TensorFlow是谷歌公司于2015年研發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架。它的出現(xiàn)降低了人工智能時代的入門門檻，提高了開發(fā)效率。本書針對TensorFlow2.0版本編寫，基于工作過程進(jìn)行系統(tǒng)化的體例設(shè)計，采用理論知識結(jié)合項目實例的形式，由淺入深地介紹TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架的原理、特性、編程技巧和應(yīng)用方法。本書包含深度學(xué)

本書共9章，主要介紹了人工智能在監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)3個領(lǐng)域的10種常見算法，包括kNN、貝葉斯、決策樹、支持向量機、集成學(xué)習(xí)、K-means、線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積網(wǎng)絡(luò)、Q-learning等。全書采用Python作為實現(xiàn)語言，通過大量原創(chuàng)圖表及實用案例讓讀者參與和體驗人工智能的決策過程，希望讀者能夠了解

人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學(xué)科。本書系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本理論、基本技術(shù)、研究方法和應(yīng)用領(lǐng)域等內(nèi)容,比較全面地反映了國內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的*進(jìn)展和發(fā)展方向,包括智能優(yōu)化算法及應(yīng)用研究。本書共6章,主要內(nèi)容包括:人工智能的定義、起源、分類與發(fā)展,人工智能的知識表示方法,確定性推理的主要

全書系統(tǒng)性地介紹了AI入門的有關(guān)知識，從AI與人類對話、與人腦的差異、AI藝術(shù)創(chuàng)作等多個方面探討了AI的發(fā)展進(jìn)程，重點介紹了深度學(xué)習(xí)這一AI領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)，探討它的進(jìn)化程度將如何影響人類未來的生活與工作等。在全書Z后的部分，還全景展示了作者對兩位知名AI專家的采訪，對于目前AI主流的研究方向和入門基礎(chǔ)有精彩的觀點和詳細(xì)的

我們?nèi)祟惣炔煌�于無生命的物體（如巖石和雨滴），也不同于從單細(xì)胞生物體到其他哺乳動物的無數(shù)生命形式。人類真的是個與眾不同的物種嗎？與其他動物相比，我們是否有本質(zhì)區(qū)別？如果是的話，我們是如何獲得這一特殊地位的呢？我們身上的哪些特征，把我們與其他動物區(qū)分開來？是什么使人類成為“人”？這些問題并不新鮮，從古代以來，許多學(xué)者和哲

本書分為兩部分。第壹部分，機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，涵蓋以下主題：什么是機器學(xué)習(xí)，它試圖解決什么問題，以及系統(tǒng)的主要類別和基本概念；第二部分，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，涵蓋以下主題：什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及它們有什么用，使用TensorFlow和Keras構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，以及如何使用強化學(xué)習(xí)構(gòu)建可以通過反復(fù)試錯，學(xué)習(xí)好的策略的代理程

TinyML是指微型機器學(xué)習(xí)，更準(zhǔn)確地說，TinyML是指工程師們在mW功率以下的設(shè)備上，實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的方法、工具和技術(shù)。TinyML將深度學(xué)習(xí)和嵌入式系統(tǒng)相結(jié)合，使得微型設(shè)備可以做出令人驚嘆的事情。作者解釋了如何訓(xùn)練足夠小以適合任何環(huán)境的模型。對于希望在嵌入式系統(tǒng)中搭建機器學(xué)習(xí)項目的軟件及硬件開發(fā)人員而言，本書是一個

本書結(jié)合了分布式計算、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等技術(shù)，以群體智能為主線，講述了分布式人工智能的原理和應(yīng)用。它介紹了分布式計算的框架技術(shù)、智能核心、分布式體系與架構(gòu)。本書介紹了大數(shù)據(jù)的框架、高速計算、海量存儲；介紹了人工智能的經(jīng)典算法，并且結(jié)合分布式技術(shù)，進(jìn)行大規(guī)模分布式架構(gòu)與演進(jìn)；介紹了群體智能與博弈，結(jié)合

本書旨在系統(tǒng)地介紹“用戶體驗設(shè)計”這門跨學(xué)科新興技術(shù)的全貌，以拓展創(chuàng)新思維、啟迪體驗設(shè)計智慧。全書分為基礎(chǔ)篇、原理篇、應(yīng)用篇、實戰(zhàn)篇和發(fā)展篇�；�礎(chǔ)篇介紹了人類感覺的要素、產(chǎn)品因素、環(huán)境因素和人類行為與交互等與體驗息息相關(guān)的要素的科學(xué)定義、構(gòu)成及其研究方法，主要涉及心理學(xué)、生理學(xué)和市場營銷學(xué)等學(xué)科；原理篇是對現(xiàn)有用戶體驗

本書向企業(yè)高管和學(xué)生介紹了在機器學(xué)習(xí)中如何使用工具，不需要使用微積分、矩陣或向量代數(shù)就可以清楚、簡潔地解釋目前*流行的算法。本書的重點是業(yè)務(wù)應(yīng)用程序，并提供了許多案例，比如評估一個國家進(jìn)行國際投資的風(fēng)險、預(yù)測房地產(chǎn)的價值，以及可以細(xì)致到將零售貸款分為可接受或不可接受模式。書中示例的數(shù)據(jù)、工作表和Python代碼都在作者