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本书知识全面、实用,共10章,内容包括深度学习数学基础,深度学习基础模型(全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等)和实现,多场景多领域最佳实践,模型优化、加速与部署等。

本书内容讲述:许多AI入门指南可以说都是变相的微积分书籍,但这本书基本上避开了数学。相反,作者JeffProsise帮助工程师和软件开发人员建立了对AI的直观理解,以解决商业问题。需要创建一个系统来检测雨林中非法砍伐的声音、分析文本的情感或预测旋转机械的早期故障?这本实践用书将教你将AI和机器学习应用于职场工作所需的技

本书的编程语言以Python为主,详细介绍了人工智能算法主流类别,从常见的特征处理算法出发,介绍了回归算法、基于实例的算法、树方法、神经网络、自然语言处理、社会网络、群粒子算法、推荐算法。本书针对每一个大类算法都介绍了该门类下的几个经典算法,并运用常见算法库以代码实现为目的,以商业分析、金融投资、科研辅助、工程优化等案

本书首先通过图文、视频等方式带领读者体验身边的人工智能技术应用，使读者初步了解人工智能，然后引领读者认识人工智能关键技术及应用，并使用手机APP实际操作不同领域(如设备故障智能排查、刷脸支付、拍照视物、同声翻译、导航路径规划等)中人工智能的应用，以加深对人工智能知识的理解。本书的主要内容包括体验与认识身边的人工智能技术

本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理，其中，模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深

在人工智能发展的漫长历程中，如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的天堑，创造力也因此被视为人类与机器最本质的区别之一。然而，人类的创造力也终将赋予机器创造力，把世界送入智能创作的新时代。人工智能绘画作品的夺冠、超级聊天机器人ChatGPT的出现，无疑拉开了智能创作时代的序幕。从机器学习到智能创造，从PGC、UGC到AI

本书以“行业应用案例”贯穿课程，每个单元以相关行业中的真实企业应用案例为基础，涉及制造、交通、电商、财会、传媒、金融、互联网、文旅等多个传统行业，在此过程中培养学生人工智能意识、人工智能技术应用等综合职业能力。本书共含12个知识单元，系统讲解了人工智能基础知识及其应用，并通过人工智能技术在各专业场景下的应用案例，解答“

《人工智能基础项目教程》采用项目教程的编排方式，实现了基于工作过程、项目教学的理念。本书共由8个项目组成：人工智能概论、人工智能数据预处理、云计算下的人工智能、人工智能基础知识、人工智能技术在交通系统中的应用、人工智能编程入门、人工智能框架技术、人工智能的行业应用。本书内容丰富，结构清晰，通过具体的实例对人工智能的概念

2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，要求中小学开设人工智能相关课程，并提倡以计算思维为指导，将信息技术课程从技术导向转换为科学导向。因此，机器学习作为人工智能技术的内核，走入我国广大中小学生的课堂是科技发展的必然选择。《BR》本书共11章，系统地介绍机器学习模型中常见的白盒和黑盒模型，以及这些模型统一的框