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展。本书将帮助你了解全新版本的谷歌机器学习源框架TensorFlow 2，你将掌握如何使用卷积神经网络（CNN）完成视觉任务。本书从计算机视觉和深度学习基础知识始，教你如何从头始构建神经网络。你将掌握一些让TensorFlow成为广泛使用的AI库的特性，以及直观的Keras口，继而高效地构建、训练和部署CNN。通过具体的代码示例，本书展示了如何使用Inception和ResNet等现代神经网络分类图像，以及如何使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定内容。本书还将介绍如何构建生成式对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）来生成和编辑图像，以及如何使用LSTM分析视频。在此过程中，你将深了解迁移学习、数据增强、域适应，以及移动设备和Web部署等高级知识以及其他关键概念。通过阅读本书，你将获得使
学习思路，理论先行：构建了非常系统化的理论知识体系，助力读者透彻理解深度学习的基础知识。 学习原理，思维先行：学习一种新的方法、新的算法时，先从本质上剖析其来源，分析提出这种新方法的思维是什么。 抽丝剥茧、深挖本质：透过其烦杂的表面，深挖其本质。 纵向学习、横向比较：详细讲解深度学习作为语言模型中很有用的一种技巧，如何在很多方法中被借鉴和使用。 实践有章可循，拒绝举轻若重：本书将实践分为原理实践和应用实践。原理实践注重案例与原理的呼应，增强对于原理的理解和认识；代码实践增加不同场景下的实践技能，提高Python实践水平。
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。
内容全面 ：系统介绍了深度学习算法的基础理论和主流算法模型，如AlexNet、ResNet、BP、LSTM、GAN、CNN等，详细剖析了每个算法的理论推导过程和应用场合。 实用性强 ：采用PyTorch 2.x最新框架行实战，通过大量案例实现了计算机视觉、自然语言处理、AIGC等方向的主流算法，读者能够通过实际项目来理解算法思想。 资源丰富 ：源了全部课程源代码、课件、代码，本书Github仓库已收获超3000个Star数，并被 机器之心 、 量子位 等媒体报导。
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
本书从工程实际应用角度出发，以典型工业现场总线为基线，在追踪国内外该领域技术发展的基础上，详细阐述了典型工业现场总线的基本模式及在国内处于主流地位的若干种工业现场总线的相关理论、技术、应用实例与系统设计等方面的内容。
今天的AI一定不会重蹈当年的覆辙吗？中国的AI产业真实发展到了什么地步？哪些AI技术*有前途？AI已经被证明可以在哪些领域改变我们的生活？哪些技术征兆，可以让我们窥视十年后的科技未来？在这个AI复兴的时代，还有哪些其他令人兴奋的科技话题？《未来学徒 读懂人工智能飞驰时代》将人工智能的技术语言翻译成大众语言，用灵活易懂的文字解读人工智能的技术核心，通过正在发生的案例摸清人工智能的发展脉络，力求对人工智能的解析让文科生也能读懂。《未来学徒 读懂人工智能飞驰时代》内容主要聚焦于2014~2018年，这是人工智能在当今时代再次复兴的关键五年，作者将其称为 人工智能飞驰时代 ，也是大众口中的 人工智能风口五年 。希望站在较为冷静的当下对火热过往的回望，能带给读者以理性的启迪。《未来学徒 读懂人工智能飞驰时代》的作者为2017
1.作者*近几年与多家企业合作，展了多项机器学习数据分析的项目，熟悉机器学习的基本原理，并对 TI One、Spark MLlib、TensorFlow 等主流的机器学习工具的安装、配置以及使用过程中的问题比较熟悉，积累了一些详细的分析案例，可以支撑《机器学习实验案例分析》的内容。 2.通过《机器学习实验案例分析》的学习，学生不仅可以模仿实验指导书重复基于 TI One、、Spark MLlib、TensorFlow 的实际数据分析应用，也很容易与一反三，对新问题设计合理的分析思路。 3.作者是国内早期研究商务智能的学者之一（2001 年起），在国内也是较早设商务智能等数据分析课程（2003 年起），有一定的影响力。商务智能被评为上海市精品课程，获得 2013年高等教育上海市教学成果奖二等奖。 4.通过精心选择数据和应用问题，并设计项目的实验指导书，突出数据分析过程中常遇到的问题，使
复杂系统暨鲁棒控制的理论和应用（Theory and Applications of Complex Systems a
《范式变更：碳中和的长潮与大浪》为与碳中和发展紧密相关的政府部门、企业的从业人员，以及大众读者量身定制，从零碳金融到清洁能源，为读者解答未来之路。 权威专家贡献观： 《范式变更：碳中和的长潮与大浪》聚集了中国国际经济交流中心副理事长朱民，诺贝尔经济学奖得主、世界银行前首席经济学家约瑟夫 斯蒂格雷茨，中国气候变化事务特使、国家发展和改革委员会原副主任解振华，中国工程院院士汤广福，华为副董事长、轮值董事长胡厚崑等20余位专家，为读者提供来自不同领域的深刻观，阵容强大，确保读者能够获得最权威的信息。 全面多维度剖析： 《范式变更：碳中和的长潮与大浪》从政策动向、科技展和市场趋势三大维度出发，全面剖析能源、交通、城建、工业、农业和土地等核心产业，为读者提供关于各行业、各领域如何实现碳
本书的作者长期深耕数字经济领域，在行业内具有一定影响，并已经出版了元宇宙主题的图书，发表过相关论文，有一定研究基础。 书的内容主要侧重于对元宇宙相关技术的科普，和市场上侧重于应用的书有差异性。对于希望了解相关技术发展的人士，有较强的帮助。 本书将支撑技术与元宇宙中的诸多实际和潜在应用相结合，生动地绘制出一幅元宇宙的"技术图谱"，读者提供有趣的科普阅读体验。 本书在一定程度上突破了从单一技术视域分析元宇宙的局限，对读者了解当前元宇宙技术整体发展现状和未来趋势有一定的借鉴意义。
通过TensorFlow图像处理，全面掌握深度学习模型及应用全面深讲解反馈神经网络和卷积神经网络理论体系结合深度学习实际案例的实现，掌握TensorFlow程序设计方法和技巧着重深度学习实际应用程序发能力和解决问题能力的培养
本书全面介绍了ChatGPT的背景、功能、特及应用领域，并向读者展示了如何加ChatGPT的相关社区和论坛行深层次的交流学习。同时，还提到了个性化设置和使用技巧，使读者更好地理解和使用这个强大的工具；本书包含大量的实操内容，包括如何使用ChatGPT插件，如何通过集成发环境行发，以及如何通过API行发等，让读者可以按图索骥，快速上手。
深度学习这门技术在机器视觉领域大规模应用，采用深度学习的图像识别AI 算法在识别精度上已经超过人眼精度，如今我们日常生活中的扫脸支付也基于深度学习强大的图像特征提取能力。人们觉得AlphaGo 才是AI 时代到来的标志，之所以这样觉得或许是因为人们普遍承认下围棋是一种高级别的智能过程，也是一个绞尽脑汁的过程 可以切身感受到 动脑 。 伊庭教授在本书中强调了研究游戏AI 的意义 或许是解密人类大脑思考方式的方法之一。我个人十分赞同伊庭教授的这一看法，我们的生活、工作 和学习过程中的纠结一直都建立在着眼于眼前还是未来的权衡当中。但正是因为我们具有智慧，所以我们才会具有这种权衡能力（或者说是生活中充满了纠结）。 相信当读者从章坚持读到后一章时，不仅会觉得游戏AI 有趣，还会觉得人脑思维本身就有很多有趣的地方。或许
2022年12月16日， Science 杂志发布了2022年度科学十大突破，AIGC（人工智能生成内容）赫然在列。一时间，AIGC成为当下炙手可热的概念。2022年9月，AI绘画爆火；11月30日，ChatGPT横空出世，正式让全世界看到了AIGC的 强大 。无论是AI绘画的爆火，还是ChatGPT的诞生，都属于AIGC这一概念。谁曾想到，在元宇宙、Web3.0等概念风靡的2022年，AI凭借 创作 强势崛起，这预示着AIGC元年即将启，下一个万亿赛道即将爆发。资料显示，国内大厂百度、腾讯优图、阿里巴巴、快手、字节跳动、网易、商汤、美图等都在AIGC领域有所投；国外科技巨头谷歌、Meta、微软、Stability AI、Jasper、OpenAI等也始布局AIGC。2023年，将是AIGC与Web3.0、元宇宙密切结合并将爆发的一年。作为AIGC的门级科普读物，本书结合生动的比喻和有趣的案例，向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府部门科普了AIG
本书系统地总结了人脸识别研究领域，填补国内有关该领域图书的空白，很好地总结了近年人脸识别算法研究成果，并提供了具体算法实现和研究结果，为该领域研究人员提供很好的借鉴。从事人脸识别研究的读者结合本书及**的相关科技期刊进行人脸识别研究，可以大大地减少研究前期为进入本领域而进行论文阅读和相关论文总结所需要的时间。目前各地对人脸识别研究更加关注和投入，出版这本图书可为相关领域研究人员提供便捷工具，并提高研究机构在该领域研究的普及化。
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。 1.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。 2.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。 3.结构上，由浅深，由宏观到比微观，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。本书共七章，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。 2.知识覆盖新。本书紧跟本领域*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智能领域的潮流和趋势。另外，本书新版所增加的强化学习是机器学习新兴起的一个类别，在许多领域都具有重要
1. 多个AI应用案例。本书提供了多个AI应用的实际案例，让读者直观地看到AI已经可以出色地完成很多任务。从绘画、视频制作到科研等各种领域，你将发现 AIGC（人工智能生成内容）工具的强大。 2. 工具丰富实用。在一个个具体的实际场景中介绍好用的AI工具，包括ChatGPT、Midjourney、DALL E、AutoCut、DEVONthink、 Elicit、 LEX等。读者能够具体地看到用工具解决问题的全过程。 3. 授人以鱼，也授人以渔。在一个个工具的介绍下，让读者逐步学会方法，找到适合自己的AI应用方式：发现问题 关注需求 查找工具 使用工具 解决问题，不断螺旋式成长。 4. 清晰展示小米科技联合创立人王川认可的AI使用经验。不仅仅只是介绍一些 AI 工具，还详细阐述了方法论，帮助读者提高对 AI 的认知，增强使用工具的信心和技能。 5. 本书作者----天津师范大学管理学院副教授，硕士研究生导师
1.领域前沿：本书全面介绍了生物计算的三大领域 DNA计算、RNA计算和蛋白质计算，涵盖了从基础理论到实验操作的全方位内容，为读者提供了一个系统的学习框架。 2.作者知名：由领域内知名学者著述，整合了多年的研究成果和最新发现，确保了书籍内容的权威性和实用性。 3.理论性与实用性兼备：不仅深探讨了生物计算的理论基础，还详细介绍了实验操作和计算模型，使读者能够将理论知识应用于实际问题解决中。 4.案例分析丰富：书中提供了大量的实际案例分析，如DNA计算在求解NP完全问题上的应用，增强了内容的可读性和实用性，使读者能够更好地理解和掌握生物计算技术。 5.跨学科视角：本书融合了计算机科学、生物学、化学等多个学科的知识，为跨学科研究者提供了一个共同的交流平台，具有广泛的吸引力。
随着 元宇宙 热度持续，人们对与元宇宙相关领域、相关产品的关注度越来越高，而元宇宙工程作为数字能力引现实世界、实体经济的口，将会是实现企业硬科技转型升级的新一代发现工具、效率工具、创新工具，这正是本书所要讨论的主题。 本书不仅涵盖了构建元宇宙的理论基础与方法论等内容，还从多个行业领域着手，分析了元宇宙具体的落地实践方法，为读者提供了一个具有很强实操意义的科学总结。 本书还具体介绍了元宇宙工程的创意和设计、元宇宙的根基 数字孪生技术等内容，这些都对读者一步了解元宇宙，并将元宇宙从概念上真正落地提供了重要的参考和启发。
《DeepSeek探索未至之境》是一本不可多得的AI技术指南，适合所有对人工智能感兴趣的读者。无论你是AI初学者、发者、研究人员，还是企业决策者，这本书都能为你提供从基础到高级的全面指导。本书作者凭借丰富的技术背景和实践经验，深浅出地讲解了DeepSeek的核心功能、应用场景及技术实现，并结合大量实战案例，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 DeepSeek的火爆不仅代表了中国科技的崛起，更是一股来自东方的 神秘力量 。作为国产AI大模型的代表，DeepSeek凭借其低成本、高性能的优势，正在全球AI领域引发震动，甚至让硅谷为之侧目。它的出现破了美国在AI领域的主导地位，推动全球AI生态更加多元化，彰显了中国在人工智能领域的创新实力与战略布局。 本书不仅涵盖了DeepSeek的基础门、工具组合应用、本地与云平台部署，还深探讨了分布式训练、自然
前沿：图神经网络是机器学习、数据科学、数据挖掘领域新兴的发展方向，被称作图上的深度学习，有望推动第三代人工智能的顺利发展。 丰富：综述图神经网络的基础理论、模拟算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用场景 深：摒弃简单介绍概念与框架的思维，深分析图神经网络的现状以及未来的调整与机遇，帮助专业人士和初学者知其然知其所以然 力荐：囊括国内AI界半壁江山的大咖联袂推荐
本书系统介绍深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例。全书核心内容可以分为3部分，部分为经典强化学习，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法阶；第三部分重介绍了深度强化学习的经典应用 AlphaGo系列算法。 ★ 大多数每个算法配有一个或多个测试案例，便于读者理解理论和算法； ★ 每个案例都配有编程实现的代码，便于读者理论联系实际，并亲自上手实践； ★ 为减轻读者编写代码的难度，本书所有案例的代码都是可以独立运行的，并且尽量减少了对依赖包的使用。
深浅出的大模型技术解析-模型部署与调用：详细讲解本地与在线部署方法，帮助读者从零始理解并实现模型应用。-RAG技术与微调优化：探讨如何通过RAG技术提升大模型的性能，结合深度微调使模型更加智能和精准。高效的智能体发框架与技术-LangChain与LangGraph：介绍具备高度生态支持的框架，助力发者快速构建模块化智能体系统。-DeepSeek模型应用：专门选择DeepSeek系列模型作为支撑，展示其在多种场景下的强大能力。多元应用场景-企业级AI发：通过多个实际案例，展示如何在企业环境中部署与优化智能体系统，提升工作效率。-跨行业应用：涵盖客服、数据分析、代码生成等多个行业场景，帮助读者轻松应对各种挑战。
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
读者对象： 希望了解TensorFlow结构和新特性的数据科学家、机器学习的发人员、深度学习的研究人员和具有统计知识的发者。要充分利用这本书，需要你掌握Python编程语言方面的知识。 TensorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架，它使得每个人都能轻松发机器学习解决方案。使用TensorFlow 2.0，你将研究一个改后的框架结构，它提供了大量的新特性，以提升发者的工作效率和便于发者使用。 本书通过聚焦于发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书从构建深度学习解决方案所需的概念和技术始介绍，之后将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TensorFlow 2.0的工具（如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub）加速发过程。 学完本书之后，你将能够使用TensorFlow 2.0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
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
本书汇集了多位创客在智能机器人方面的丰硕成果，不仅为刚触机器人制作的初学者提供了从单片机、传感器选择到零件设计、组装过程的详尽门教程，还为有一定基础和经验的制作者提供了从基础到高级，覆盖机器人小车、多足机器人、人形机器人等不同类型，实现遥控、自平衡、语音控制、智能交互等不同功能的丰富实例。机器人制作经验谈制作机器人该用什么单片机？机器人会用到哪些传感器？机器人怎么组装？快来看看zi深爱好者分享的制作经验。4个多足机器人制作案例有好多条腿的多足机器人也常被称为机器昆虫，但是它们不会让你感到毛茸茸的。它们拥有比其他类型机器人强的行走能力。相扑机器人制作指南从机器人相扑比赛始讲解，带你认识相扑机器人的构造并实际制作一个自主式相扑机器人。低成本源互动机器人 盒仔 BOXZ我们会通过 盒仔 BOXZ分享
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
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
本书主要介绍树莓派不同类型的特性，以及树莓派门所需要的基础知识；涵盖了 树莓派GPIO的不同操作方法，以及树莓派的I2C总线、SPI总线、UART串口、PWM 脉宽调制等偏硬件操作的内容；同时也为读者准备了一些树莓派上常见的服务类型的搭 建和配置，包括树莓派推流服务器搭建的方法，常见数据库MariaDB、PostgreSQL的安 装配置操作，MQTT服务器的搭建配置，DHCP服务器的搭建配置等。此外，还加了 一些比较有趣的实验，例如利用TensorFlow实现对象检测，使用OpenCV制作一个树莓 派扫描仪，或利用OpenCV实现换鼻子的实验，带领读者了解树莓派通过摄像头能够实 现的一些应用。
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。
科技 小白 也可以轻松阅读，权威人士解读未来科技趋势，领先一步抢占商业先机！ 1.本书预测的51项未来科技发展技术中，不仅涵盖了宇宙、资源、能量等高科技技术，还包含3D化妆，灾难预警，睡眠黑科技等与生活息息相关的新型科学技术。 2.预知未来科技发展，提前做好商业投资规划。本书介绍的51项未来科技，均属于已有但尚未成熟的技术，读者可以根据自身判断选定投资对象，做出商业预判。 3.各种前沿技术不仅通过文字行了详细介绍，还配了图示供读者更直观，更明确地了解每项技术的优势所在。
ROS工程师经常面临使用机器人操作系统（ROS）基础设施并将物理机器人连到机器人仿真系统的挑战。通过本书，读者将学习如何在虚拟环境中对机器人行仿真并在等效的实际场景中实现所需的行为。 本书首先介绍GoPiGo3及其配备的传感器和执行器。然后，通过从零始创建3D模型并使用Gazebo在ROS中运行仿真来使用GoPiGo3的数字孪生模型。下来展示如何使用GoPiGo3构建和运行一个了解周围环境的自主移动机器人，探索机器人如何学习尚未在代码中编程但通过观察其环境而获得的任务。本书还涵盖诸如深度学习和强化学习之类的主题。 在本书的*后，读者将熟悉在机器人技术中构建专用应用程序的基础知识，并具备从零发高度智能自主机器人的能力。 本书涵盖的主要内容： ?发有环境感知能力的机器人。 ?机器人在物理环境中的反应。 ?将期望的行为分解为一系列机器人行
十二五职业教育国家规划教材·高职高专机电一体化专业规划教材：工业机器人与机械手
国内外服务机器人研发展、服务机器人创业团队未来两三年服务机器人市场发展
《模拟化生存：虚拟与现实之间》是大卫 萨克斯继《模拟的复仇》之后的又一杰作。透过新冠疫情这一全球事件，他带我们穿越数字化的迷雾，探索技术与人类如何更和谐共生。在萨克斯的笔下，未来并不是冰冷的代码和机器，而是充满人性化、社会性和创新的。这不只是一次科技的思考，更是一场关于人、社会和未来的对话。
1.本书对大数据与人工智能有一个综述性的介绍，包括大数据的本体论、机器学习的基本理论等内容，为具体场景、算法的实践奠定了基础。。 2.同时也提供了多个不同场景中的用例，帮助读者了解真实场景中技术工具的使用。 3.本书作者Anand Deshpande和Manish Kumar分别是Datametica Solutions的大数据交付总监和高级技术架构师，他们在数据生态系统技术和数据管理方面拥有丰富的经验。 数据与人工智能是未来几十年的重要发展方向。随着人工智能的快速应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力。
（1）星环科技人工智能平台团队合著，凝结星环科技人工智能和大数据团队丰富的实战经验 （2）从技术视角提供当前人工智能相关技术的深介绍，不仅讲解人工智能知识体系的理论基础，也可以指导基于实战的平台环境行操作。 （3）针对各种类型的机器学习问题，基于星环自研的人工智能平台（Sophon）环境，结合真实案例，依照数据、分析、建模的演历程行系统化阐述并行实战讲解。
l 三位 行业 专家联袂创作，聚焦 AI与材料工程交叉领域，理论 案例双管齐下，科研人指南。 l 中国工程院院士、中国冶金材料专家干勇强力推荐。 l 解析大 数据、大模型等 在材料工程 中 的应用，填补领域空白，助力 AI 材料 工程 交叉学科创新发展。
1. 深度学习系统的一大步 GAN，在图像生成和数据增强领域有出色表现； 2.以Python语言实现，很强的实战性，涵盖构建、训练、优化全过程； 3.英国创企孵化器Founders Factory计算机视觉领域的联合创始人Jakub Langr与美国纽约一家初创公司的高级产品经理Vladimir Bok合力写就； 4. 获Simeon Leyzerzon、Dana Robinson、Grigory V. Sapunov、Bachir Chihani等人联袂推荐； 5.提供本书示例代码。
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