作為一門應用型學科，機器學習植根于數學理論，落地于代碼實現(xiàn)。這就意味著，掌握公式推導和代碼編寫，方能更加深入地理解機器學習算法的內在邏輯和運行機制。本書在對全部機器學習算法進行分類梳理的基礎之上，分別對監(jiān)督學習單模型、監(jiān)督學習集成模型、無監(jiān)督學習模型、概率模型四個大類共26個經典算法進行了細致的公式推導和代碼實現(xiàn)，旨在

本書較為全面地介紹了深度學習應用場景下的人工智能技術服務、深度學習數據應用、深度學習基礎應用等技術。全書共10個實訓項目,包括人工智能需求分析、人工智能產品設計、人工智能平臺應用、數據采集工程應用、數據處理工程應用、數據標注工程應用、機器學習模型訓練、深度學習框架應用開發(fā)、深度學習框架基礎功能應用、深度學習線性回歸模型

本書較為全面地介紹了深度學習模型訓練、計算機視覺模型應用、自然語言處理模型應用等技術。全書共9個實訓項目,包括深度學習全連接神經網絡應用、深度學習卷積神經網絡應用、深度學習循環(huán)神經網絡應用、計算機視覺模型數據準備、計算機視覺模型訓練與應用、計算機視覺模型部署、自然語言處理預訓練模型數據準備、自然語言處理預訓練模型訓練與

本書是一本面向計算機類以及非計算機類專業(yè)學生的人工智能通識課程。內容選取上注重人工智能的通識性、典型性，旨在培養(yǎng)高職以及應用型本科學生的人工智能素養(yǎng)、計算思維能力。全書分為6大模塊，分別從不用的層面對人工智能進行介紹。 本書在介紹人工智能通識知識的同時還以新形態(tài)二維碼的方式嵌入了與課程內容相融合的思政元素，分別從家國

本書較為全面地介紹了深度學習應用場景下的數據采集、數據處理、數據標注等技術。全書共12個實訓項目,包括數據采集概述、網絡數據采集、端側數據采集、數據存儲與加載、數據處理概述、圖像類數據處理、文本類數據處理、數據標注概述、圖像數據標注、文本數據標注、深度學習圖像分類應用實戰(zhàn)、深度學習情感分析應用實戰(zhàn)等。本書以企業(yè)用人需求

本書從技術、應用和產業(yè)3個維度為切入點，對智能語音語義領域相關的熱點和趨勢展開研究。本書以“人與機器的對話”開篇，講述人類語音生成、傳播和感知的過程，引發(fā)對于機器智能語音聽說的思考，進而闡述技術探索發(fā)展史；然后，分析了以語音交互為核心的技術現(xiàn)狀，綜合剖析提出全雙工、端到端模型構建、語音假冒攻擊等熱點；其次，從政策、投融

《人工智能與電氣應用》系統(tǒng)地闡述了人工智能與電氣應用的理論基礎及應用實踐。《人工智能與電氣應用》共分為五部分，分別為理論篇、基于人工智能的故障診斷技術、基于人工智能的模式識別和預測技術、基于人工智能的控制和優(yōu)化技術以及展望篇。部分介紹人工智能技術的理論基礎。第二部分介紹風機葉片覆冰故障檢測技術、電網故障診斷技術、電力設

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。那么科幻電影對人工智能起到了怎樣的普及和推動作用？本書將圍繞這些問題，從獨特的視角，為讀者解讀人工智能的秘

本書介紹了人工智能領域常用的方法，包括搜索、統(tǒng)計學習、深度學習和自動機器學習等內容。各章節(jié)涉及的問題均根據歷史典故或現(xiàn)實生活引出，并使用通俗易懂的方式提出問題及其解決方法。因此，讀者在閱讀本書時不會感到枯燥無味，也不需要具備人工智能相關的知識背景。書中包含很多代碼示例，每個示例均有詳細的解釋，有助于讀者進一步理解相應的

本書是人工智能和機器學習領域專業(yè)多年實踐的結晶，深入淺出講解機器學習應用和工程實踐，是對機器學習工程實踐和設計模式的系統(tǒng)回顧。全書分別從項目前的準備，數據收集和準備，特征工程，監(jiān)督模型訓練，模型評估，模型服務、監(jiān)測和維護等方面講解，由淺入深剖析機器學習實踐過程中遇到的問題，幫助讀者快速掌握機器學習工程實踐和設計模式的基