用Keras、TensorFlow、CoreML,以及TensorFlowLite训练、微调并发布计算机视觉模型。为不同设备开发AI应用,包括RaspberryPi、JetsonNano,以及GoogleCoral。探索有趣的项目,从硅谷“热狗识别”应用程序到谷歌规模的图像搜索,以及40多个案例研究和行业实例。在电子游
这是一本从基础、原理、实战、拓展4个维度系统讲解联邦学习的著作。作者是人工智能领域的资深专家,现任某大型金融集团科技公司联邦学习团队负责人,这本书不仅得到了中外院士的联合推荐,而且得到了来自清华大学、华中科技大学、百度、蚂蚁集团、同盾科技等学术界和企业界的专家的一致推荐。全书共9章,分为4个部分。第1部分基础(第1~2
本书主要根据作者近年来的研究成果,对网络嵌入表示学习技术进行梳理和总结,全书深入浅出地介绍了表示学习的基础理论,及其在网络对齐、地点推荐、电子健康记录挖掘等应用方面的前沿技术。具体包括:单/多关系网络表示理论与技术、基于单关系网络表示的社交网络对齐、基于多关系网络表示学习的知识图谱对齐、基于网络表示的电子健康记录挖掘、
本书涵盖人工智能概述、Python编程基础、TensorFlow机器学习框架、机器学习算法、MNIST数据集及神经网络、TensorFlow高级框架、OpenCV开发与应用等基础知识,并介绍且搭建了计算机视觉中的手写数字识别与人脸识别、自然语言处理中的语音识别与智能聊天机器人具体项目,还介绍并实践了AI开放平台的接入与
创新工场于2017年发起了面向高校在校生的DeeCamp人工智能训练营(简称DeeCamp训练营),训练营内容涵盖学术界与产业界领军人物带来的全新AI知识体系和来自产业界的真实实践课题,旨在提升高校AI人才在行业应用中的实践能力,以及推进产学研深度结合。本书以近两年DeeCamp训练营培训内容为基础,精选部分导师的授课
本书着重叙述人工智能技术的基础知识、工作原理和发展概况,并通过对各种人工智能算法的介绍,讲解人工智能技术在工程领域中的各种实际应用。本书共分为9章,主要内容包括人工智能概述、人工智能算法基础知识、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、人工鱼群算法、神经网络算法、模糊系统、专家系统等。本书不仅涵盖基本的理论知识,还通过相应的实
本书较为系统地介绍了人工智能的发展历史、经典算法和前沿技术,并对算法背后的思维方式进行了哲学思辨。内容既包括经典算法(如k近邻、贝叶斯、决策树和神经网络等),又涵盖前沿技术(如深度学习、自然语言处理等)。本书所有算法均配备对应的实战项目(包括Excel版本和/或Python版本),以帮助读者在实践中理解原理。本书适合高
"人工智能导论"是人工智能方业的入门课程。本书是继2019年首版后修订再版的。本版编写的原则是∶坚持教材的现代性,即新的技术路线与新的体系,并形成新一代人工智能技术;坚持教材的应用性,即将人工智能与其他学科,领域进行融合,将其应用到多个行业中去;坚持教材的引导性,即体现教材的基础性、入门性作用。本书由4篇(共17章)组
本书系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术,全面反映了国内外人工智能研究领域的进展和发展方向。全书共12章。主要介绍了人工智能的概况、人工智能的基本原理和方法、自动推理、机器学习和神经网络等。
本书从实战角度出发,为所有程序员和开发人员提供了使用Swift进行AI和机器学习开发的一站式服务。全书分为三部分:di一部分介绍机器学习和人工智能背后的基础知识;第二部分讨论许多有趣的主题,包括计算机视觉、音频、运动和语言;第三部分详细研究为第二部分的应用程序提供支持的技术。