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Python人工智能
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本書系統地介紹了基于Python平臺的人工智能的原理及實現過程,全書共7章。第1章“從這里開始認識Python”,介紹人工智能及Python基礎知識;第2章“Python語法基礎”,通過生動有趣的實驗實例介紹Python編程語法知識;第3章“Python程序設計”,以實例為基礎,介紹Python的編程方法;第4章“數據結構”,通過范例介紹列表、元組、字典、集合、函數等數據結構的使用方法;第5章“數據庫及應用”,主要介紹Python數據庫應用及Web應用開發技術,通過實例講解Python數據庫應用;第6章“大數據應用”,基于實例,主要介紹網絡爬蟲、Excel數據爬取及分析處理等技術,了解數據挖掘分析處理等大數據應用技術的一般設計流程;第7章“人工智能”,以具體實例講解照片人臉識別、圖像識別、視頻人臉識別、聊天機器人、微信語音聊天機器人、圖文識別、語音識別及花朵識別等人工智能深度學習技術。本書圖文并茂,示例豐富,講解細致透徹,介紹深入淺出,章后練習精廣,具有很強的實用性和可操作性,適合初學或自學Python的學生,可作為中小學STEM教育或培訓機構的人工智能課程教材,也可作為大中專院校人工智能、軟件工程、計算機等專業以及相關課程的教材或參考書,還可以當作全國計算機二級(Python)考試的教材使用。

劉偉善 ·人工智能 ·7.8萬字

腦機穿越:腦機接口改變人類未來(2021年版)

《腦機穿越》講述了“人機融合”的未來,即“腦機接口時代”的到來!在未來科技的驅動下,科幻大片的場景已逐漸走入現實。人類通過思維控制人造工具,如今聽起來無法想象的事情,在未來會成為常態。從海洋深處到超新星禁區,甚至到我們體內細胞間的微小裂縫,人類的觸及范圍將追上我們探索未知領域的野心。《腦機穿越》也是“腦機接口”的簡要發展史。作者尼科萊利從腦機接口對傳統神經科學的顛覆,到早期的“信息輸出”,即機器如何讀取大腦信息;再到現在科學家苦心鉆研的“信息輸入”問題,即反饋信號如何作用于大腦……為我們描繪了一幅人類未來新圖景!在未來,隨著腦機接口技術的不斷完善,很多漸凍人患者、嚴重癱瘓患者也將從中受益。腦機接口有望讓這些病患重新恢復功能性運動,重新學會行走。同時,腦機接口并不只局限在醫療康復領域,作者正在進行的“大腦校園”項目將是多學科合作的典范,它將提升人們的教育、健康及生活標準。甚至,我們能進入祖先的記憶庫,下載他的思想,通過他私密的感情和生動的記憶,創造一次你們原本永遠都不可能經歷的邂逅……對于腦機接口將為人類帶來怎樣的未來生活,這些僅是窺豹一斑。

(巴西)米格爾·尼科萊利斯 ·人工智能 ·19.8萬字

Serverless架構下的AI應用開發:入門、實戰與性能優化
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這是一部指導讀者在Serverless架構下開發、部署和運維機器學習項目的實戰性著作。本書由阿里巴巴官方出品,來自阿里云和螞蟻集團的Serverless產品專家、AI算法專家、Serverless解決方案架構師、Serverless工具鏈技術負責人聯合撰寫,全方位地梳理和總結了阿里在Serverless架構下的機器學習實戰經驗,得到了企業界和學術界的10余位專家的高度認可。具體內容上,本書主要包含如下幾個方面:(1)Serverless架構基礎詳細介紹了Serverless架構的概念、特點和應用場景,Serverless架構下的應用開發、部署的流程和方法,以及傳統的Web框架如何向Serverless架構遷移和部署,這些都是在Serverless架構下開發和部署應用必備的基礎知識。(2)機器學習算法和機器學習框架在Serverless架構下的應用詳細講解了支持向量機、神經網絡等各種機器學習常用的算法和模型,以及Scikit-learn、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等4種主流深度學習框架與Serverless架構的結合,為讀者在Serverless架構下開發機器學習應用打下基礎。(3)Serverless架構下的機器學習項目實戰首先通過幾個實戰案例講解了圖像識別、模型升級、情感分析等機器學習領域的高頻應用的Serverless化,為傳統的AI應用遷移和部署到Serverless架構給出指引;然后通過兩個綜合案例講解了機器學習應用在Serverless架構上從設計、開發、部署到運維的全流程。(4)Serverless應用性能優化總結了Serverless架構下應用性能優化的方法和經驗,比如冷啟動的優化方案、開發注意事項等。

劉宇 田初東等 ·人工智能 ·12萬字

AIGC原理與實踐:零基礎學大語言模型、擴散模型和多模態模型
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本書旨在幫助沒有任何人工智能技術基礎的工程師們全面掌握AIGC的底層技術原理,以及大語言模型、擴散模型和多模態模型的原理與實踐。本書的核心價值是,首先為想學習各種大模型的讀者打下堅實的技術基礎,然后再根據自己的研究方向展開深入的學習,達到事半功倍的效果。通過閱讀本書,您將學習如下內容:(1)AIGC技術基礎深入了解神經網絡的基礎知識,包括卷積神經網絡和循環神經網絡的原理與應用。并通過學習神經網絡的優化方法,您將掌握如何優化和提升神經網絡的性能。(2)圖像生成模型包括從自動編碼器(AE)、變分自編碼器(VAE)、生成對抗網絡(GAN)等圖像生成模型。通過學習優化方法,如WGAN、WGAN-WP、StyleGAN等,您將掌握如何提高圖像生成模型的質量和穩定性。同時,了解圖像生成模型的應用,如遷移學習、風格遷移等,讓您輕松實現個性化創作。此外,還將帶您深入了解DDPM、DDIM等擴散模型的前沿技術,為您展現圖像生成技術的最新成果,探索更加出色的生成效果和表達方式。(3)語言生成模型了解注意力機制、Transformer架構等基礎知識,深入探索GAT系列、大語言模型(如ChatGPT),讓您掌握自然語言處理的精髓。(4)多模態模型了解CLIP、StableDiffusion、DALL.E等多模態模型,觸碰視覺和文字的奇妙交織,領略多模態智能的廣闊前景。

吳茂貴 ·人工智能 ·16.7萬字

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