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《科學(xué)的極致：漫談人工智能》將全面介紹人工智能的發(fā)展歷史、探究過程以及在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，以通俗易懂的語言和生動(dòng)有趣的示例為你揭示人工智能不為人知的奧秘。集智俱樂部是一個(gè)從事學(xué)術(shù)研究、享受科學(xué)樂趣的探索者組成的團(tuán)體，倡導(dǎo)以平等開放的態(tài)度、科學(xué)實(shí)證的精神進(jìn)行跨學(xué)科的研究與交流，力圖搭建一個(gè)中國(guó)的“沒有圍墻的研究所”。這些令人崇敬的、充滿激情與夢(mèng)想的集智俱樂部成員將帶你了解圖靈機(jī)模型、馮·諾依曼計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、怪圈與哥德爾定理、通用人工智能、深度學(xué)習(xí)、人類計(jì)算與自然語言處理，與你一起展開一場(chǎng)令人熱血沸騰的科學(xué)之旅。

·18.3萬字

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人工智能算法基礎(chǔ)

本書分為4章，共20章。其中第1篇為基礎(chǔ)算法篇，從第1章到第9章，講述排序、查找、線性結(jié)構(gòu)、樹、散列、圖、堆棧等基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法；第2篇為機(jī)器學(xué)習(xí)算法篇，從第10章到第14章，講述分類算法、回歸算法、聚類算法、降維算法和集成學(xué)習(xí)算法；第3篇為強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法篇，從第15章到第16章，講述基于價(jià)值的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和基于策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法；第4篇為深度學(xué)習(xí)算法篇，從第17章到第19章，講述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等內(nèi)容。

·0字

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人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

本書分為3個(gè)部分：第1章和第2章是人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的概念、Python開發(fā)環(huán)境的搭建、機(jī)器學(xué)習(xí)bibei的數(shù)學(xué)知識(shí)，以及線性代數(shù)和概率論的相關(guān)知識(shí)；第3~12章主要介紹了回歸模型、分類模型、聚類模型、半監(jiān)督模型的建立和相關(guān)算法的理論，以及如何使用sklearn具體實(shí)現(xiàn)相關(guān)算法模型的搭建；第13章介紹了Spark機(jī)器學(xué)習(xí)，筆者認(rèn)為對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，不能只限于Python中的sklearn的學(xué)習(xí)，還要緊跟大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展。

·0字

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深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從入門到精通

本書專注討論深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用非常廣泛的模型——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該模型特別適用于圖像分類和識(shí)別、目標(biāo)分割和檢測(cè)以及人工智能游戲方面，受眾對(duì)象包括計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、信號(hào)處理、機(jī)電工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)的研究生、教師以及算法工程師和科研工作者。本書的最大特色是對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行由淺入深的分類描述，依次包括：現(xiàn)代雛形、突破模型、應(yīng)變模型、加深模型、跨連模型、區(qū)域模型、分割模型、特殊模型、強(qiáng)化模型和頂尖成就。這種分類框架是在模型概述和預(yù)備知識(shí)的基礎(chǔ)上逐步展開的，既方便讀者入門學(xué)習(xí)，又有助于讀者深入鉆研。

·14.8萬字

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深度學(xué)習(xí)與目標(biāo)檢測(cè)：工具、原理與算法

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展、計(jì)算能力的提升和視覺數(shù)據(jù)的增加，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在圖像搜索、智能相冊(cè)、人臉閘機(jī)、城市智能交通管理、智慧醫(yī)療等諸多領(lǐng)域都取得了令人矚目的成績(jī)。越來越多的人開始關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺包含多個(gè)分支，其中圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、目標(biāo)跟蹤等是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最重要的幾個(gè)研究課題。本書介紹的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，本質(zhì)上就是通過計(jì)算機(jī)運(yùn)行特定的算法，檢測(cè)圖像中一些受關(guān)注的目標(biāo)。當(dāng)今時(shí)代，我們很容易在互聯(lián)網(wǎng)上找到目標(biāo)檢測(cè)算法的開源代碼，運(yùn)行代碼并不是什么難事，但理解其中的原理卻有一定的難度。我們編寫本書的目的就是由淺入深地向讀者講解目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，用相對(duì)通俗的語言來介紹算法的背景和原理，在讀者“似懂非懂”時(shí)給出實(shí)戰(zhàn)案例。實(shí)戰(zhàn)案例的代碼已全部通過線下驗(yàn)證，代碼并不復(fù)雜，可以很好地幫助讀者理解算法細(xì)節(jié)，希望讀者在學(xué)習(xí)理論之后可以親自動(dòng)手實(shí)踐。目標(biāo)檢測(cè)的理論和實(shí)踐是相輔相成的，希望本書可以帶領(lǐng)讀者走進(jìn)目標(biāo)檢測(cè)的世界。

·8.6萬字

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智能計(jì)算系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教程

本書是《智能計(jì)算系統(tǒng)》的配套實(shí)驗(yàn)教程，結(jié)合智能計(jì)算系統(tǒng)的軟硬件技術(shù)棧設(shè)計(jì)了基于通用CPU平臺(tái)和深度學(xué)習(xí)處理器平臺(tái)的分階段實(shí)驗(yàn)和綜合實(shí)驗(yàn)。其中，分階段實(shí)驗(yàn)以風(fēng)格遷移作為驅(qū)動(dòng)范例，包括算法實(shí)驗(yàn)（第2～3章）、編程框架實(shí)驗(yàn)（第4章）、智能編程語言實(shí)驗(yàn)（第5章）、深度學(xué)習(xí)處理器運(yùn)算器設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)（第6章）。通過完成分階段實(shí)驗(yàn)，讀者可以開發(fā)出一個(gè)可完成圖像風(fēng)格遷移任務(wù)的智能計(jì)算系統(tǒng)。綜合實(shí)驗(yàn)（第7章）包括目標(biāo)檢測(cè)、文本檢測(cè)、自然語言處理等不同應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)，可以幫助讀者鞏固對(duì)軟硬件技術(shù)棧相關(guān)知識(shí)的系統(tǒng)理解，讓讀者了解不同應(yīng)用領(lǐng)域?qū)χ悄苡?jì)算系統(tǒng)的需求。本書適合作為高等院校人工智能及相關(guān)專業(yè)的教材，以及相關(guān)領(lǐng)域從業(yè)人員的參考書。作者團(tuán)隊(duì)還為本書設(shè)計(jì)了一款配套的游戲，利用游戲中的“稠密獎(jiǎng)勵(lì)”“即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)”和“體系性獎(jiǎng)勵(lì)”等機(jī)制來提升讀者的學(xué)習(xí)熱情。

·13.4萬字

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新智人新時(shí)代

本書分為十四個(gè)章節(jié)，分別從新智器時(shí)代降臨、身邊的智能應(yīng)用、計(jì)算機(jī)真的有智能嗎、智能來自何方、刷出你的臉、計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別原理、機(jī)器識(shí)物、像人類一樣學(xué)習(xí)、人工智能之棋藝、辯論賽、機(jī)器識(shí)字、智能管家、智慧校園、未來已來等方面介紹人工智能，以淺顯易懂的語言，理論聯(lián)系實(shí)際，向讀者展示了人工智能的原理、應(yīng)用和發(fā)展。人工智能在社會(huì)和學(xué)校中的應(yīng)用還是新生事物。在中小學(xué)開展人工智能教育意義重大，學(xué)校既可將人工智能作為教學(xué)內(nèi)容，又可將人工智能作為教學(xué)手段，更可將人工智能與學(xué)科教學(xué)、學(xué)生發(fā)展結(jié)合起來，積極推動(dòng)人工智能和教育深度融合，促進(jìn)教育變革創(chuàng)新。編委會(huì)全體成員認(rèn)真探索、不斷總結(jié)，整理了一些人工智能與中小學(xué)教學(xué)相結(jié)合的課程素材，并編寫成書。本書適合在校學(xué)生和對(duì)人工智能感興趣的讀者閱讀。

·3.1萬字

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解碼智能時(shí)代：從中國(guó)國(guó)際智能產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)瞭望全球智能產(chǎn)業(yè)

對(duì)這個(gè)全新的智能產(chǎn)業(yè)時(shí)代，整個(gè)世界仍然缺乏精準(zhǔn)的定義與完整的概括，它的范圍，它的內(nèi)涵，它對(duì)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、制造、生活乃至文化有什么影響，還不夠清晰。不管是各國(guó)政府部門，還是全球創(chuàng)新企業(yè)，或是研究機(jī)構(gòu)、科研學(xué)者、專業(yè)媒體、消費(fèi)大眾，都期待全球智力頂尖匯聚一堂，共同勾勒這個(gè)已經(jīng)啟動(dòng)的偉大時(shí)代，能夠?yàn)榇蠹医议_科技智能時(shí)代的神秘面紗。本書基于對(duì)在重慶舉辦的兩屆中國(guó)國(guó)際智能產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)和重慶本地科技智造產(chǎn)業(yè)的觀察，全面展示了兩屆智博會(huì)的成果，展示了重慶的相關(guān)政策以及重慶相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況和布局以及重慶在科技智能產(chǎn)業(yè)的遠(yuǎn)大前景，為重慶科技智造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展賦能造勢(shì)，提升智博會(huì)的吸引指數(shù)，提高重慶市在全球范圍的影響力。

·11.7萬字

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解碼智能時(shí)代2021：從中國(guó)國(guó)際智能產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)瞭望全球智能產(chǎn)業(yè)

本書分“盛會(huì)”“趨勢(shì)”“實(shí)踐”“成果”“重慶”五章。“盛會(huì)”：對(duì)2020線上智博會(huì)的記錄與介紹。突出對(duì)創(chuàng)新思想的記錄，展現(xiàn)全球精英在智能化方向的思想演進(jìn)。“趨勢(shì)”：展望了智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。“實(shí)踐”：“趨勢(shì)”空中展開、“實(shí)踐”具體落地，聚焦制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、城市建設(shè)、公共衛(wèi)生等各種場(chǎng)景應(yīng)用。“成果”：回到讀者的身邊，檢視人工智能已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的成果，智能材料、工業(yè)互聯(lián)、自動(dòng)駕駛、智慧文旅、智慧防疫、智慧金融、智慧政務(wù)等，不再是想象，而是可感知的現(xiàn)實(shí)。“重慶”：回到重慶，站在一個(gè)全新時(shí)代重新審視，從想象、戰(zhàn)略、實(shí)踐與未來等多個(gè)視角，探究這個(gè)“智造重鎮(zhèn)”、這座“智慧名城”，從何而來，向何處去。

·11.1萬字

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Python程序設(shè)計(jì)：人工智能案例實(shí)踐

本書共16章。第1~10章介紹Python編程，涉及人工智能、基本描述統(tǒng)計(jì)、集中趨勢(shì)和分散度量、模擬、靜態(tài)和動(dòng)態(tài)可視化、使用CSV文件、用于數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)整理的Pandas、時(shí)間序列和簡(jiǎn)單線性回歸。第11~16章提供多種實(shí)踐案例研究，涉及自然語言處理、Twitter數(shù)據(jù)挖掘、IBMWatson認(rèn)知計(jì)算、包含分類和回歸的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)、聚類無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)、包含Hadoop/Spark/NoSQL/物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)等。

·32.1萬字

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智能與安全漫語

《智能與安全漫語》一書圍繞智能系統(tǒng)、人工智能和安全領(lǐng)域的基本要素及其交織關(guān)系，將重要的概念、事實(shí)和觀點(diǎn)融入“往日蹤跡”“現(xiàn)實(shí)浪潮”和“未來世界”三個(gè)時(shí)空背景之中，以精彩、通俗的講述和闡釋，為大眾認(rèn)識(shí)蓬勃發(fā)展的智能世界、理解日益重要的安全體系，提供有力的幫助和啟迪。

·10.3萬字

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從零開始：機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)原理和算法實(shí)踐

零基礎(chǔ)讀者應(yīng)如何快速入門機(jī)器學(xué)習(xí)？數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱的讀者應(yīng)如何理解機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)原理？這些正是本書要解決的問題。本書從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)入手，通過前3章的介紹，幫助讀者輕松復(fù)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的數(shù)學(xué)知識(shí)；然后，通過第4-第13章的介紹，逐步講解機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法的相關(guān)知識(shí)，幫助讀者快速入門機(jī)器學(xué)習(xí)；最后，通過第14章的綜合實(shí)踐，幫助讀者回顧本書內(nèi)容，進(jìn)一步鞏固所學(xué)知識(shí)。《機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)原理和算法實(shí)踐》適合對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣但數(shù)學(xué)基礎(chǔ)比較薄弱的讀者學(xué)習(xí)，也適合作為相關(guān)專業(yè)的學(xué)生入門機(jī)器學(xué)習(xí)的參考用書。

·13.5萬字

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漫畫圖解人工智能

本書通過有趣的插圖和簡(jiǎn)潔的文字帶您漫步在人工智能的世界中，與您分享這個(gè)非凡工具帶來的驚奇和震撼，同時(shí)幫助您了解它如何運(yùn)行以及它的局限性。作者在每個(gè)章節(jié)都揭示了人工智能的某一特性，并充分評(píng)估了這一領(lǐng)域的種種可能性。作者還探討了研究人員面臨的挑戰(zhàn)及社會(huì)人工智能問題等。

·7.1萬字

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元學(xué)習(xí)：基礎(chǔ)與應(yīng)用

本書介紹了元學(xué)習(xí)方法的發(fā)展歷史、起源、思想、近來流行的元學(xué)習(xí)方法，以及這些方法的組織思路、改進(jìn)方案、相互繼承、如何應(yīng)用。本書共11章，分為兩部分：元學(xué)習(xí)方法思想的介紹和元學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景中模型的介紹。這些內(nèi)容介紹了如何在元學(xué)習(xí)框架下融入強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際應(yīng)用中深度模型的改進(jìn)，以適應(yīng)復(fù)雜多變的實(shí)際任務(wù)。

·19.7萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)編程：從編碼到深度學(xué)習(xí)

本書從一個(gè)完全不了解機(jī)器學(xué)習(xí)的程序員的視角出發(fā)，通過一系列生動(dòng)有趣的具體應(yīng)用實(shí)例，運(yùn)用詼諧的語言以循序漸進(jìn)的方式比較系統(tǒng)地介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)思想、基本理論和重要算法，比較細(xì)致地剖析線性模型、感知機(jī)模型、淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)原理與編程方法，引導(dǎo)讀者親自動(dòng)手從零開始打造和完善機(jī)器學(xué)習(xí)的底層代碼，逐步消除對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理的認(rèn)知盲點(diǎn)，讓廣大初學(xué)者能夠較為輕松地掌握機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本理論和編程技術(shù)。本書是從零基礎(chǔ)初學(xué)者的思維角度編寫的，適合作為智能科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)以及相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生的機(jī)器學(xué)習(xí)入門教材，也可供工程技術(shù)人員和自學(xué)讀者學(xué)習(xí)參考。

·15.6萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估實(shí)戰(zhàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估力求用科學(xué)的指標(biāo)，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行完整、可靠的評(píng)價(jià)。本書詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估的理論、方法和實(shí)踐。全書分為3個(gè)部分。第1部分包含第1章～第3章，針對(duì)分類算法、回歸算法和聚類算法分別介紹對(duì)應(yīng)的基礎(chǔ)理論和評(píng)估方法；第2部分包含第4章～第8章，介紹更復(fù)雜的模型（如深度學(xué)習(xí)模型和集成樹模型）的對(duì)比與評(píng)估，并且針對(duì)它們實(shí)際應(yīng)用的業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹一些特有的評(píng)估指標(biāo)和評(píng)估體系；第3部分包含第9章～第11章，總結(jié)算法評(píng)估的常用工具、技術(shù)及方法論，包括實(shí)用的可視化工具介紹，并討論機(jī)器學(xué)習(xí)算法的本質(zhì)。本書適合機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)相關(guān)從業(yè)者和算法工程師閱讀，也適合想要從事人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工作的人士學(xué)習(xí)和參考。

·12.3萬字

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聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)及實(shí)戰(zhàn)

本書針對(duì)產(chǎn)業(yè)界在智能化過程中普遍面臨的數(shù)據(jù)不足問題，詳細(xì)地闡述了聯(lián)邦學(xué)習(xí)如何幫助企業(yè)引入更多數(shù)據(jù)、提升機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)一般分布在不同的位置，受隱私保護(hù)法規(guī)限制不能共享，形成了“數(shù)據(jù)孤島”。聯(lián)邦學(xué)習(xí)像“數(shù)據(jù)孤島”之間的特殊橋梁，通過傳輸變換后的臨時(shí)變量，既能實(shí)現(xiàn)模型效果提升，又能確保隱私信息的安全。本書介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的原理和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，主要內(nèi)容包括隱私保護(hù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)知識(shí)，聯(lián)邦求交、聯(lián)邦特征工程算法，三種常見的聯(lián)邦形式，以及工程架構(gòu)、產(chǎn)業(yè)案例、數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)等。

·18.5萬字

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圖解人工智能

近年，人工智能熱潮席卷而來。本書以圖解的方式網(wǎng)羅了人工智能開發(fā)必備的基礎(chǔ)知識(shí)，內(nèi)容涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖像和語音的模式識(shí)別、自然語言處理、分布式計(jì)算等熱門技術(shù)。全書以圖配文，深入淺出，是一本兼顧理論和技術(shù)的人工智能入門教材。旨在幫助讀者建立對(duì)人工智能技術(shù)的整體印象，為今后深入探索該領(lǐng)域打下基礎(chǔ)。另外，書中設(shè)有專欄和“小貼士”，介紹了相關(guān)術(shù)語的背景知識(shí)，可幫助讀者擴(kuò)充知識(shí)面，進(jìn)一步理解相關(guān)技術(shù)。

·10.4萬字

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人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)

本書分為兩個(gè)部分，共12章。第1章到第5章介紹了大數(shù)據(jù)的本體論、機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理論等內(nèi)容，為具體場(chǎng)景、算法的實(shí)踐奠定了基礎(chǔ)。讀者可以了解到，在工程實(shí)踐中，對(duì)大數(shù)據(jù)的處理、轉(zhuǎn)化方式與人類學(xué)習(xí)知識(shí)并將其轉(zhuǎn)化為實(shí)踐的過程是多么相似。在對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的介紹中，會(huì)對(duì)其數(shù)學(xué)原理、訓(xùn)練過程做基本的講解，并輔以代碼幫助讀者了解真實(shí)場(chǎng)景中技術(shù)工具的使用。第6章到第12章提供了多個(gè)不同的用例，章節(jié)之間彼此獨(dú)立，介紹了如何用人工智能技術(shù)（自然語言處理、模糊系統(tǒng)、遺傳編程、群體智能、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)安全、認(rèn)知計(jì)算）實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)自動(dòng)化解決方案。如果讀者對(duì)Java編程語言、分布式計(jì)算框架、各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一定的了解，那么本書可以幫助你建立一個(gè)全局觀，從更廣闊的視角來看待人工智能技術(shù)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。如果讀者對(duì)上述知識(shí)一無所知，但是對(duì)大數(shù)據(jù)人工智能的技術(shù)、業(yè)務(wù)非常感興趣，那么可以通過本書獲得從零到一的認(rèn)知提升。

·13.3萬字

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AI制勝：機(jī)器學(xué)習(xí)極簡(jiǎn)入門

機(jī)器學(xué)習(xí)包括有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，而具體的問題又大致可以分兩類：分類問題和回歸問題。本書分為8章，使用Python第三方工具庫(kù)深入講解機(jī)器學(xué)習(xí)極大重要算法的實(shí)現(xiàn)，內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)概述、貝葉斯分類、決策樹、集成學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割圖片實(shí)戰(zhàn)。

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人工智能

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