
采用Python编写的Keras能够快速准确地训练卷积和递归神经网络,这使得Keras在很短的时间里就成为一个流行的深度学习库。 本书介绍了如何在时下流行的Keras库的帮助下,解决训练深度学习模型时遇到的各种问题。从安装和设置Keras始,展示了如何使用Keras行深度学习;从加载数据到拟合、评估模型获得*性能,逐步解决工作过程中遇到的每一个问题。在本书的帮助下,你可以分别实现卷积神经网络、递归神经网络、生成式对抗网络等。除此之外,本书还讲述了如何训练这些模型以完成图像处理和语言处理的任务。 本书*后还给出了一些实例,可以帮助你直观地了解Python和Keras在深度学习上的强大功能 通过阅读本书,你将学到: 在TensorFlow中安装和配置Keras 使用Keras库行神经网络编程 了解不同的Keras层 使用Keras实现简单的前馈神经网络、卷积神经网络和递归神

和谐人机环境是计算机理论和技术的一个重要的发展方向,也是当前计算机研究的一个热点领域。

本书适合想要深了解人工智能前沿动态、对ChatGPT类产品感兴趣的读者阅读,能够帮助普通读者快速门,为读者的参与、应用提供机遇与创想。

国内外服务机器人研发展、服务机器人创业团队未来两三年服务机器人市场发展

笔者根据多年的学习和工作经验,总结出一条有效的学习路线:先抓主干,后抓枝节。学习一个算法就好比遍历一棵大树上的所有枝节,算法越是复杂其对应的枝叶也就越多。一个算法的学习,笔者将它归结成了5个层次:理解主要思想、掌握算法原理、熟练源模型、完成数学推导和行源码实现,帮助读者分阶段地学习,轻松迈机器学习的大门。

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)

《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。


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。

《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

《人形机器人行业落地与应用》系统介绍了在AI时代,人形机器人的前沿技术探索,人形机器人的法律与伦理,人形机器人的社会影响与未来挑战,以及人形机器人在各领域的应用,为读者搭建了一座从理论到实践的桥梁。

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。


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随着 元宇宙 热度持续,人们对与元宇宙相关领域、相关产品的关注度越来越高,而元宇宙工程作为数字能力引现实世界、实体经济的口,将会是实现企业硬科技转型升级的新一代发现工具、效率工具、创新工具,这正是本书所要讨论的主题。 本书不仅涵盖了构建元宇宙的理论基础与方法论等内容,还从多个行业领域着手,分析了元宇宙具体的落地实践方法,为读者提供了一个具有很强实操意义的科学总结。 本书还具体介绍了元宇宙工程的创意和设计、元宇宙的根基 数字孪生技术等内容,这些都对读者一步了解元宇宙,并将元宇宙从概念上真正落地提供了重要的参考和启发。


本书使用大量实战案例,将AIGC和增长相结合

机器人构建实战 是 卓越之星 的姊妹篇,是在机器人设计制造领域的两个不同平台,是一本基础的介绍机器人设计与搭建的指南,能够帮助更多的人了解机器人的设计、搭建、编程、控制等关键环节,为读者提供更加丰富的设计思路和实践创意。

《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。

读者对象:机器学习工程师;数据挖掘从业者;数据科学家;信息安全领域的学生和从业人员。 讨论机器学习中的安全性问题,即讨论各种干扰机器学习系统输出正确结果的攻方法以及对应的防御方法。

本书注重算法理论与实际案例相结合,将枯燥无味的预测算法原理用R语言重现,并通过案例让读者掌握预测模型的应用。 本书源码下载地址:https://github.com/cador/Predictive-Practice-With-R

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)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。

神经网络已成为从大量原始的,看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。 Java语言是用于实现神经网络的zui合适的工具之一,也是现阶段非常流行的编程语言之一,包含多种有助于发的API和包,具有 一次编写,随处运行 的可移植性。本书完整地演示了使用Java发神经网络的过程,既有非常基础的实例也有高级实例。首先,你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。 然后,你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。 此外,你还会了解一些应用,如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别(OCR)等。 zui后,你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。首先,你将学习神经网络的基础知识和它们的学习过程。 然后我们关注感知机及其特征。 下来,您将使用您学到的概念实现自组织映射。 此外,您将了解一些应用,如天气预报,疾病诊断,客户

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


一线资深技术专家撰写,凝结其自身多年的实践经验,深浅出阐述深度学习的发展历程、相关概念和工作原理涉及当前流行的两个深度学习工具:Caffe和TensorFlow,并且初步探讨强化学习的基本原理和应用

《微控制器的应用(全国高职高专院校规划教材)》由曹金玲主编,本书以AT89S52单片机为对象,重介绍单片机的应用技术。全书共有6章,包含12个训练项目,内容包括单片机基础知识、单片机寻址方式与指令系统、中断与定时、并行输与输出、串行通信、A/D和D/A转换等,每章后配有练习题和讨论题。

1. 人工智能属于当前社会各界关注的热,本书系统地介绍了人工智能的定义、发展历程及其对各个领域的影响,有助于读者从宏观上深刻理解人工智能的本质,把握技术发展趋势。2. 本书为国内原创图书,能够结合我国的实际和政策,更有指导意义。


u 深度理论探讨与实际应用并重:本书不仅深探讨了构建和训练ChatGPT模型的核心技术,还充分展示了ChatGPT在实际应用中的潜力。 u 全面而深的探索:本书全面介绍了ChatGPT的运行机制、关键算法、实际应用以及未来发展趋势,为读者提供了一个全面深的视角,帮助读者深刻理解ChatGPT及其背后的技术原理和应用潜力。 u 面向不同层次的读者:无论是零基础的AI初学者,还是从事自然语言处理研究的科研人员,以及在文本工作领域的专业人士,本书都为他们提供了深度的理论洞见和实践参考。

元宇宙 概念为何突然爆火?Facebook、谷歌、微软都在元宇宙中做了什么?元宇宙将为个人生活带来哪些变化?我们如何利用元宇宙发展创新?本书,你所有关于元宇宙的疑问将会一一揭晓。在现实中不可能的事情,在元宇宙时代,是可以想象和实现的,可以用完全不同的视角来探索和解决现在的问题。元宇宙是多重技术叠加的平台,是 虚拟融合技术x数据技术x网络技术x人工智能 的复合体,元宇宙应用将在可以展望的将来扩展到产业的全领域。人们穿戴上可视设备便可登陆元宇宙,实现VR实景看房、线上参与音乐会、云看展云逛博等等。未来,元宇宙将深刻影响到人们的生活方式。

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


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。

适读人群: NLP相关领域的师生; 工作中应用NLP领域技术的人; 算转型NLP的人。 (1)作者涂铭是数据架构师和人工智能技术专家,先后就职于阿里和腾讯,在NLP和聊天机器人方面积累了大量经验。 (2)作者杜振东是国家标准委人工智能技术专家和AIIA(中国人工智能产业发展联盟)技术专家,在会话式AI方面有多年积累,项目经验丰富。 (3)不仅详解了NLP和人机交互核心技术,从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人原理、实现与工程实践。 (4)前瞻性强,专注于NLP和人机交互的前沿技术,以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。 (5)实战性强,每章都提供实战代码,大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用;数据集并非简单构造,而是具有真实性。 (6)对比性强,结合应用场景,对比不同技术的优劣,既能指导读者行技术选型,又

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。



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

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。

(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

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


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.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。

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。

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