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AI落地:讓人工智能為你所用
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面對人工智能(AI)這一技術名詞和概念,你是否以為它門檻高、特復雜、難以落地?面對人工智能產品爆發式涌現,你是否擔心它會奪走你的工作,進而產生恐慌和憂慮?面對日常見到的“人工智障”工具,你是否對人工智能產生過質疑?進入人工智能時代,你能夠做什么?需要掌握哪些技能?如何讓技術為自己服務?本書結合人工智能落地的方法和案例,采用通俗易懂的語言,為你揭開人工智能的面紗,教你尋找在生活中、工作中適合人工智能落地的場景,以及評價其價值的方法,助你實現降本增效的目標。書中不僅將算法原理和思維融入日常熟知事物做對比,以便讓你了解技術,還總結了人工智能落地的步驟和評估方法來幫助讀者找到人工智能落地潛在的機會,使讀者能夠在閱讀完本書內容后,對于人工智能的應用場景及如何實際操作成功落地部署有一定的了解。此外,閱讀本書,讀者還可以了解目前人工智能技術的局限及后續的技術發展方向。本書適合正在或希望從事人工智能產品設計和運營的人員、與人工智能相關的技術人員、想認識和充分了解人工智能發展的人員閱讀。關注作者公眾號:AI落地方法論,獲得課程、AI體驗工具。

王海屹 ·人工智能 ·14.3萬字

深度學習與神經網絡
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神經網絡與深度學習是人工智能研究的重要領域,是機器學習的重要組成部分。人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規律的科學。本書緊緊圍繞神經網絡和深度學習的基礎知識體系進行系統的梳理,力求從基礎理論、經典模型和前沿應用展開論述,便于讀者能夠較為全面地掌握深度學習的相關知識。全書共16章。第1章是緒論,簡要介紹人工智能、機器學習、神經網絡與深度學習的基本概念及相互關系,并對神經網絡的發展歷程和產生機理進行闡述;第2章介紹神經網絡的基本神經元模型、網絡結構、學習方法、學習規則、正則化方法、模型評估方法等基礎知識;第3~8章介紹多層感知器神經網絡、自組織競爭神經網絡、徑向基函數神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制與反饋網絡;第9章介紹深度學習網絡優化的相關內容;第10~13章介紹受限玻爾茲曼機和深度置信網絡、棧式自編碼器、生成對抗網絡和圖神經網絡;第14章介紹深度強化學習;第15章介紹深度學習的可解釋性;第16章介紹多模態預訓練模型。深度學習是源于對含有多個隱藏層的神經網絡結構進行的研究,以便建立和模擬人腦的學習過程。本書整理了人工神經網絡從簡單到復雜的模型,歸納和總結了神經網絡的理論、方法和應用實踐。本書可以作為高等院校人工智能及相關專業或非計算機專業的參考用書,也可以作為人工智能領域的科技工作者或科研機構工作人員的參考用書。

趙眸光編著 ·人工智能 ·20萬字

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