計(jì)算機(jī)、細(xì)胞和大腦有什么共同之處？計(jì)算機(jī)是人類設(shè)計(jì)的電子設(shè)備，細(xì)胞是經(jīng)自然進(jìn)化和選擇產(chǎn)生的生物實(shí)體，大腦是人類思維的創(chuàng)造者和“容器”。但在某種程度上，它們都是信息處理設(shè)備。至今，任何既存的機(jī)器和已知的生物都無法與人類大腦的力量相媲美。經(jīng)過億萬年的進(jìn)化，大腦幫助人類發(fā)明了各種各樣的工具和技術(shù)，讓我們的生存和生活變得更容易

構(gòu)建一系列有監(jiān)督和無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用SparkMLlib庫實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用SparkMLlib庫開發(fā)推薦系統(tǒng)處理與特征工程、分類平衡、偏差和方差以及交叉驗(yàn)證有關(guān)的問題，以便構(gòu)建最優(yōu)的擬合模型

本書是人工智能、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)控制等相關(guān)專業(yè)的專業(yè)英語教材，選材廣泛，內(nèi)容涵蓋人工智能的基本概念、發(fā)展歷史、主要技術(shù)、人工智能的現(xiàn)在與未來，以及人工智能給人類帶來的影響和人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域等。本書具體內(nèi)容包括：第1章人工智能的基本概念。第2章人工智能的發(fā)展歷史。第3章到第5章人工智能的主要技術(shù)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自

主要內(nèi)容●給出聚焦應(yīng)用和進(jìn)行實(shí)際操作的學(xué)習(xí)方法，同時(shí)提供包含輔助教學(xué)資源的網(wǎng)站�！癜�含許多研究習(xí)題和答案、例子、定義、理論以及富含說服力的卡通插圖�！癜�括謂詞邏輯、Prolog、啟發(fā)式搜索、概率推理、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等知識(shí)�！駡�(bào)告深度學(xué)習(xí)的進(jìn)展，這些進(jìn)展包括應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去產(chǎn)生有創(chuàng)造性的內(nèi)容，如文本

本書是一本系統(tǒng)介紹深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)和理論原理的入門書籍。本書從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)入手，詳細(xì)推導(dǎo)了前向傳播與反向傳播的數(shù)學(xué)公式和理論支持，詳細(xì)介紹了如今各種優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度優(yōu)化算法和正則化技巧，給出了在實(shí)際應(yīng)用中的超參數(shù)調(diào)試和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的技巧。同時(shí)，也介紹了典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。除了介紹理

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心內(nèi)容，TensorFlow又是現(xiàn)在最為流行的深度學(xué)習(xí)框架。本書使用TensorFlow2.0作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的基本工具，引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)初學(xué)者，從搭建環(huán)境開始，逐步深入到理論、代碼和應(yīng)用實(shí)踐中去。本書分為8章，第1章從搭建環(huán)境開始，包含Anaconda、Python、PyCharm、Te

主要內(nèi)容：深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)科學(xué)原理，自行設(shè)計(jì)和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱私保護(hù)的知識(shí)，包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)，幫助你繼續(xù)深度學(xué)習(xí)之旅的建議。

本書介紹了人工智能和大數(shù)據(jù)的技術(shù)發(fā)展及相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域。全書共分為4章：第1章智能的含義，第2章數(shù)字學(xué)習(xí)，第3章算法的統(tǒng)治，第4章人工智能的用途。書中主要內(nèi)容包括智能的定義、商業(yè)智能、人工智能、商業(yè)智能的發(fā)展歷史、學(xué)習(xí)的定義、數(shù)字學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)的影響、基于大數(shù)據(jù)的人工智能、監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)、算法的定義、AI簡史、

本書介紹了與AI相關(guān)的理論知識(shí)，例如，AI的核心、AI的3個(gè)發(fā)展階段、AI的科技支撐點(diǎn)等。為了增強(qiáng)本書的全面性和系統(tǒng)性，也為了向大家多傳授一些干貨，本書將重點(diǎn)放在了AI在各行各業(yè)、各個(gè)領(lǐng)域的商業(yè)化落地項(xiàng)目上。值得注意的是，本書添加了很多代表性案例，希望為讀者提供實(shí)實(shí)在在的幫助�？梢哉f，在“AI+商業(yè)”方面，本書既具有實(shí)

本書從區(qū)塊鏈的四個(gè)核心前沿技術(shù)--分布式賬本、加密技術(shù)、共識(shí)機(jī)制和智能合約技術(shù)入手，重點(diǎn)介紹公有鏈、聯(lián)盟鏈和私有鏈上的共識(shí)機(jī)制，描述其中使用的去中心化算法，包括PoW（工作量證明），PoS（權(quán)益證明），DPoS（股份授權(quán)證明），Ripple共識(shí)，PBFT（實(shí)用拜占庭容錯(cuò)）和PoV（投票證明）等，并具體分析了每個(gè)算