

初学者学习机器学习课程一般都会面临两大障碍。*大障碍是数学基础。机器学习要求有数学基础,书中大量的公式是初学者的噩梦,尤其是对于已经离大学走向工作岗位的爱好者来说,从头始去学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很多的时间和精力,学习周期非常漫长。第二大障碍是编程实践。并不是所有人都擅长编代码,而只有亲手用代码实现机器学习的各种算法,亲眼见到算法解决了实际问题,才能更深理解算法。除非想做高精尖的前沿研究,理论研究和公式推导并非大多数人的专长,如果只是想更合理地应用机器学习来解决实际问题,掌握必需的数学知识就可以理解问题该如何解决,使用Python编程实现机器学习算法也比使用C 或Java等语言容易得多。 本书就是为了让初学者顺利门而设计的。首先,本书只讲述机器学习常用算法的基本原理,并

适读人群: 本书可以作为高等院校人工智能、电子信息工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、通信工程等专业高年级本科生以及智能科学与技术、信号与信息处理、网络空间安全、通信与信息系统等学科研究生的参考教材,也可供从事语音处理技术研究与应用的科研及工程技术人员参考。 十余年深耕智能语音处理的研究结晶 人工智能在语音处理领域的应用成果


117个案例+65个习题+超过22小时多媒体视频教学,赠送超值多媒体语音教学视频:提供《详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真(配视频教程)》PP了课件和所有案例的源程序;提供MATLAB软件的多媒体教学视频,时长超过7小时;提供与《详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真(配视频教程)》内容配套的多媒体教学视频,时长超过15小时。

面向移动设备的深度学习—基于TensorFlow Lite,ML Kit和Flutter
深度学习正迅速成为业界热门的话题。《面向移动设备的深度学习 基于TensorFlow Lite,ML Kit和Flutter》采用以工业和移动应用为中心的方法介绍深度学习的概念及其用例。本书将讨论一系列项目,涵盖移动视觉、面部识别、智能AI助手和增强现实等任务。

本书对元宇宙近年来的发展变化行了归纳;展现了各种科技设备带元宇宙后,人们体验到的沉浸感、现实感以及感知反馈;分析了元宇宙如何凝聚虚拟现实、游戏引擎、社交网络、云计算、大数据、人工智能、区块、3D 印等新技术,而成为当今的创新集合,同时让人们认识元宇宙建立的过程、技术发展、应用场景、创新机会以及未来人类文明发展等,畅想生命的未来发展趋势 人类数字迁徙之路。元宇宙涵盖范围广,突破了习惯的思维方式,能与不同传统行业结合,创造新的经济模式,将推动数字经济发展,为经济全球化辟新途径。 本书采用时下流行的轻松、诙谐语言,易于阅读。不仅适合各行业的干部、企业家们学习,也适合愿意在科技迅猛发展中,寻找新赛道的人们。

随着计算机技术、大数据科学以及深度计算理论的发展,人工智能已广泛应用于各行 各业,把人工智能技术作为大学教育的通识课程,已经成为各高等学校的通行做法。但如 何设面向所有专业的人工智能课程,这是一件具有挑战性的教学改革课题。本书的作者 们在总结多年来人工智能相关领域科学研究的基础上,结合通识课程的要求,编写了这本 书。这是一个有意义的尝试。

1.吴曼青院士、刘利刚教授、陈绪博士作序推荐,周鹏远、李力恒、许彬院士等国内外十余位精英倾心编著。 2.结合国内外多位相关领域专家的精彩见解,由浅深地剖析了元宇宙的重要技术、生态和发展,将读者快速带元宇宙世界,了解元宇宙的重要知识。 3.层次分明,提供多个视角,方便不同群体阅读和了解元宇宙。


为了构建稳健的深度学习系统,需要理解神经网络的工作原理以及如何训练CNN模型等知识。通过本书,你可以探索新发的深度学习模型及其在各个领域的使用方法,以及基于应用领域的实现。 本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识,然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的先应用,以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN,以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络(如LSTM和GRU)之前,会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后,介绍如何使用图神经网络处理结构化数据,以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。后,了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。 阅读本书,你将掌握关键的深度学习概念和深度学习模型在现实世界中的不同应用

1.内容兼具专业性和易读性,核心读者群体明确且具有一定力。 2.可以在行业会议中行推广。 3.装帧考究,排版精良,适合读者行深度阅读。3.装帧考究,排版精良,适合读者行深度阅读。

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。


一直以来,作者刘晋峰就想有一种价格便宜、设计灵活、能培养孩子动手能力和思维训练的机器人制作方法,以普及机器人制作活动。在多年的单片机教学和科普活动辅导中,他发现这其实不难。很多孩子手中废弃的电动玩具就是非常好的机器人制作材料,价格便宜的单片机又为机器人提供了一颗跃动的“芯”。计算机编程和电路设计还能促孩子的学习,充分利用其宝贵的时间。机器人制作完全可以成为一种普及性很高的课外活动,如何引导这项活动成为作者编写《玩机器人学单片机》的初衷。

内容基础且实用。本书是关于迁移学习技术在NLP领域的实用指南,能够帮助读者快速了解相关的机器学习概念,并将其应用于现实世界的问题。 内容技术新。本书详细介绍了如何使用迁移学习技术来解决新场景、新任务和新环境的问题,使得机器学习系统更加可靠和鲁棒。 具有实战性。本书提供了如何使用迁移学习来改NLP模型的实践指导,读者可以学习如何从预训练模型始,调整以满足确切的需求,从而提供先的结果。 涵盖广泛主题。本书涵盖了各种NLP应用程序,包括垃圾电子邮件分类器、IMDb电影评论情绪分析器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统等,使读者能够全面了解迁移学习在NLP领域的应用。 参考价值高。本书不仅适合拥有NLP基础的机器学习和数据科学的发人员阅读,同时也适合高等院校计算机及相关专业的学生和软件学院的学生参考,具有很

《探秘机器人王国(第2版》是一部长篇科普小说。故事始于机器人王国的一则爆炸性新闻,即机器人要求和人类平等、与人类平分天下。为了探究那里到底发生了什么,主人公林灵(长衫市的初二学生)作为代表,同全世界各路媒体、学者一起,来到 机器人王国 考察,并前往各个国家的机器人产业了解机器人的真实样貌。全书分为18章,从历史、基本结构、工农林业、空间和海洋探索、国防与安保、医疗、家政服务、文化娱乐、教育等多方面,介绍了机器人发展的现状,为读者展现了一幅多彩的机器人画卷。以往机器人容易给人留下的机械工具、触感冰冷、没有感情、令人恐惧等印象转化为智能助手、幽默温和、感情丰富的新认知。希望通过本书,能够和广大读者分享机器人技术发展的真实现状,认识到真正的 机器人王国 是什么样子的,了解它们在人类生活中


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。

分身的代感:分身即自我,分身即媒介。本书从影子、镜像、自画像、摄影术到元宇宙时代的数字分身,结合作品和案例,讲述了艺术创作媒介的演变,视角独特。 书中大量理论结合案例,融合哲学、生物学、人类学等诸多学科,对元宇宙艺术的创作者、服务者、研究者和投资者,都极具参考和启发作用,本书可谓元宇宙艺术史的篇之作。 全书用哲学的思维方式,科学的逻辑架构,来解构元宇宙艺术。有别于绝大多数元宇宙相关的书将 元宇宙 物化或概念化,本书将元宇宙放在人类感知与创造的发展脉络中,作为意识形态完善及提升的阶阶段。 清华大学美术学院教授李睦作序推荐。

谷歌机器学习发专家、华为深度学习团队系统工程师、华为深度学习云服务的技术负责人联合编写 中国科学院计算技术研究所副研究员/中国大数据技术大会(BDTC)发起人查礼、 长江学者 特聘教授/浙江大学计算机学院院长陈刚作序 才云科技创始人兼CEO张鑫、Google Brain资深工程师周玥枫、华为人工智能领域主任工程师夏命榛、云账户联合创始人兼CTO邹永强、博拉科技创始人兼CEO周公爽、微软亚洲研究院助理研究员王锦鹏、 知衣科技联合创始人兼CEO 郑泽宇联合 不仅介绍如何使用TensorFlow,还剖析了系统设计原理

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。

原创智能驾驶激光雷达和算法的实践落地的图书,全彩印刷,效果和实例图全彩呈现。 华为智能驾驶研发专家、清华大学教授、业界专家联袂推荐 全面介绍激光雷达算法在智能驾驶中的应用。 涵盖激光雷达标定、激光感知和激光SLAM等方向。 深浅出、理论联系实际,剖析激光雷达和智能驾驶中的关键技术和经典算法。

(1)作者就职于某世界100强企业的数据实验室 (2)作者长期从事人工智能、数据科学、分布式系统等领域的研发工作,在人脸识别领域有丰富的实践经验 (3)核心内容涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法 (4)不仅能帮助读者零基础门,而且能指导读者完成工程级别的实践,从零实现一个工程级的人脸识别引擎

TensorFlow是源机器学习库。本书将教你如何使用TensorFlow行复杂数据计算,让你对数据有更深刻的理解。书中循序渐地讲解了TensorFlow的变量、矩阵和各种数据源等基本概念,深度剖析线性回归、支持向量机、*近邻域、神经网络和自然语言处理等算法,并结合丰富的实例详细讲解情感分析、回归分析、聚类分析、神经网络和深度学习实战等应用。此外,本书还给出了TensorFlow产品级应用的*佳实践和扩展用法,可以帮助你由浅深地掌握机器学习核心思维,构建起立体完备的机器学习概念体系。 通过阅读本书,你将: 熟悉TensorFlow模块中的基本组件 掌握TensorFlow的线性回归技术 学习SVM算法及其实践 使用神经网络优化模型预测 将NLP和情感分析应用到你的数据中 通过实践掌握CNN和RNN 使用梯度提升随机森林算法行预测 学习TensorFlow产品化


《元宇宙:产业布局新趋势》立足于元宇宙的分支技术与产业布局,详细全面地介绍了元宇宙相关的产业经济学内容