代工业控制系统的设计中进行全面、彻底推广的专著。

1. 武汉市一线教师写作,适合校园展创客教育使用。 2. 以掌控板和mPython代码编程为支撑。 3. 图书结构合理,难度适中,适合中小学校学生学习。

英特尔 FPGA中国创新中心系列丛书

本书既强调对深度学习理论的深理解,同时用代码实践结合理论的讲解。


针对如何快速把握大数据与人工智能的精髓、避免陷过多的数学细节推导的问题,以及人工智能算法和大数据平台技术的结合问题,本书作者做出了不懈探索。一是选材上,不仅分别单独讲授人工智能和大数据,还突出两者相结合的内容。二是内容上,突出浅显易懂,繁杂的数学推导适当做减法,宏观的介绍和实战技能适当做加法。三是结构上,由浅深,由宏观到比较围观,由基础知识到新技术,由理论到实践。本书主要突出优如下。1.知识覆盖全。对大数据与人工智能领域的常用基础技术、算法、模型均有介绍,保障读者知识体系的完整性。而目前市场上相当同类书只涉及本领域其中的几个问题,使读者不能较好得从宏观角度来体会大数据和人工智能的技术。2.知识覆盖新。紧跟本领域zui新研究成果。尤其重介绍了深度学习基础知识及其应用。深度学习是当前人工


本书通过7个金融细分领域实践路径的梳理,揭示了 科技 金融 模式的深度融合,探索了金融科技领域在未来的变革与发展,将带领读者从多元视角了解金融科技3.0时代。


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本书是东南大学信息科学与工程学院与苏州第十中学联手造的一本适合中学生学习人工智能的门教材

解锁AI创造力,效率与收益双重提升,讲解AIGC在文本、图片、视频三大领域经典工具的详细使用技巧; 实战技巧 对标案例,重讲解如何使用AIGC工具提升工作效率,包括AI PPT,AI 思维导图,AI 数据分析,AI 文案撰写等; AIGC行副业变现,给各位读者列举了AI在文本领域、绘画领域、声音领域、数字人领域的14种变现方法以及详细操作流程; 可操作性强,系统性高,适合想要通过系统全面学习AIGC工具帮助自己提高办公效率以及副业变现的读者,附赠视频课程。

使用深度学习行人脸识别是近年来AI研究的热之一。本书可以帮助读者掌握深度学习的核心内容、TensorFlow实现人脸识别的技术要以及从模型构建到应用程序编写的整套技巧。

乐高机器人是乐高公司推出的一款新产品,它包括一套用于搭建物理结构的零件库和一个控制行为动作的大脑。

本书融合作者多年从业和教学经验,全面阐述使用Java从非结构化数据中组织和提取有用文本的各种实用方法。 本书重介绍NLP应用中可能遇到的核心NLP任务,每个任务都从问题的描述以及应用领域始,循序渐地行分析并给出解决方案,便于你更好地理解NLP技术,高效地解决实际问题。 全书内容丰富,不仅全面描述和总结了自然语言处理的基础知识,还详细介绍了自然语言处理的多种技术,包括NLP工具、文本分词、文本断句、词性判断、任务识别、文本分类、关系提取和组合应用等。书中结合多个示例行深分析,并采用Java编程语言行处理与结果分析。

MLlib是Apache Spark机器学习库。本书入门简单,实例丰富,详解协同过滤、线性回归、分类、决策树、保序回归、聚类、关联、数据降维、特征提取和转换等MLlib主要算法,用实例说明MLlib大数据机器学习算法的运用。

1. 跨学科融合:将AI技术与其他学科知识相结合,如数学、计算机科学、图像图形学、语言学等,通过AI机器人的对话,展现AI如何融合多学科知识实现自我进化,拓宽读者的视野。 2. 拟人化呈现:将AI技术拟人,赋予它们性格与情感,使得抽象的技术概念变得具象且富有亲和力,极大地提升阅读趣味性和接受度。 3. 情感共鸣:在讲述AI技术应用的同时,注重挖掘人与AI之间的情感纽带,如AI机器人作为家庭一员的角色定位,以及它们在陪伴、教育等方面的情感价值,引发读者的情感共鸣。 4. 互动体验:鼓励读者在阅读过程中思考AI技术如何融入自己的日常生活,甚至设计自己心中的AI机器人形象和功能,增强阅读的参与感和互动性。 5. 寓教于乐:通过日常化的语言、幽默的文风串联知识点,让学习过程变得简单有趣。读者在跟随情境对话发展的同时,更容易理解、掌


JAX是一个用于高性能数值计算的Python库,专门为深度学习领域的高性能计算而设计。本书详解JAX框架深度学习的相关知识,并剖析3个实战案例: 使用ResNet完成CIFAR100数据集分类、有趣的词嵌与生成对抗网络。本书配套示例源码、PPT课件、数据集、发环境和答疑服务。

本书主要讲述非线性系统分析和非线性系统设计的基本理论。


Apache Spark是分布式计算框架,专为满足低延迟任务和内存数据存储的需求而优化。现有的并行计算框架,鲜有能在兼顾速度、可扩展性、内存处理和容错性的同时,还提供灵活、表达力丰富的API的。Apache Spark就是这样一个难得的框架。本书简要介绍了Spark基础知识,重在通过详细的例子和现实应用来讲解常见机器学习模型,并涉及大规模文本数据的处理、Spark Streaming下的在线机器学习和模型评估方法,以及使用Spark ML Pipeline API创建和调试机器学习流程等。第2版经过全面修订,新增有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API的章节,内容更加系统、全面、与时俱,适合所有欲借助Spark来实现常见机器学习应用的发者。 Spark以及机器学习基础知识介绍。 获取公的机器学习数据集,使用Spark对数据行载、处理、清理和转换。 借助Spark机器学习库,利用协同过滤、分类、回

人类史上人工智能灵思诗集!跟随 少女诗人 萌妹子 微软小冰,走诗的唯美世界。 微软全球执行副总裁,美国国家工程院外籍院士沈向洋博士倾情作序推荐! 师从中国519位现代诗人,经过6000分钟、10000次的迭代学习,至今创作70928首现代诗,从中精心挑选139首。 精心排放每一张美图,特种纸全彩印刷,力图将*美的诗集呈现给每一位读者! 湛庐文化出品。


一线资深技术专家撰写,凝结其自身多年的实践经验,深浅出阐述深度学习的发展历程、相关概念和工作原理涉及当前流行的两个深度学习工具:Caffe和TensorFlow,并且初步探讨强化学习的基本原理和应用

按照从0到1的顺序,引导读者深理解OpenAI API; 10大核心API,涵盖从自然语言处理到复杂数据分析等多个领域; 12个关键应用场景,帮助读者精准应用OpenAI API; 3个标杆案例,展示OpenAI API的创新应用。

AI全景导览,构建知识全景: 实践为王,不仅讲解理论,更通过Keras代码示例,让你亲手实践机器学习和深度学习的每一个步骤; 工具与理论并重,Keras、TensorFlow、pandas,一本书教你如何运用最热门的AI工具,结合理论深度解析; 技术与应用结合,不仅学习如何构建模型,更教你如何分析和优化,实现从理论到应用的无缝对; 跨平台学习体验,所有代码示例均以Python脚本形式提供,无论你使用何种发环境,都能轻松上手。

1、速成性:本书涉及深度学习的基本原理,没有过多纠结数学公式推导,能快速上手书中的实战项目,可用于实际生产。2、前沿性:深度学习是当今人工智能领域炙手可热的技术,本书是目前市面上为数不多的深度学习源码解析类参考资料。3、翔实性:本书既有深度学习理论知识的讲解,又有源代码的剖析,还包括解决实际问题的案例。4、趣味性:本书穿插部分漫画,利于年轻读者受和传播。