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
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。
（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
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。
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。
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。
全面反映新一代信息技术对机器人的变革作用，理论系统性强、理论联系实际，通过本书整合各种智能机器人的应用、科研展，通过思维导图、二维码等构建放性学习知识体系。
1.定位独特。中国共产党成立100周年献礼的主题出版图书，站在民族复兴高度，反映我国信息行业有代表性的高精尖科研成果。 2.作者知名。知名专家撰写，以充分反映信息技术领域的成就和成果。 3.亮突出。内容结构上既反映信息技术领域的发展概况，聚焦有重大影响力的亮；展示重大成果，感受科技之美，讲背后故事，宣扬传承科技精神。 4.创新引领。融合出版，融文、图、音频、视频、动画等于一体，限度地提升读者的阅读体验。
《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。
1.内容新颖，重新审视元宇宙生态 理性讲解元宇宙前沿技术、应用场景、商业发展逻辑，为小白的投资、生活等方面进行理性讲解，预防被割韭菜。 2.由浅入深，简单易懂 本书语言通俗易懂，层层递进，凝聚了作者多年研究成果和认知总结，适合对元宇宙感兴趣的小白、区块链从业者阅读。 3.作者资历丰富，众多专业人士推荐 何宝宏、蔡文胜、冯波、神鱼、孔剑平等26位领域专业人士联袂推荐！作者通证一哥专注NFT、DAO、Web3、元宇宙研究，具有丰富的区块链行业经验，曾担任多个区块链项目通证设计顾问和网络营销高管。 4. 洞察热点，自下而上。 从宇宙和人类文明的本源说起，洞察DAO、GameFi、Land等热点，推荐大家一读~
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。
读者对象： 1、图像视频应用与处理架构师；2、图像视频发人员；3、深度学习应用发人员；4、深度学习算法工程师；5、其他对视频技术感兴趣的人员。 1）作者阵容豪华。Intel与阿里巴巴高级图形图像专家联合撰写； 2）范围全面。从应用、架构、加速原理与技巧，全面覆盖； 3）案例丰富。完整人脸活体检测案例与主流视觉项目解析； 4）内容独特。涵盖Intel推理引擎加速等鲜见一手深度信息。
（1）作者来自于微软亚洲研究院，在人工智能、大数据和算法等领域经验非常丰富。 （2）以实战为导向的深度学习全栈技术指南，作者凭借多年经验，精选初学者需要掌握的知识精要，大大降低深度学习的门槛 （3）详细讲解深度学习的知识系统、核心技术和算法，以及它们在机器视觉、语音识别、人脸识别、自动驾驶等领域的应用
通过本书，你将学会如何使用TensorFlow行移动端机器学习应用的发，以及了解如下内容： ● TensorFlow对移动平台支持的起源和思路 ● TensorFlow对硬件加速技术的支持 ● TensorFlow Lite的架构和实现原理 ● TensorFlow在各种移动平台和嵌式平台上的发实例 ● 基于TensorFlow和谷歌云行机器学习的方法 ● 基于TensorFlow的机器学习服务框架 ● 基于TensorFlow的各种源技术和工程实践
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。
咖哥继AI Agent之后的又一力作，给程序员最实用的RAG实战课 从零始，一步步搭建个人和企业的知识库 不使用任何框架，深解析RAG的十大组件，纯手工造RAG系统 基于DeepSeek、LangChain、LlamaIndex、源嵌模型和Milvus的知识库构建指南
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。
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.深浅出，通俗易懂 基于TensorFlow.js讲述如何在浏览器端发人工智能应用，深浅出地介绍了前端发、深度学习的相关知识，帮助读者提升智能前端发水平。 2.实用工具书，针对性强 从环境配置出发，详细介绍了卷积神经网络与移动端常用的几个网络模型。 3.实例丰富，参考性强 提供大量实际案例，具有较高参考价值。 4.适用性强，具有广泛性 适配新版本以及多类型设备，具有广泛参考性。
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
中国自主产权芯片技术与应用丛书龙芯中科技术有限公司权 威专家 审校从国家安全的角度，重介绍基于龙芯CPU处理器的自主可控计算平台的设计，包含硬件系统和配套的软件系统。本书介绍的龙芯自主可信计算及其应用，在需要自主可信安全要求高的应用场合（如电子政务、航天航空、国防军事等）具有广阔的市场和应用前景。
1. 武汉市一线教师写作，适合校园展创客教育使用。 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。
机器人操作系统（ROS）是科研和工业领域非常受欢迎的机器人软件框架。该系统性能强大，可以在机器人中实现多种功能，而不需要从零始实施。 本书首先介绍机器人操作系统的基础知识，以便你了解差分驱动机器人的基本原理。然后，介绍机器人建模知识以及如何使用机器人操作系统行设计和模拟。着将设计机器人硬件和口驱动器。之后，讲述如何使用机器人操作系统对深度传感器和激光雷达行配置和编程。后，将使用Qt框架为机器人创建图形用户界面。 学习完本书内容后，你将清楚地了解如何将所有元素集成和组装到机器人中，以及如何捆绑软件包。 本书将介绍以下内容： ? 如何从头始设计差分驱动机器人。 ? 如何使用机器人操作系统和URDF对差分机器人建模。 ? 如何使用机器人操作系统和Gazebo模拟差分机器人。 ? 如何设计机器人硬件电子器件。 ? 如何将机器
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
读者对象：本书非常适合知道如何在 Python 中编程并了解深度学习基础知识的读者。本书面向具有传统机器学习实践经验，或希望在实践中探索深度学习世界并将其实现部署到生产中的发人员。 本书是一本深度学习实践指南，聚焦于PyTorch深度学习各场景的动手实现，不涉及模型层面的原理剖析。书中通过大量示例及代码，详细展示如何使用PyTorch构建深度学习模型原型、构建深度学习工作流和将原型用于生产。全书共7章。第1章介绍使用PyTorch行深度学习的方法和PyTorch的基本API；第2章演示如何构建一个简单神经网络；第3章深探讨深度学习工作流和PyTorch生态系统；第4章介绍基于PyTorch构建的CNN；第5章介绍RNN并探讨序列数据处理；第6章详细介绍生成对抗网络（GAN）；第7章介绍强化学习；第8章介绍将PyTorch应用于生产的三种不同方法。
读者对象： 1）人工智能相关专业的研究人员；2）信息科学和计算机科学爱好者；3）统计学或相关IT专业学生；4）不具备专业数学知识的人群。 （1）三位作者资历深厚，分别是阿里巴巴的数据架构师和NLP专家、百炼智能的NLP专家（前明略数据的技术合伙人和科学家）、七牛云AI实验室NLP OCR方向负责人； （2）以实战为导向，绕各种复杂数学公式与证明，确保读者零基础门，详细讲解自然语言处理 的各种核心技术、方法论和经典算法； （3）阿里巴巴达摩院高级算法专家、百炼智能CEO、七牛云AI LAB负责人、天善智能创始人联袂推荐。
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
中国人工智能学会副理事长焦李成先生推荐中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长 何宝宏博士作序推荐源自前华为技术专家的集大成之作人工神经网络的大师级学院派作品聚焦于原理讲解 不涉及编码实现 旨在传授纯粹的人工神经网络知识近年来，人工神经网络又一次成为了人工智能领域的研究热。随着研究工作的不断深，人工神经网络在图像识别、语音识别、自动语言处理、自动控制、数据挖掘、预测估计以及生物、医学、经济等领域取得了越来越多令人惊叹的成功应用。本书采用了浅显易懂、简洁明快的风格来讲解人工神经网络的原理性知识，其内容涵盖了生物神经元的基础知识、关键的数学知识，以及多种常见而典型的人工神经网络模型，如感知器（Perceptron）、多层感知器（MLP）、径向基函数神经网络（RBFNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络
（1）百度旗下“深度学习技术及应用国家工程实验室”、百度技术学院联合北航人工智能专家共同撰写，行业实践与学术理论兼顾 （2）李德毅院士、百度公司总裁张亚勤博士、百度公司高级副总裁/AI技术平台体系总负责人王海峰、北京航空航天大学计算机学院教授/博士生导师吕卫锋 、百度技术委员会理事长/百度技术学院院长陈尚义联袂推荐
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
京公网安备11010502037644号|经营许可证编号：合字B2-20160011|互联网药品信息服务资格证
购物车