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深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow 2实践
《深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow2实践》旨在帮助读者掌握深度学习和自然语言处理的基本原理和实际运用,讲述了最新的研究成果,以及人们最感兴趣的深度学习生成自然语言等热门领域。此外,《深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow2实践》提供了基于深度学习框架TensorFlow的实际编程示例,使理论与实践相辅相成。

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本书紧跟人工智能主流技术和应用趋势,文字通俗易懂,图文并茂,将抽象的问题简单化,选取人工智能典型应用案例为载体,运用Python高效语言,突出人工智能计算思维和方法的培养,以任务为驱动,抽丝剥茧,以问题为导向递式展学习内容。

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作者基于近20年人工智能与*化控制的研究积累,用通俗易懂的语言系统梳理了人工智能发展过程中的几次人机大战里程碑事件,从历史中总结和展望人工智能技术的研究方法论与未来应用前景。 人工智能技术近年来取得指数级的步,甚至可以通过自我博弈超越人类的经验。人工智能和人机博弈技术的本质是什么?它们背后的方法学和思维方式又是什么?算力、算法、数据与博弈论思想的融合能够研究与分析哪些复杂问题? 国际象棋领域诞生了深蓝,围棋领域诞生了AlphaGo,更复杂、更灵活、更加不透明的博弈对抗系统又会诞生谁?它何时能够超越人类*水平? 未来人工智能到底是人类的伙伴还是对手?它将如何颠覆我们传统的思维方式和决策体系? 博弈 AI 的结合之后将对我们的社会带来哪些变化? 针对这些问题,本书给出了有深度的见解,给您有益的启迪。

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本书从算法设计策略和算法应用两个方面介绍了几类常见算法,包括蛮力法、分治法、贪心算法、动态规划、回溯法和分支限界法等,各章内容在编排上知识难度由浅深,讲解分析循序渐,以帮助读者理解算法的基本概念,掌握算法的关键设计步骤和了解算法适用的问题。

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讲述了我国5G产业发展具有的独特优势、5G框架下的智能制造的实现方式、5G赋能智能制造的典型应用场景、挑战及机遇; 联通云、硅谷机器人协会、国际智能制造联盟专家委员会、联合国工业发展组织中加创新中心、海尔集团、三一集团树根互联、中国联通、中国电信研究院、尚品宅配、*、诺基亚等机构的专家提供智力支持; 工业和信息化部原部长李毅中、中国工程院院士邬贺铨和刘韵洁、海尔董事局主-席张瑞敏作序推荐。

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本书通过丰富的深度学习实战案例,向读者介绍深度学习可应用和落地的项目,包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换等。所有案例都基于Python TensorFlow 2.5 Keras技术,可配套用于深度学习的实战训练。

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

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结合实际场景,系统讲述 ChatGPT 在学习、写作、工作和生活等方面的应用 在人工智能领域,作为当前非常先和强大的自然语言处理模型, ChatGPT 为人类带来了全新的人机交互体验。ChatGPT 可以根据用户输的问题,快速生成对应的答案,大幅度提高人们的工作效率。本书结合案例,系统讲述如何应用ChatGPT。 本书主要内容: ● ChatGPT 基础知识; ● 在提升学习效率方面 ChatGPT 的应用; ● 在写作方面 ChatGPT 的应用; ● 在提高工作效率方面 ChatGPT 的应用; ● 在提高生活品质方面 ChatGPT 的应用; ● 在造个人品牌方面 ChatGPT 的应用。

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六多:实例多、图表多、公式多、算法多、代码多、习题多(40+实例、130+图表、500+公式推导、50+代码源文件、50+笔试/面试题、160+习题)。 注重通过实例和图表介绍算法,原理讲解透彻,让读者明白 是什么,为什么,怎么实现,怎么应用,怎么改 。 详解公式推导过程,扫清从零学习的障碍。公式推导没有跳步,每步都有解释说明。 一种模型提供多种算法实现,满足不同业务场景。附赠50+源代码文件,下载即可运行 习题丰富多样,分为数值计算题、理论分析题、编程实践题三大类,满足理论学习和实践应用的需求。 每个模型都有代码实现,并与scikit-learn官方库的效果行对比,性能相当甚至更优。

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