本書以深入淺出的方式,講解何為“人工智能”,如何掌握以深度學習為代表的人工智能相關(guān)方法,以及如何進行落地應用。本書從理論、工具基礎講解開始,層層遞進,分別向讀者清晰地展現(xiàn)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、生成式對抗網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、深度強化學習的知識脈絡與方法原理。同時,按照具體應用場景,結(jié)合主流深度學習框架,給出所講述理論的落地應用
AI會取代我們嗎?清晨,智能手環(huán)將你叫醒;上班路上,導航地圖為你規(guī)劃最佳路線;工作中,搜索引擎為你推薦最佳結(jié)果,輸入法為你糾正拼寫錯誤;晚上在家,視頻網(wǎng)站根據(jù)你的喜好推送節(jié)目,購物應用會猜測你的需求展示商品。過去的六十年里,人工智能飛速發(fā)展,如今已深入我們的日常生活。曾經(jīng)只在科幻電影中出現(xiàn)的無人駕駛汽車、腦機接口、類人
本書共11章,主要介紹機器學習的基本概念和兩大類常用的機器學習模型,即監(jiān)督學習模型和非監(jiān)督學習模型。針對監(jiān)督學習模型,本書介紹了線性模型(線性回歸、Logistic回歸)、非線性模型(SVM、生成式分類器、決策樹)、集成學習模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型及其訓練;針對非監(jiān)督學習模型,本書講解了常用的降維技術(shù)(線性降維技術(shù)與非線性降
人工智能將引領(lǐng)一場比互聯(lián)網(wǎng)影響更為深遠的科技革命,各領(lǐng)域的企業(yè)都需要盡早地將人工智能納入企業(yè)規(guī)劃路徑中。在人工智能革命的時代,企業(yè)應如何應對挑戰(zhàn)、如何調(diào)整企業(yè)發(fā)展方向,以及如何重塑企業(yè)運營模式和管理制度,從而在人工智能的浪潮中獲得機遇。作為個人,我們又應如何面對未來人機協(xié)作的工作模式,如何在未來的工作環(huán)境中尋找適合自己
全書首先概要介紹了傳統(tǒng)語音識別理論和經(jīng)典的深度神經(jīng)網(wǎng)絡核心算法。接著全面而深入地介紹了深度學習在語音識別中的應用,包括"深度神經(jīng)網(wǎng)絡-隱馬爾可夫混合模型”的訓練和優(yōu)化,特征表示學習、模型融合、自適應,以及以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的若干先進深度學習技術(shù)。
本書主要介紹一種機器學習算法——提升法,主要關(guān)注其基礎理論和算法,也兼顧了應用。全書共14章,分為4個部分。首先給出機器學習算法及其分析的概要介紹,然后第一部分重點探究了提升法的核心理論及其泛化能力。第二部分主要介紹了有助于理解和解釋提升法的其他理論,包括基于博弈論的解釋、貪心算法、迭代投射算法,并與信息幾何學和凸優(yōu)化
本書全面且系統(tǒng)地介紹了機器學習測試技術(shù)與質(zhì)量體系建設,分為5部分,共15章。第一部分(第1~4章)涵蓋了機器學習、Python編程、數(shù)據(jù)分析的基礎知識;第二部分(第5~7章)介紹了大數(shù)據(jù)基礎、大數(shù)據(jù)測試指南及相關(guān)工具實踐;第三部分(第8~10章)講解了機器學習測試基礎、特征專項測試及模型算法評估測試;第四部分(第11~
本書分為3部分,分別是綜述篇、通用技術(shù)篇和行業(yè)應用篇。綜述篇介紹了現(xiàn)階段人工智能產(chǎn)品發(fā)展情況和人工智能政策環(huán)境。通用技術(shù)篇精心挑選10個以研發(fā)底層技術(shù)為核心競爭力的企業(yè)的產(chǎn)品,詳細介紹了它們的實現(xiàn)思路以及現(xiàn)階段應用。行業(yè)應用篇共有24個案例,主要匯集了人工智能技術(shù)與實體經(jīng)濟結(jié)合的應用案例,重點關(guān)注人工智能技術(shù)的應用場景
機器學習是一門多領(lǐng)域交叉學科,涉及概率論、統(tǒng)計學、矩陣論、神經(jīng)網(wǎng)絡、計算機等多門學科。其目標是模擬人類的學習活動,從數(shù)據(jù)中獲取知識和技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu),從而不斷改善系統(tǒng)性能。本書共9項目。項目1介紹機器學習基礎,概要介紹機器學習的發(fā)展簡史和一般步驟,以及本書涉及的方法和算法;項目2項目7討論k近鄰算法、線性回
本書全面系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本原理,勾畫了人工智能理論和技術(shù)體系的基本框架,內(nèi)容涵蓋了人工智能各個分支領(lǐng)域的基本知識和主要內(nèi)容,并體現(xiàn)了人工智能的最新進展。本書內(nèi)容全面、基礎、新穎、實用,為讀者進一步學習和研發(fā)奠定了基礎,指引了方向。全書共分為六篇,每篇為一個知識單元。本書結(jié)構(gòu)風格獨特,條理清楚,語言精練,圖文并茂