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1,本书属于人工智能门书籍,理论和技术门槛较低,受众更广; 2,本书主要编著者为青年长江学者,在人工智能教育领域,尤其是面向非计算机/人工智能专业的教育领域深耕数年,已在相关领域发表研究论文50余篇; 3,本书以实践为导向,通过丰富的实例和案例介绍了人工智能各项技术的基本概念、原理和应用,坚持理论与实践相结合; 4,本书的实践案例基于最新的放AI架构MindSpore平台行发,同时涵盖了推荐系统、量子计算、人工智能轻量级、人工智能大模型等前沿主题的介绍,内容更加丰富且与时俱; 5,本书对上海市高等学校信息技术水平考试二三级人工智能技术及应用,形成完整的授课体系,方便读者系统性阅读、学习、考试和应用。

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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


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系统性学习路径:从基础到阶,再到实战应用和参赛指导,为读者提供一站式学习体验。 实战与理论结合:不仅提供理论知识,更注重实践操作和项目实战,帮助读者将所学知识应用于实际。 参赛指导:提供参赛技巧和经验分享,帮助读者在各类科技竞赛中脱颖而出。 互动性与趣味性:通过案例分析、互动问答等形式,提高书籍的趣味性和互动性,吸引青少年读者。 专业团队编写:由经验丰富的科技教育专家(厂商)和实战经验丰富的指导教师(每本书有三四十名竞赛获奖指导教师)共同编写,确保内容的专业性和实用性。 丰富的配套资源:配套资源中提供了书中的实例文件、素材文件、视频教学文件、课件、获奖作品评等。

本书阐述人工智能火热的成因、发展历程、产业、技术和应用场景,详解人工智能的几个核心技术(机器学习、特征工程、模型、算法、深度学习)和两个*流行的源平台(sklearn和TensorFlow)。通过本书的学习,读者能掌握人工智能技术体系、重技术和平台工具,为人工智能技术应用到实际工作场景中下基础。

适读人群:人工智能相关领域架构师、技术经理、算法工程师。 1.偏重落地:本书作者拥有在企业从事人工智能工程化的实际经验,本书内容偏重从工程化的角度探讨如何让人工智能在企业中落地。 2.本书以实际落地项目为例,从浅到深介绍了在企业中实施人工智能工程化的场景与细节,以及目前人工智能在企业中的优势和劣势。 3.可读性强:相比于学术资料,本书并不要求读者具有深厚的数学功底,作者用尽量浅的数学知识介绍了实施人工智能工程化和搭建AI中台的方法。

当前,深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素,然而,真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触,一步一步揭示了神经网络的数学思想,并介绍如何使用Python编程语言发神经网络。本书将带领您行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行 从一个非常简单的想法始,逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识,并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python发自己的神经网络,训练它识别手写数字,甚至可以与专业的神经网络相媲美。本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读,尤其适合想要通过Python编程行神经网络发的读者参考。这是一本精心编写、给完全初学者的图书。它带

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机器学习是人工智能领域中非常重要的一个研究方向,而深度学习作为机器学习的重要组成部分,伴随着近几年数据规模的增长和计算力的提升而备受关注。深度学习框架的快速发展大大降低了算法的门门槛,越来越多的深度学习从业者能够通过这些框架实现算法并应用到生活场景中,让我们的生活更加智能和便捷。 通过阅读本书,你将学到: MXNet、TensorFlow、Pytorch、Caffe等深度学习框架的差异 MXNet框架各主要模块的技术原理和应用实践 MXNet在图像分类、目标检测、图像分割中的应用,以及相关算法的训练、模型测试和实现细节 基于动态图构建网络结构的Gluon口 MXNet专门为计算机视觉任务推出的深度学习库GluonCV 从零始实现深度学习和计算机视觉算法的方法

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。


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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。

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。

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《元宇宙:发展简史 技术案例 商业应用》以简明易懂的语言,完整展现了元宇宙这一数字世界的呈现形态与商业图景。每一次技术的变革必然蕴藏着巨大的机遇,对于任何希望读懂或者享受元宇宙红利的人来说,本书不可错过。

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读者对象:希望在预测分析和机器学习领域建立扎实基础的机器学习工程师、数据工程师和数据科学家 1)便于学习,所有的理论后都附有基于Python的具体实例; 2)版本新,适用Python3.5以上版本; 3)实例丰富,场景多样,配套代码完备。

全面、深剖析机器学习的算法原理和模型构建等核心技术 结合大量实例和两个实战项目案例展现各种算法的实际应用 详解监督学习、无监督学习和强化学习的理论基础与应用场景 详解模型训练中的风险函数、参数寻优方法,以及欠拟合与过拟合解决方案 深解析机器学习常用经典模型的基本原理及其Python实现 详解数据标准化、异常值检测、缺失值处理和特征筛选等数据预处理技术 详解两个典型项目实战案例,带领读者动手实践,提高实际发水平 内容丰富:详解机器学习的基础知识和相关算法原理并行实践,还对深度学习的基础知识行讲解,帮助读者系统掌握机器学习的完整知识体系。 循序渐:从机器学习的基本概念和环境搭建始讲解,逐步深其算法原理和模型构建等核心技术,最后行项目实战,学习梯度非常平滑。 理论结合实践:不仅深剖析机器学习的常用算

高文院士、李国杰院士、戴琼海院士作序推荐; 张钹 沈向洋 杨强 张正友 张建锋 王海峰 王小川联名推荐; 中国人工智能40余年发展历程全景之作; 全面、系统、深度梳理中国人工智能发展领域的重要人物、关键技术、里程碑事件; 细致呈现老中青三代科学家力向前、不断突破的生动故事; 从中国人工智能的起出发,厘清脉络,看见未来。


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。


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。

1.本书引用国内外大量理论研究和实践经验,内容翔实。 2.本书作者有数百家企业的服务经验,对于数字经济的背景、发展及相关框架有着非常清晰的认知。 3.本书从少见的经济学视角出发,而非常见的产业视角,为读者提供了不同维度的数字经济概念。 4.本书语言通俗易通,可以面向各类读者,无论是初学者还是研究者。

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。

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本书是介绍如何在产品中使用TensorFlow的实用教程。本书介绍了可以使用TensorFlow的多种情况, 并通过真实世界的项目, 向读者展示了如何使用TensorFlow。本书还讲解了在实际环境中使用TensorFlow的创新方法。本书主要介绍第二代机器学习与数值计算,提供了训练模型、机器学习、深度学习以及使用各种神经网络的项目,以此来讲解TensorFlow的应用领域,还讨论如何使用TensorFlow计算复杂数值。本书在教读者使用TensorFlow的同时,还展示了如何使用张量来探究各层的数据。只需选定一个跟读者环境相匹配的项目,就能学到如何在产品中应用TensorFlow的相关知识。读完本书后,读者将能通过TensorFlow有效改善项目的速度和效率。本书包括以下内容:● 加载、交互、剖析、处理和存储复杂数据集;● 使用先的技术来解决分类和回归问题;● 使用线性回归模型预测简单时间序列的

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。

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。

周金平编著的《生产系统仿真——PlantSimulation应用教程》的一个显著特是没有长篇的理论介绍,而是将理论分散到建模过程中讲述,是生产系统各领域的综合应用;应用工业工程的方法来提升生产线产出率,行企业内部物流配送优化、车间布置优化、流水线平衡、生产计划与排程优化、人机作业分析和仓储仿真优化等经典工业工程问题的讲述与建模。同时,为使读者更好地掌握PlantSimulation,本书建立的仿真模型除第1章外,所有模型均采用了参数化设计的思路,只需简单的修改和扩充,就可以在本模型基础上发面向本科教学、研究生教学的仿真实验平台,也可以面向科研课题和企业实际应用行快速扩充应用。

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与市面上已有的TensorFlow书相比,《深度学习原理与TensorFlow实践》的特色在于一是所有案例来自作者团队工作中的亲身实践,所选案例均是深度学习的经典应用,非常具有代表性;二是结合了深度学习的关键原理,强化读者对深度学习及TensorFlow架构的理解,从而能在知其然、并知其所以然的基础上,更好地运用TensorFlow来发各类应用。 《深度学习原理与TensorFlow实践》所梳理出来的清晰脉络和关键知识,必能让读者在内外兼修的基础上,循序渐地提升功力,在人工智能时代大放异彩 。


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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



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