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)作為一種新興的機器學(xué)習(xí)技術(shù)范式,憑借其突出的隱私保護能力,展示出在諸多業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用價值。本書從聯(lián)邦學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識出發(fā),深入淺出地介紹了中央服務(wù)器優(yōu)化和聯(lián)邦機器學(xué)習(xí)的算法體系,詳細闡述了聯(lián)邦學(xué)習(xí)中涉及的加密通信模

本書介紹如何構(gòu)建完整的機器學(xué)習(xí)流水線，從而在生產(chǎn)環(huán)境中準備數(shù)據(jù)以及訓(xùn)練、驗證、部署和管理機器學(xué)習(xí)模型。你將了解機器學(xué)習(xí)流水線的每個環(huán)節(jié)，以及如何利用TensorFlowExtended（TFX）構(gòu)建機器學(xué)習(xí)流水線。模型的生命周期是一個閉環(huán)，其中包括數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)校驗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型分析、模型驗證、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)的知識體系，涵蓋人工智能的基礎(chǔ)知識以及深度學(xué)習(xí)的基本原理、模型、方法和實踐案例，使讀者掌握深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識，提高以深度學(xué)習(xí)方法解決實際問題的能力。全書內(nèi)容包括人工智能基礎(chǔ)、機器學(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)、自編碼器與生成對抗網(wǎng)絡(luò)。 本

本書第4版共10章。第1章敘述人工智能的定義、起源與發(fā)展，歸納了人工智能的研究目標、研究內(nèi)容和核心要素，簡介人工智能的研究和計算方法，列舉出人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域，歸納了人工智能對人類經(jīng)濟、社會和文化的影響。第2章主要研究人工智能的知識表示方法，如狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網(wǎng)絡(luò)法、框架表示、知識圖譜、和

本書根據(jù)普通高等學(xué)校的“自動控制原理”教學(xué)大綱編寫。共9章，分別是：緒論，控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型與建模方法，控制系統(tǒng)特性的時域分析法，控制系統(tǒng)特性的根軌跡分析法，控制系統(tǒng)特性的頻率域分析法，控制系統(tǒng)校正與綜合的經(jīng)典方法，線性離散控制系統(tǒng)的分析基礎(chǔ)，控制系統(tǒng)特性的狀態(tài)空間分析法，非線性控制系統(tǒng)的分析基礎(chǔ)。本書可作為自動化專業(yè)的

隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)的不斷發(fā)展，許多領(lǐng)域都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)分析海量數(shù)據(jù)，可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、有價值的規(guī)律和模式，進而用于預(yù)測并采取相應(yīng)動作。在上述背景下，本書從理論、技術(shù)和應(yīng)用三個層面入手，全面講解如何利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)解決實際問題。本書共分26章，內(nèi)容包括機器學(xué)習(xí)解決問題流程、問題分析

本書是人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)�業(yè)多年實踐的結(jié)晶，深入淺出講解機器學(xué)習(xí)應(yīng)用和工程實踐，是對機器學(xué)習(xí)工程實踐和設(shè)計模式的系統(tǒng)回顧。全書分別從項目前的準備，數(shù)據(jù)收集和準備，特征工程，監(jiān)督模型訓(xùn)練，模型評估，模型服務(wù)、監(jiān)測和維護等方面講解，由淺入深剖析機器學(xué)習(xí)實踐過程中遇到的問題，幫助讀者快速掌握機器學(xué)習(xí)工程實踐和設(shè)計模式的基

大數(shù)據(jù)時代的到來，為人工智能的飛速發(fā)展帶來前所未有的數(shù)據(jù)紅利。在大數(shù)據(jù)的喂養(yǎng)下，大量知識不斷涌現(xiàn)，如何有效地發(fā)掘這些知識呢？知識圖譜橫空出世。本書是一本講解如何使用TensorFlow2構(gòu)建知識圖譜的入門教程，引導(dǎo)讀者掌握基于深度學(xué)習(xí)的知識圖譜構(gòu)建概念、理論和方法。本書分為13章：第1章從搭建環(huán)境開始，包含Tensor

本書記載的2020線上智博會”在困難中創(chuàng)新，將線上線下、現(xiàn)實與虛擬進行的有機結(jié)合，應(yīng)用的VR、AR、數(shù)字孿生等現(xiàn)代信息技術(shù)。內(nèi)容包括：盛會：全球精英的思維演進；趨勢：智能產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵導(dǎo)航等。

機器學(xué)習(xí)目前是人工智能和模式識別領(lǐng)域的共同研究熱點，其理論和方法已被廣泛應(yīng)用于解決工程應(yīng)用和科學(xué)領(lǐng)域的復(fù)雜問題。作者從解決實際問題的角度出發(fā)，通過大量的實戰(zhàn)經(jīng)驗深入剖析機器學(xué)習(xí)算法在解決實際問題中的具體應(yīng)用，處理數(shù)據(jù)從一維到二維，研究對象從文本到圖像，解決問題從股票預(yù)測到圖像去霧。全書用通俗易懂的語言和繪聲繪色的插圖從