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AI应用落地之道[日]野村直之中国人民大学出版社9787300278643 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
从AI核心技术、样本数据提取到业务流程构建、人才培养机制 MIT人工智能研究所客座研究员、日本人工智能专家全流程指导 帮助企业实现AI技术的落实应用，指导个人从知识劳动人才向智能劳动人才转变 当人们听说“AI的进化将剥夺人类的就业机会”时，出于对机器的担忧和反感，他们就会产生逆反心理，从而造成对AI能力的过高预估；另一方面，当这种过高的期待没有实现时，人们就会产生对AI的全面否定，如“AI什么也干不了”“到头来还不是一无是处、毫无意义”。我们该如何澄清关于AI的各种误解，使企业能够从容自如地使用AI？ 本书作者野村直之30多年来一直致力于AI的开发、应用和部署。在本书中，他针对已经参与或即将参与AI系统相关工作的读者揭示了诸多为了充分应用AI系统需要掌握的要点。 ·AI的现状。目前的AI都是辅助性工具，“强AI”还无法在
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TensorFlow预测分析 [德]礼萨·卡里姆 编 9787564177522 东南大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
从结构化和非结构化数据中预测分析发现隐藏的 模式，可用于商业智能决策。 礼萨·卡里姆著的《TensorFlow预测分析(影印 版)(英文版)》将通过在三个主要部分中运用Tensor Flow，帮助你构建、调优和部署预测模型。**部分 包括预测建模所需的线性代数、统计学和概率论知识 。 第二部分包括运用监督(分类和回归)和无监督( 聚类)算法开发预测模型。然后介绍如何开发自然语 言处理(NLP)预测模型以及强化学习算法。*后．该 部分讲述如何开发一个基于机器的因式分解**系统 。 第三部分介绍**预测分析的深度学习架构，包 括深度神经网络以及高维和序列数据的递归神经网络 。*终，使用卷积神经网络进行预测建模，用于情绪 识别、图像分类和情感分析。
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人工智能算法卷1基础算法杰弗瑞·希顿（Jeffery Heaton） 著；李尔超 译人民邮电出版社97871155234 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
算法是人工智能技术的核心。本书介绍了人工智能的基础算法，全 书共10 章，涉及维度法、距离度量算法、K 均值聚类算法、误差计算、 爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead 算法和线性回归算法等。书中 所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，读者可以自行尝试。每章 都配有程序示例，GitHub 上有多种语言版本的示例代码可供下载。 本书适合作为人工智能入门读者以及对人工智能算法感兴趣的读者 阅读参考。
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当产品经理遇到人工智能叶亮亮电子工业出版社9787121373015
近年来，人工智能技术已经从实验室走向大众生活当中，互联网企业为了提升在行业的未来竞争力，也纷纷在 AI 各领域进行布局。人工智能领域的爆发，同样也对产品经理提出新的挑战。对于产品从业人员来说，人工智能时代需要了解哪些变化，也要学会坚守不变的原则。本书将以产品经理角度出发，介绍人工智能发展历史、AI基本知识、AI 产品设计方法论等，让读者能够更加清楚了解人工智能技术的应用，培养产品经理对于新技术的学习方法。
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云计算环境下的终端可信平台系统探索 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
近几年来“云计算”概念很好的火爆，云计算核心是将大量的网络资源统一起来，为用户提供高效、便捷的软件服务。随着云计算的发展，云计算安全已经变的越来越重要，但由于云安全方面的研究起步比较晚，很多研究才刚刚开始，更没有统一的规范和完善的标准。云计算简单来说由三部分组成：终端、网络、远程服务器，终端包括手机、上网本、平板电脑等各种设备。云计算环境的灵活性、开放性以及公众可用性等特性，给应用安全带来了很多挑战。随着新兴可信计算技术的出现，可信计算在信息安全中使用的越来越多，使用可信计算技术来保障系统和硬件安全的技术也越来越成熟。本书将探索云计算环境下的终端可信平台系统，主要内容包括云计算概述、云计算的架构内涵与关键技术、云平台体系结构、云编程和软件环境、云安全机制、TPM概述、TPM执行环境
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机器学习流水线实战[美]汉内斯·哈普克（Hannes Ha人民邮电出版社9787115573216
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开发者大使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开发人员阅读学习，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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