通常來說，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能的研究領(lǐng)域包括機(jī)器人、語音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。 機(jī)器學(xué)習(xí)就是用算法解析數(shù)據(jù)，不斷學(xué)習(xí)，對(duì)世界中發(fā)生的事做出判斷和預(yù)測(cè)的一項(xiàng)技術(shù)。生

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要技術(shù)基礎(chǔ)。本書涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，精選了機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法，緊密結(jié)合騰訊云培訓(xùn)認(rèn)證中心的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用工程師認(rèn)證體系，主要包括人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)概念、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、分類算法、回歸算法、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)獲取、特征處理、模型選取與調(diào)優(yōu)、模型評(píng)估等，并給出了基于騰訊TI�睴

童芯派主控是一款針對(duì)人工智能編程教學(xué)設(shè)計(jì)的新一代可聯(lián)網(wǎng)微型計(jì)算機(jī)，專為AIoT與Python教學(xué)而設(shè)計(jì)。無論是創(chuàng)新科技應(yīng)用還是編程普及，童芯派都能完美適配“趣”學(xué)習(xí)。本書共分3部分28課，第1部分為神奇百寶箱，主要介紹童芯派主控板自帶的程序運(yùn)行效果，通過程序的運(yùn)行體驗(yàn)錄音功能、音量柱帶來的身邊科技。第2部分為歷險(xiǎn)童芯世

本書根據(jù)當(dāng)前人工智能RNN深度學(xué)習(xí)的發(fā)展成果，具體設(shè)計(jì)基于RNN的模型算法，并給出了具體實(shí)現(xiàn)，**算法流程及Python代碼實(shí)現(xiàn)。其主要內(nèi)容包括：基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理的20個(gè)案例，基于Python的具體實(shí)現(xiàn)，本書圖文并茂，豐富實(shí)用，深入淺出，易學(xué)易用。本書根據(jù)當(dāng)前人工智能RNN深度學(xué)習(xí)的發(fā)展成果，具體設(shè)計(jì)基于RNN的

人工智能無疑是近幾年最火的名詞之一。然而，究竟什么是人工智能？為什么說人工智能的**目標(biāo)是創(chuàng)造“生命”？目前人工智能的硅基生命之路遇到了哪些坎坷？人工智能的未來如何？不可否認(rèn)的是，許多人了解人工智能是通過科幻電影。那么科幻電影對(duì)人工智能起到了怎樣的普及和推動(dòng)作用？本書將圍繞這些問題，從獨(dú)特的視角，為讀者解讀人工智能的秘

《TensorFlow與KerasPython深度學(xué)習(xí)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》是一本使用PythonTensorFlowKeras實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的入門圖書，全書秉持先圖解、再實(shí)現(xiàn)，而后實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的精神，帶你實(shí)際訓(xùn)練自己的深度學(xué)習(xí)模型。其中第1篇詳細(xì)介紹了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，TensorFlow和Keras開發(fā)環(huán)境的搭建；第

本書英文版出版至今已近20年，但關(guān)于大腦究竟如何工作的問題至今仍無答案，而符號(hào)主義（認(rèn)為大腦是類似于計(jì)算機(jī)的加工符號(hào)的機(jī)器）與聯(lián)結(jié)主義（認(rèn)為大腦是并行運(yùn)轉(zhuǎn)的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）之間的爭(zhēng)論也從未停息。本書分析了聯(lián)結(jié)主義模型和符號(hào)加工模型在計(jì)算方面的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，關(guān)注不同聯(lián)結(jié)主義模型之間的差異以及特定模型與符號(hào)加工的特定假設(shè)之間的

數(shù)據(jù)孤島問題已經(jīng)成為制約人工智能發(fā)展的主要阻礙。在此背景下,聯(lián)邦學(xué)習(xí)(FederatedLearning)作為一種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)范式,憑借其突出的隱私保護(hù)能力,展示出在諸多業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用價(jià)值。本書從聯(lián)邦學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)出發(fā),深入淺出地介紹了中央服務(wù)器優(yōu)化和聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)的算法體系,詳細(xì)闡述了聯(lián)邦學(xué)習(xí)中涉及的加密通信模

本書介紹如何構(gòu)建完整的機(jī)器學(xué)習(xí)流水線，從而在生產(chǎn)環(huán)境中準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以及訓(xùn)練、驗(yàn)證、部署和管理機(jī)器學(xué)習(xí)模型。你將了解機(jī)器學(xué)習(xí)流水線的每個(gè)環(huán)節(jié)，以及如何利用TensorFlowExtended（TFX）構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)流水線。模型的生命周期是一個(gè)閉環(huán)，其中包括數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)校驗(yàn)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型分析、模型驗(yàn)證、模型部署、

本書是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的入門教材，闡述了深度學(xué)習(xí)的知識(shí)體系，涵蓋人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)以及深度學(xué)習(xí)的基本原理、模型、方法和實(shí)踐案例，使讀者掌握深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)，提高以深度學(xué)習(xí)方法解決實(shí)際問題的能力。全書內(nèi)容包括人工智能基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)主要框架、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。 本