全書共分為兩篇：在上篇中，將從浩瀚的數(shù)學海洋中擷取機器學習研究人員最為必須和重要的數(shù)學基礎。內(nèi)容主要包括：微積分（含場論）、數(shù)值計算和常用最優(yōu)化方法、概率論基礎與數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)等。在下篇中，將選取機器學習中最為常用的算法和模型進行講解，這部分內(nèi)容將涉及（廣義）線性回歸、圖模型（包含貝葉斯網(wǎng)絡和HMM等）、分類算法（

本書介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的核心——錯綜復雜的細節(jié)和算法的微妙之處。主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的高級主題和使用Keras和TensorFlow的對象檢測。

本書通過聚焦于開發(fā)基于神經(jīng)網(wǎng)絡的解決方案來介紹機器學習，首先將從熟悉構建深度學習解決方案所需的概念和技術開始，然后介紹如何創(chuàng)建分類器、構建目標檢測和語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡、訓練生成式模型，以及使用TF2.0的工具，如TensorFlowDatasets和TensorFlowHub，加速開發(fā)過程。學完本書之后，讀者將能夠使用T

深度學習是目前學術界和工業(yè)界都非�；馃岬脑掝}，在許多行業(yè)有著成功應用。本書由Hulu的近30位算法研究員和算法工程師共同編寫完成，專門針對深度學習領域，是《百面機器學習：算法工程師帶你去面試》的延伸。全書內(nèi)容大致分為兩個部分，第一部分介紹經(jīng)典的深度學習算法和模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、圖神經(jīng)網(wǎng)絡、生成模型、生

本教材由廣州華立科技職業(yè)學院計算機信息工程學院院長牽頭,聯(lián)合省內(nèi)外多所院校共同編寫。本書是一本基礎性強、可讀性好、適合于高職學生學習的人工智能通識課教材,在簡述人工智能的理論與方法基礎上,較詳細地介紹了人工智能在工業(yè)領域中的應用,包括人工智能基礎知識專家系統(tǒng)、智能控制、計算智能及其應用、數(shù)據(jù)挖掘與智能決策、智能制造、智

本書以實驗為主，在實驗中穿插講解了用到的理論知識，對于理論知識，點到為止，夠用即可。本書由基礎實驗、BasicRF的無線通信及應用以及綜合應用三篇構成。基礎實驗包括23個實驗，主要介紹了CC2530基礎知識、I/O控制、中斷、時鐘、UART串口通信等知識點。BasicRF無線通信及應用包括7個實驗，由淺入深，講解了點對

書稿主要包括以下內(nèi)容：第一章序言、第二章物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)模型、第三章易受攻擊的特點和面臨的威脅、第四章物聯(lián)網(wǎng)安全、第五章社會治理、第六章物聯(lián)網(wǎng)應用的案例研究，全面系統(tǒng)介紹了物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)，以及應對的技術手段、治理策略和相關案例。

全書共11章，分別為人工智能的基本概念與主要研究領域、知識表示與知識圖譜、確定性推理方法、不確定性推理方法、搜索求解策略、進化算法、及應用、群智能算法及其應用、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、專家系統(tǒng)、自然語言理解及其應用。附錄中給出了本書習題的簡要解答和實驗指導書。本書主要作為計算機類、自動化類、電氣類、電子信息類、機械類等專業(yè)本科生

本書理論知識體系完備，由淺入深，系統(tǒng)性地介紹了深度學習模型的發(fā)展脈絡，以及模型深度設計、模型寬度設計、模型通道維度設計、殘差連接設計、分組卷積設計、多尺度與非正常卷積設計、多輸入網(wǎng)絡設計、時序神經(jīng)網(wǎng)絡設計、三維卷積網(wǎng)絡設計、動態(tài)推理模型與注意力機制設計、生成對抗網(wǎng)絡設計這10類主流的深度學習模型設計思想。同時，本書為各

無論你是一名渴望進入人工智能世界的軟件工程師，一名經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家，還是一名懷揣創(chuàng)造下一個人工智能爆款應用偉大夢想的業(yè)余愛好者，你可能都想知道從哪里開始深度學習。這本循序漸進的指導書會教你如何通過實際動手操作的方式為云計算、移動端、瀏覽器和邊緣設備構建實用的深度學習應用程序。