本书第1章介绍联邦学习的发展背景和历程,以及金融业中数据共享的机遇和挑战。第2-5章介绍不同类型的机器学习方法在联邦学习模式下的实现,以及关键算法原理。第6章介绍联邦学习开源框架FATE的架构和部署,以及在金融控股集团内大数据平台上建立跨机构统一数据科学平台的实施方案。第7章从建模者的角度展示了典型建模流程的实战过程。
作为一门应用型学科,机器学习植根于数学理论,落地于代码实现。这就意味着,掌握公式推导和代码编写,方能更加深入地理解机器学习算法的内在逻辑和运行机制。本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上,分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型四个大类共26个经典算法进行了细致的公式推导和代码实现,旨在
本书较为全面地介绍了深度学习应用场景下的人工智能技术服务、深度学习数据应用、深度学习基础应用等技术。全书共10个实训项目,包括人工智能需求分析、人工智能产品设计、人工智能平台应用、数据采集工程应用、数据处理工程应用、数据标注工程应用、机器学习模型训练、深度学习框架应用开发、深度学习框架基础功能应用、深度学习线性回归模型
本书较为全面地介绍了深度学习模型训练、计算机视觉模型应用、自然语言处理模型应用等技术。全书共9个实训项目,包括深度学习全连接神经网络应用、深度学习卷积神经网络应用、深度学习循环神经网络应用、计算机视觉模型数据准备、计算机视觉模型训练与应用、计算机视觉模型部署、自然语言处理预训练模型数据准备、自然语言处理预训练模型训练与
本书是一本面向计算机类以及非计算机类专业学生的人工智能通识课程。内容选取上注重人工智能的通识性、典型性,旨在培养高职以及应用型本科学生的人工智能素养、计算思维能力。全书分为6大模块,分别从不用的层面对人工智能进行介绍。 本书在介绍人工智能通识知识的同时还以新形态二维码的方式嵌入了与课程内容相融合的思政元素,分别从家国
本书较为全面地介绍了深度学习应用场景下的数据采集、数据处理、数据标注等技术。全书共12个实训项目,包括数据采集概述、网络数据采集、端侧数据采集、数据存储与加载、数据处理概述、图像类数据处理、文本类数据处理、数据标注概述、图像数据标注、文本数据标注、深度学习图像分类应用实战、深度学习情感分析应用实战等。本书以企业用人需求
本书从技术、应用和产业3个维度为切入点,对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇,讲述人类语音生成、传播和感知的过程,引发对于机器智能语音听说的思考,进而阐述技术探索发展史;然后,分析了以语音交互为核心的技术现状,综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点;其次,从政策、投融
《人工智能与电气应用》系统地阐述了人工智能与电气应用的理论基础及应用实践。《人工智能与电气应用》共分为五部分,分别为理论篇、基于人工智能的故障诊断技术、基于人工智能的模式识别和预测技术、基于人工智能的控制和优化技术以及展望篇。部分介绍人工智能技术的理论基础。第二部分介绍风机叶片覆冰故障检测技术、电网故障诊断技术、电力设
人工智能无疑是近几年最火的名词之一。然而,究竟什么是人工智能?为什么说人工智能的**目标是创造“生命”?目前人工智能的硅基生命之路遇到了哪些坎坷?人工智能的未来如何?不可否认的是,许多人了解人工智能是通过科幻电影。那么科幻电影对人工智能起到了怎样的普及和推动作用?本书将围绕这些问题,从独特的视角,为读者解读人工智能的秘
本书介绍了人工智能领域常用的方法,包括搜索、统计学习、深度学习和自动机器学习等内容。各章节涉及的问题均根据历史典故或现实生活引出,并使用通俗易懂的方式提出问题及其解决方法。因此,读者在阅读本书时不会感到枯燥无味,也不需要具备人工智能相关的知识背景。书中包含很多代码示例,每个示例均有详细的解释,有助于读者进一步理解相应的