1. 武汉市一线教师写作，适合校园展创客教育活动使用； 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。
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
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。
本书适合零基础的编程爱好者、希望转型的技术人员，以及希望通过AI编程提升效率的发者阅读。
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.平台专项，内容丰富：本书专注于DeepSeek大模型，内容全面覆盖AI技术在日常、职场、学习等多场景的应用，满足读者多元化需求。 2.实战导向，易于上手：通过大量实战案例与技巧分享，让读者快速掌握AI技能，实现从理论到实践的跨越。 3.技能提升，职场加速：特别适合职场人士，助力其提升工作效率，解决工作中遇到的实际问题，成为职场竞争力提升的秘密武器。 4.学习规划，全面发展：不仅限于技能学习，还包含成长规划、心理健康等全面内容，助力读者全面发展。
沿袭 鱼书 系列风格，提供实际代码，边实践边学习，无须依赖外部库，从零始实现支撑强化学习的基础技术。 本书有什么特? ●把握潮流中的变与不变 在快速发展变化的深度学习领域，有变化的事物，有不变的事物。有些事物会随潮流而消逝，有些则会被传承下去。本书从马尔可夫决策过程、贝尔曼方程、蒙特卡洛方法、时间差分法等强化学习基础方法，自然而然地过渡到神经网络和深度学习，从前沿视角为读者遴选出最值得关注的强化学习理论和方法。 ●内容丰富，讲解简明易懂 作为超高人气 鱼书 系列第四部作品，本书延续了这一系列的写作和讲解风格，搭配丰富的图、表、代码示例，加上轻松、简明的讲解，能够让人非常信服地理解强化学习中各种方法之间的关系，于不知不觉中登堂室。 ●原理与实践并重 本书旨在确保读者能够牢固掌握强化学习的独特
人工智能无疑是近年来的新宠,屡屡登上新闻头条:从先后败人类围棋冠军李世石和柯洁的AlphaGo，到魔幻般的DeepFakes换脸。但对于不精通深奥技术的商业人士而言,人工智能究竞能做什么?如果你想在投时间和金钱之前了解人工智能将如何影响自己的业务,那么本书是为你量身定做的。 《从0到1：人工智能赋能商业的秘密》的案例讲解清晰,对技术概念的陈述简明易懂,将让你体会到人工智能的真正好处。每章都呈现几个现实世界的案例,讨论谷歌和奈飞等公司如何用人工智能重塑企业。本书由简繁,呈现人工智能的核心理念,展示人工智能在现实世界中的应用。为帮你做好人工智能转型准备，本书抽丝剥茧般地讲述一个成功的人工智能应用案例,从雇用合适的团队,再到做出关于资源、风险和费用等方面的科学决策。
● 深浅出 在系统阐述理论的同时，深浅出地结合前沿论文、代码实践及合适的应用场景，为读者提供通俗易懂的自然语言处理任务的环境和案例。 ● 衔连贯 采用同一套代码框架贯穿全书，强调知识体系的全面性和可拓展性，注重理论与实践的前后连贯性。 ● 技术前沿 介绍自然语言处理的起源与发展、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝等前沿技术，激发读者学习兴趣，拓读者视野。
本书从人工智能的历史与现状、应用和商业化未来趋势等方面行介绍，并列举了相关的案例行剖析，深分析了人工智能对社会环境所带来的变化、机遇与挑战。本书内容涵盖了人工智能的主要发展领域，如无人驾驶、金融科技、医疗服务、智慧安防等，刻画了人工智能未来的发展场景和商业模式，为我国各行业应对智能化转型提供很好的指引和借鉴。
飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架，不仅支撑了百度公司的很多业务和应用，而且随着其源过程的推，在其他行业得到普及和应用。 本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddle Fluid 1.5版本（后续版本会兼容旧版本），以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。 本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读，尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。 本书包括以下内容： ● 飞桨PaddlePaddle 的核心设计思想； ● PaddlePaddle在MNIST上行手写数字识别； ● 图像分类网络实现案例； ● 天网 中目标检测和像素级物体分割的实现； ● NLP技术应用案例 ：word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译； ● Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题； ● 飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比
快速了解用Java创建并实现机器学习 涵盖Mahout、Weka、Spark等常见库的功能和用法 介绍各种常见任务的机器学习应用，如基于数据库的预测预报、物篮分析、图像识别、行为识别、文本分析等
本书介绍了遥感图像特定目标分割的代表性算法，包括全卷积神经网络、Encoder-Decoder架构和深度神经网络条件随机场等。作者从映射关系的角度阐述了遥感图像分割的实质，以算法设计、理论推导和代码实现的方式，展示了解决遥感图像目标分割问题的完整流程，理论与实现有机结合。
本书系统地分析与提炼了深度学习的知识体系结构，按原理、框架、方法和应用的顺序组织内容，并以提高用深度学习原理来解决实际问题的能力为目标，集基础性、系统性、延展性、实践性等特于一体。（1）基础性：从问题导着手，对每种深度学习网络的基本结构，行深剖析，以帮助读者体会其中的细节，带领读者步深度学习网络的内核世界。（2）系统性：所涉及各种深度学习网络起始于原理剖析、侧重于方法论述、扎根于信号处理领域，内容结构系统。（3）延展性：按深度学习网络 基本模型结构原理、阶模型结构原理及应用模型结构原理 的顺序递延伸，扩大了其在信号处理领域的应用范围。（4）实践性：以*新应用成果为依托，从问题引、原理分析、模型建立、仿真实验及结果讨论等方面，详细分析实战案例，有助于读者自行实践。以上特有助于为研究人
一本书讲透ChatGPT的前世、今生与未来，实现从AI小白到高手的化。 重磅专家力荐：著名经济学家朱嘉明作序，北京师范大学新闻传播学院学术委员会主任喻国明，畅销书《暗知识》作者、师从人工智能鼻祖伯纳德 威德罗的王维嘉博士，等倾情推荐。 聚焦前沿热：揭秘以ChatGPT为代表的大语言模型爆火背后有哪些原因？有何时代价值与意义？ 描绘应用蓝图：大语言模型给哪些产业带来了福音？相关技术究竟能派上什么用场？ 远瞻行业风险：机遇来临之际还将迎来哪些挑战？我们该如何应对？
深剖析智能制造现状与趋势； 综合科技和社会两个视角说明为什么智能化是中国制造业的必经之路； 以鲜活的案例阐释人工智能、物联网等革新技术，到底给制造业带来什么； 揭示云计算、工业互联网对于智能制造的平台支撑作用
（1）机器学习等AI技术驱动的智能数据分析是数据分析行业的未来发展方向，所有数据分析师都应该关注。 （2）作者从事数据分析与挖掘10余年，对Python等各种数据分析技术和工具都非常熟悉，在智能数据分析领域也积累了大量的经验。 （3）本书面向零Python基础和零AI基础的读者，精选了*精华的知识，包含大量示例代码，指导读者快速门。
1.不用任何专业基础就能读懂并制作，即便是中小学生也没问题。 2.具备知识性、趣味性，符合当今素质教育鼓励发学生动手能力的主题。 3．机器人制作是火热的话题，完成制作可以在身边环境（兴趣论坛、朋友圈子、学校中）受到关注，有一定实用价值。 4．实践操作性强：从工具和材料准备、装配方法、设计思路到制作过程都配合图片，行了详细讲解，可以对照操作，来完成自己的制作。 5．所选制作实例也有相应的背景知识，读者不光可以制作出有趣的机器人，也可以从中学到相应的知识，比如电子元件常识、机器人的运动方式、仿生学等。 6．作者在杂志、网络上有一定影响力。 7.有配套套件，既可以借助套件推广图书，也可以考虑图书搭配套件销售。
读者对象： 1、人工智能领域的技术工程师，尤其是机器学习和深度学习领域的工程师； 2、高校人工智能专业学生、教师以及研究人员； 3、希望了解人工智能尤其是深度学习的技术工程师和产品经理。 （1）本书由百度官方出品，PaddlePaddle总架构师共同创作。 （2）百度公司CTO王海峰博士作序，张钹院士、李未院士、百度集团副总裁吴甜联袂推荐 （3） 内容全面、由浅深、注重实践 ，结合新近PaddlePaddle技术版本，详细讲解了PaddlePaddle的技术和原理，以及如何从零始快速掌握深度学习。
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
全书大部分章节紧扣实际需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施，帮助读者真正理解与消化Python机器学习编程与实战。 书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握Python机器学习相关技能。
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.权威作者团队，确保选题的专业性 2.内容由浅深，通俗易懂，针对不同年龄层的孩子因材施教 3.理论知识和实践操作相结合，富含科学性、趣味性 4.丰富多元案例：书中穿插大量来自生活的真实AI应用案例，让孩子直观感受人工智能在现实世界的强大影响力，拓宽视野，激发对前沿科技的探索热情 5.培养综合素养：通过学习人工智能知识，锻炼孩子的逻辑思维、创新能力、问题解决能力
1. 重聚焦科研数据统计的思维与方法，帮助读者逐步具备准确地使用数据分析工具并解读数据分析结果的能力，优化其思维方式，促其科研能力的提高。 2. 本书拥有丰富的实战案例，在介绍案例的操作流程之前，会先分析解决方案，帮助读者做到 知其然也知其所以然 。 3. 每章后面的综合实践题可以作为对前面知识讲解的深和补充，检验读者对本章内容的掌握程度。 4. 本书提供配套素材文件，兼顾不同读者人群，零基础人群或相关专业本科生、研究生均可阅读。
深度学习是当前的热门，它是机器学习的一部分。在庞大而复杂的数据应用中，深度学习取得的效果非常吸引人。同时，R编程语言在数据挖掘人员和统计人员当中非常流行。本书将深度学习和R语言两者结合起来，帮助你解决深度学习实战中所遇到的各种问题，并且教会你掌握深度学习、神经网络和机器学习的高级技巧。本书从R语言中的各种深度学习软件包和软件库手，带领你学习复杂的深度学习算法。首先，从构建各种神经网络模型始，而后逐步过渡到深度学习在文本挖掘和信号处理中的应用，同时还比较了CPU和GPU的性能。阅读完本书，你将对深度学习的架构和不同的深度学习包有一个比较深的理解，能够为你今后碰到的项目或问题找到合适的解决方案。本书的主要内容·使用TensorFlow、H2O和MXNet构建·不同应用领域的深度学习模型·分析深度玻尔兹曼机·建立和分
智能音箱播放歌曲这个看似简单的场景背后，是多种人工智能技术的集体协作，包括声学信号处理、语音自动识别、自然语言理解、资源检索与发现、自然语言生成、语音合成等，其中内容检索是满足用户终需求的关键技术之一。 面向音乐数据集的这些特征构建索引，根据特征数据收录的不同可以有不同的技术体系。在自然语言处理中，自然语言理解处于核心地位。如果把音乐看成一种特殊的 语言 ，那么，对音乐的语义理解意味着什么？音乐的那些主要特征能够表达音乐的语义特征吗？人类情感可以量化吗？人工智能可以具备情感吗？情感化的人工智能在产品设计中的竞争力有多强？在本书中，希望你可以找到答案。
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
1.本书借孙悟空师徒四人取经的经典故事科普人工智能技术和应用，阐述自然语言处理、计算机视觉、音视频处理等人工智能技术和应用，配合丰富的实验内容，通过百度EasyDL平台体验AI技术的奥秘； 2.本书寓教于乐，结合课堂教学和实验，以及家庭亲子实践的方式，学习和体验AI技术的奥妙，适合8~16岁青少年学习AI门的启蒙书； 3.教育界多位知名青少年教育专家评推荐。
u 各种大型语言模型及其相关基础方法、实现工具等，从文本单模态、视听觉多模态、具身智能到交互式智能体，几乎都可以完全使用深度神经网络行系统阐述。这充分表明，自2012年AlexNet问世以来，各种基于端到端数据驱动的深度神经网络学习方法，已走了多远，不仅将自然语言处理、计算机视觉、语音处理等领域，行了彻底改变，而且还正在让这些学科之间的边界消融，并迈向统一。 u 本书从深度神经网络的角度切，体系化地介绍了ChatGPT的基本原理与核心算法，既包括了深度神经网络的基础知识与大演化脉络，Transformer兴起的缘由，也涉及ChatGPT等大型语言模型的预训练、微调、安全及价值对齐以及思维提示应用等重内容的介绍。 u 作者对深度卷积神经网络、LSTM、Transformer和强化学习方法行了深细致的剖析，其中对视觉Transformer相关基础大模型和GPT思想之旅的介
1. 李国杰院士新作，承载了他多年来在计算机科学领域深研究的工作结晶 2. 产学研三重背景，兼具工程科学与人文科学的思维 3. 涵盖了科技自立自强、理解人工智能、做强先计算、人才培养教育等多个方面，内容深度广度兼备，引发读者深思考科技创新的未来。 4. 关注信息科学技术发展，倡导自主创新品牌建设。书中分享了科研中所遇到的挑战，以及克服困难的经验方法，对于年轻科研工作者来说具有很好的启示作用。
1. 泰迪 1 X 大数据应用发(Python) 职业技能等级证书高级配套教材 2. 随书附带Python源码，方便读者系统学习并动手实践 3. 实战案例丰富 4. 提供PPT课件、教学大纲、教学度表，以及教案等资源
深度学习是人工智能研究中的一个新兴领域，通过深度神经网络模拟人脑的机制让计算机深层次地思考并解释数据。图像检索是计算机视觉领域重要的研究课题，目前结合深度学习和图像检索的研究已趋成熟，并且在产业界逐步落地。为满足广大读者对于深度学习和图像检索技术的学习需求，作者编著了此书。本书详细阐述深度学习目标检测、物体识别、迁移学习、图像生成、图像超分辨率重建、多模型融合算法在图像检索中的应用，帮助读者形成关于深度学习和图像检索系统全面的知识体系。《深度学习 图像检索原理与应用》呈现了以下图像检索的理论、技术与应用： ? 神经网络与深度学习； ? 图像检索技术； ? 目标检测与物体识别方法； ? 迁移学习； ? 生成对抗网络； ? 图像超分辨率重建技术； ? 多模型融合算法； ? 深度学习模型训练方法。
1）通俗性 每章的标题就是对该章内容的高度概括，在下来的内容中对其行的解释已尽可能做到了准确、翔实。 2）完整性 本书从终端安全的科学内涵、技术解析、关键要素、实现细节到具体应用案例都行了周详的论述。 3）实用性 本书紧密结合应用实际，从安全需求、科学分析到技术支持、应用实践等各方面行分析和论述。
比史蒂夫 乔布斯、埃隆 马斯克更偏执的 科技狂人 ，现实版 弗兰肯斯坦 ，美国知名生物制药公司联合治疗公司创始人兼CEO 玛蒂娜 罗斯布拉特缔造不死未来的世纪争议之作！ 超越人类身体的物理界限，实现人类思维、意识永生不死！《虚拟人》通过思维文件、思维软件、思维克隆人及思维克隆技术等核心概念，向我们展现了一幅人类未来思维永生的大图景！ 驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙，Ehang亿航创始人兼CEO胡华智，清华大学心理学系主任、加州大学伯克利分校心理学系终身教授彭凯平，中国当代知名科幻作家、畅销书《三体》作者刘慈欣，中国科学院国家天文台研究员、中国科学院大学教授、 第十一届文津奖 获奖图书《星际穿越》译者苟利军，奇大学校长、谷歌工程总监、畅销书《人工智能的未来》作者雷 库兹韦尔，人造生
热话题。元宇宙是社会热话题，如何从概念引申到具体行业的应用，一步加深和深化大众对元宇宙的理解，本书可能从更加具体的维度诠释了这一。 创新性。作者在本书中提出的 元宇宙 ，是对元宇宙概念的扩展和延伸，角度比较新颖，有一定创新性，让读者对元宇宙体系有更深切的认识。 抢占先机。就目前来看，市场上暂无 元宇宙 概念的书。本书如果能在较短时间内出版，就抓住了关于这一话题的先机和制高。
提出如下3种算法： ① 基于三维项集矩阵和向量的频繁项集挖掘算法。 ② 融合惩罚因子和时间权重的协同过滤算法。 ③ 基于用户属性和项目评分的协同过滤算法。 给出了一个图书推荐原型系统的构建方案。
《华尔街日报》**商业书籍、《科克斯书评》**书籍、围《洛杉矶时报》科技图书奖、加州大学伯克利分校全体教师及新生书。 《连线》杂志联合创始人凯文 凯利、连机发明者丹尼尔 希利斯、Boing Boing网站联席主席科利 多克托罗、《纽约时报书评》《波士顿环球报》《经济学人》《西雅图时报》《卫报》等多家媒体联袂推荐！ 代码如何管这个世界呢？通过追溯从艾伦 图灵的一维模型如何发展到约翰 冯 诺依曼的二维实现，《图灵的大教堂》提出了一系列关于当下的三维数字宇宙可能走向何处的预见性看法。 湛庐文化出品。
《细说机器学习：从理论到实践》是一个详细介绍现代机器学习理论、经典算法与流行框架及编程实现的机器学习门书。 从统计学、线性代数与概率论等机器学习的基础知识讲起，然后介绍机器学习的基本概念，继 而讲解常用算法与编程实现，最后介绍高级知识、框架实践与项目案例，兼顾理论与应用，详 尽易懂。 每个知识配合示例练习，全书共设计200多个编程实例，向读者展示机器学习算法与框架的实际应用。 全书涉及面广，如神经网络、卷积网络、集成学习、迁移学习等当前机器学习热均有所涉及 。 结合作者多年机器学习研究与发经验，采用流行的Python语言实现，讲解细致，娓娓道来， 适合转型想人工智能领域的大学生、发人员、技术人员和研究人员阅读。
本书目标读者是大三以上的学生，以及广大的工程技术人员，研发人员。亦可以作为统计、计算机、大数据以及相关专业和各交叉学科的教材使用。
随着物联网（IoT）技术不断发展并在一系列专业和消费产品应用中变得越来越普遍，工程师们在物联网硬件中设计新一代灵活、低成本、低功耗的嵌式存储器的需求越来越大。本书可以帮助他们满足这种需求。本书由存储器方面国际领先的专家和多项专利持有人共同撰写，使工程师能够快速了解物联网硬件中*的存储器实现方式。
1.全领域覆盖：一册通AI生产力工具 2.零门槛上手：66个AI工具 实操技巧 真实案例 3.可视化图解：对初学者友好的分布 流程图 4.提示词秘籍：独家拆解三大提问法
本书主要阐述EDA技术和数字系统设计方法，按照“编程器件→设计语言→开发软件→系统设计”的顺序，系统地介绍PLD器件、VHDL设计语言、流行的EDA设计软件和数字系统设计方法等内容，力求涵盖数字系统开发设计中所涉及的主要方面，并在内容上进行精心编排，以着眼于综合开发能力的提高。
本书配套完整的应用代码，同时提供了详细的视频课程讲解，强调通过动手操作培养学生发智能移动机器人应用的实践能力。
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。
读者对象：1、希望在多个平台的C 环境下始使用OpenCV的计算机视觉新手；2、计算机视觉工程师；3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员；4、其他对计算机视觉和OpenCV感兴趣的人员 1、鼓励 复制 粘贴 运行 这种学习方式并尝试将数学基础保持在*限度； 2、涵盖计算机视觉热门主题，提供完整的项目代码; 3、新增 为项目找到*OpenCV算法 、 避免OpenCV中的常见陷阱 ； 4、超越基础知识，从更高层次来设计和实现复杂图像识别项目。 5、版本新：OpenCV的API（v4.0.0）
1.本书从各个环节细致的介绍了如何构建完整的机器学习流水线，以及如何用TensorFlow轻松实现自动化机器学习； 2.本书概述了搭建机器学习流水线所需的组件，介绍了TFX的新特性和组件，且提供了实用的代码示例； 3.本书受到了谷歌TensorFlow发者大使Robert Crowe、帕特森咨询公司CEO Josh Patterson等人联合推荐； 4.本书适合机器学习工程师、算法工程师及数据项目负责人等相关发人员阅读学习，主要可学习到以下内容： ●了解机器学习流水线的构建步骤 ●使用TensorFlow Extended（TFX）构建机器学习流水线 ●使用Beam、Airflow、Kubeflow Pipelines编排流水线 ●数据校验和数据预处理 ●使用TensorFlow的模型分析工具 ●检查模型的公平性 ●使用TensorFlow Serving和TensorFlow Lite部署模型 ●了解差分隐私、联邦学习和加密机器学习等隐私保护方法
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