深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個活躍領(lǐng)域，《深度學(xué)習(xí)入門》的宗旨在于為深度機器學(xué)習(xí)的初學(xué)者提供一本通俗易懂、內(nèi)容全面、理論深入的學(xué)習(xí)教材。本書的內(nèi)容大體可以分為機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、順序傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)、玻爾茲曼機和深度強化學(xué)習(xí)四個部分，既考慮了通俗性和完整性，又介紹了深度學(xué)習(xí)的各個方面。其中機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)部分介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

作為機器學(xué)習(xí)的核心，《機器學(xué)入門》介紹了基于貝葉斯推論的機器學(xué)習(xí)，其基本思想是將數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)產(chǎn)生的過程視為隨機事件，從數(shù)據(jù)的固有特征開始，通過一系列假設(shè)來進行數(shù)據(jù)的描述，進而構(gòu)建出與機器學(xué)習(xí)任務(wù)相適應(yīng)的隨機模型，然后通過模型的解析求解或近似求解得出未知事件的預(yù)測模型。通過貝葉斯學(xué)習(xí)，我們可以了解到更多關(guān)于數(shù)據(jù)的信息，進而

本書采用技術(shù)分析與場景描述相結(jié)合的模式，圍繞物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)和安全防控等方面進行系統(tǒng)的介紹。本書主要包括物聯(lián)網(wǎng)概述、物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)知識、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)、場景角度的IoT安全、技術(shù)角度的IoT安全、物聯(lián)網(wǎng)流量安全、區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng)安全七部分內(nèi)容。

增強現(xiàn)實（AR）作為虛擬現(xiàn)實的一個技術(shù)延伸，是虛擬與現(xiàn)實的連接入口，是一種實時計算攝像機捕捉到的現(xiàn)實影像的位置及角度并加上相應(yīng)虛擬信息的技術(shù)。伴隨著AR技術(shù)迅速發(fā)展的是其3D實感攝像設(shè)備的快速更新。將這些3D實感攝像設(shè)備結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可廣泛應(yīng)用于導(dǎo)航與定位、遠(yuǎn)程醫(yī)療、智能家居控制等多種領(lǐng)域。本書從系統(tǒng)設(shè)計的角度出發(fā)，由

數(shù)字化技術(shù)是智能制造的核心，基于VR/AR的可視化技術(shù)則是智能制造的先進載體。本書主要內(nèi)容包括：介紹基于VR/AR的數(shù)字化制造的基礎(chǔ)理論與技術(shù)支撐體系；然后給出關(guān)鍵支撐技術(shù)和使能技術(shù)；從智能制造的設(shè)計、制造、服務(wù)的全生命周期角度，展開航天航空、海工、汽車、紡織、物流等行業(yè)領(lǐng)域的VR/AR的智能制造應(yīng)用新方法；后介紹國內(nèi)

本書全面系統(tǒng)地講解了深度學(xué)習(xí)相關(guān)的知識。全書共8章，內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)簡介及TensorFlow安裝，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的TensorFlow實現(xiàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（上）、經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（下）、深度學(xué)習(xí)用于文本序列和深度學(xué)習(xí)實驗項目等內(nèi)容。 本書以知識體系為基礎(chǔ)，以課堂案例為載體，采取理論與實踐相

本書從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識講起，逐步深入到Python進階實戰(zhàn)，通過對各種實用的第三方庫進行詳細(xì)講解與實戰(zhàn)運用，讓讀者不但能夠更加深入地了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而且能夠簡單高效地搭建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即使沒有專業(yè)背景知識也能輕松入門神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 本書分為11章，涵蓋的主要內(nèi)容有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識，計算機程序的特點，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本書圍繞人工智能研究的發(fā)展以及由人工智能技術(shù)發(fā)展而引起的一系列問題展開討論。該書首先介紹了什么是人工智能，以及人工智能對社會產(chǎn)生的正面和負(fù)面影響，并對人工智能所涉及的倫理道德問題進行分析，最后探討了人工智能未來發(fā)展的可能性。全書配有大量彩色插圖與照片、術(shù)語表、指南、視頻資源鏈接、文本相關(guān)問題與報道觀點、詳盡的索引補充和

隨著機器學(xué)習(xí)算法的普及，開發(fā)和優(yōu)化這些算法的新工具也得到了發(fā)展。本書首先介紹了scikit-learn包，學(xué)習(xí)如何使用scikit-learn語法；學(xué)習(xí)監(jiān)督模型和無監(jiān)督模型之間的差異，以及為每個數(shù)據(jù)集選擇適當(dāng)算法的重要性；學(xué)習(xí)將無監(jiān)督聚類算法應(yīng)用到真實的數(shù)據(jù)集中，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律，并在探索中解決無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)問題。

本書主要內(nèi)容包括初識人工智能、識文解意、看圖辨物、聽音識意、觀影察行、前瞻人工智能。