本書(shū)簡(jiǎn)潔且全面地介紹了現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，專門(mén)為軟件工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家設(shè)計(jì)。第1章逐步介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)。第2章比較TensorFlow1.x和TensorFlow2.0編程模型。第3章重點(diǎn)介紹回歸。第4章介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在圖像處理中的應(yīng)用。第5章討論了CNN在圖像、視頻、音頻和文本處理方面的

本書(shū)涵蓋了經(jīng)典和現(xiàn)代的深度學(xué)習(xí)模型。章節(jié)分為三類(lèi):第1部分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。許多傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以理解為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特殊情況。前兩章的重點(diǎn)是理解傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)系。支持向量機(jī)、線性/邏輯回歸、奇異值分解、矩陣分解和推薦系統(tǒng)都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特例。本書(shū)將這些方法與特征工程方法如word2vec一起進(jìn)行了研究。

本書(shū)理論與實(shí)踐相結(jié)合，系統(tǒng)闡述強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，以及如何動(dòng)手編寫(xiě)智能體以執(zhí)行一系列實(shí)際任務(wù)。通過(guò)閱讀本書(shū)，讀者將獲得深層Q網(wǎng)絡(luò)、策略梯度方法、連續(xù)控制問(wèn)題以及高度可擴(kuò)展的非梯度方法等主題領(lǐng)域的可行洞見(jiàn)，還將學(xué)會(huì)如何構(gòu)建一個(gè)經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練、價(jià)格低廉的真實(shí)硬件機(jī)器人，并通過(guò)一步步代碼優(yōu)化在短短30分鐘的訓(xùn)練后解決Pon

本書(shū)主要介紹了人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)用技術(shù)。本書(shū)共8章，包括“人工智能：開(kāi)啟智慧新時(shí)代”“Python：人工智能開(kāi)發(fā)語(yǔ)言”“線性回歸：預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)”“分門(mén)別類(lèi)：幫你‘分而治之’”“物以類(lèi)聚：發(fā)現(xiàn)新簇群”“個(gè)性化推薦：主動(dòng)滿足你的需求”“語(yǔ)音識(shí)別：讓機(jī)器對(duì)你言聽(tīng)計(jì)從”“人臉識(shí)別：機(jī)器也認(rèn)識(shí)你”。 本書(shū)以培養(yǎng)學(xué)生人工智能素

本書(shū)從深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程開(kāi)始，系統(tǒng)介紹了基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)的基本問(wèn)題及其相關(guān)處理方法與技術(shù)，主要內(nèi)容涉及兩階段和單階段目標(biāo)檢測(cè)的理論、算法和研究成果。本書(shū)共6章，包括深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型、目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)、基于FasterR-CNN的目標(biāo)檢測(cè)改進(jìn)算法、領(lǐng)域自適應(yīng)及其在目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)上的典型應(yīng)用、圖像識(shí)別模型改進(jìn)及面部表情

本書(shū)源于阿里巴巴千億級(jí)知識(shí)圖譜構(gòu)建與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的工作總結(jié)，對(duì)知識(shí)圖譜理論和大規(guī)模工業(yè)實(shí)踐進(jìn)行了全面和深入的闡述。本書(shū)以阿里巴巴的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)為中心，以深厚的理論成果為支撐，詳細(xì)闡述了知識(shí)圖譜的方方面面。首先介紹工業(yè)場(chǎng)景下知識(shí)圖譜的現(xiàn)狀、存在的問(wèn)題和架構(gòu)設(shè)計(jì)；然后從知識(shí)表示、知識(shí)融合、知識(shí)獲取、知識(shí)推理、知識(shí)存儲(chǔ)和知識(shí)圖譜前

本書(shū)首先從人工智能的定義講起，就人工智能的早期歷史、思維和智能的內(nèi)涵、新千年人工智能的發(fā)展進(jìn)行了簡(jiǎn)要論述。第二部分詳細(xì)講述了人工智能中的知識(shí)表示、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、智能語(yǔ)音技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和知識(shí)圖譜技術(shù)等基礎(chǔ)知識(shí)，并通過(guò)人工智能在醫(yī)療、交通、生活、金融、零售、安防中的經(jīng)典的成功應(yīng)用案例讓讀者更

本書(shū)從工業(yè)界一線算法工作者的視角，對(duì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)落地實(shí)踐中的工程經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)方法論做出了深度思考和系統(tǒng)歸納。本書(shū)跳出了原理介紹加應(yīng)用案例的傳統(tǒng)敘述模式，轉(zhuǎn)而在橫向上對(duì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)落地過(guò)程中的核心環(huán)節(jié)進(jìn)行了完整復(fù)盤(pán)。主要內(nèi)容包括需求分析和算法選擇的方法，動(dòng)作空間、狀態(tài)空間和回報(bào)函數(shù)設(shè)計(jì)的理念，訓(xùn)練調(diào)試和性能沖刺的技巧等。本

本書(shū)采用理論與實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合的形式，通過(guò)生活中的例子來(lái)講解理論知識(shí)，結(jié)合實(shí)際案例代碼，幫助讀者在掌握機(jī)器學(xué)習(xí)理論的同時(shí)，打下項(xiàng)目實(shí)踐的基礎(chǔ)，同時(shí)配有豐富的教學(xué)資源，幫助讀者自學(xué)或開(kāi)展教學(xué)工作。本書(shū)共13章，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)所需的數(shù)學(xué)知識(shí)及相關(guān)算法，包括K近鄰算法、決策樹(shù)、樸素貝葉斯、邏輯回歸與梯度下降、支持向量機(jī)、AdaB

本書(shū)參照《國(guó)家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》，全面系統(tǒng)地闡述人工智能理論和技術(shù)體系的基本框架，并體現(xiàn)了人工智能的**進(jìn)展。全書(shū)共13章，第1章介紹人工智能的基本概念、發(fā)展簡(jiǎn)史，并著重介紹人工智能的主要研究?jī)?nèi)容與各種應(yīng)用，以開(kāi)闊讀者的視野，引導(dǎo)讀者進(jìn)入人工智能各個(gè)研究領(lǐng)域；第2～6章闡述人工智能的基本原理和技術(shù)基礎(chǔ)，重