OpenCV深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與性能優(yōu)化實(shí)踐

向深度學(xué)習(xí)勇敢邁出下一步吧，這種機(jī)器學(xué)習(xí)方法正在改變我們周圍的世界。通過(guò)這本實(shí)用的參考書，你將學(xué)會(huì)使用Facebook的開源PyTorch框架快速了解深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵思想，掌握創(chuàng)建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的最新技能。伊恩?波特（IanPointer）首先會(huì)為你展示如何在云計(jì)算環(huán)境中設(shè)置PyTorch，然后介紹如何創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以

在你的iOS,macOS,tvOS和watchOS的Swift應(yīng)用中創(chuàng)建和實(shí)現(xiàn)基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的功能。有了這本實(shí)用的指導(dǎo)書，各種背景德程序員都將找到一個(gè)Swift一站式人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。你將學(xué)習(xí)如何通過(guò)強(qiáng)大的人工智能軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)識(shí)別圖像、進(jìn)行預(yù)測(cè)、生成內(nèi)容、提出建議等功能。

《機(jī)器學(xué)習(xí)中的基本算法》共八章.第1章和第2章簡(jiǎn)要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、研究?jī)?nèi)容、算法體系，以及相關(guān)的優(yōu)化理論與優(yōu)化算法.第3章和第4章詳細(xì)介紹了幾類作為分類器和回歸器的支持向量機(jī)算法，包括算法出發(fā)點(diǎn)、建模思想、理論推導(dǎo)和算法在數(shù)據(jù)分類、識(shí)別、擬合、預(yù)測(cè)等方面的應(yīng)用.第5章和第6章著重介紹了兩類常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

《機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能》涵蓋了與人工智能相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)核心方法，包括深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、蒙特卡羅樹搜索、強(qiáng)化學(xué)習(xí)�！稒C(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能》也包括一些應(yīng)用非常廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，例如，支持向量機(jī)、決策樹和隨機(jī)森林、隱馬爾可夫模型、聚類與自組織映射�！稒C(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能》還包含一些重要的大數(shù)據(jù)分析方法

本書通過(guò)正在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的程序員綾乃和她朋友美緒的對(duì)話，結(jié)合回歸和分類的具體問(wèn)題，逐步講解了機(jī)器學(xué)習(xí)中實(shí)用的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。其中，重點(diǎn)講解了容易成為學(xué)習(xí)絆腳石的數(shù)學(xué)公式和符號(hào)。同時(shí)，還通過(guò)實(shí)際的Python編程講解了數(shù)學(xué)公式的應(yīng)用，進(jìn)而加深讀者對(duì)相關(guān)數(shù)學(xué)知識(shí)的理解。

計(jì)算智能是人工智能領(lǐng)域較為前沿的研究方向，它是受“大自然智慧”啟發(fā)而被設(shè)計(jì)出的一類算法的統(tǒng)稱。計(jì)算智能所具有的全局搜索、高效并行等優(yōu)點(diǎn)為解決復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題提供了新思路和新手段，引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛重視并掀起了研究熱潮。目前，計(jì)算智能的相關(guān)技術(shù)已成功應(yīng)用于信息處理、調(diào)度優(yōu)化、工程控制、經(jīng)濟(jì)管理等眾多領(lǐng)域。 本書在歸納近年

當(dāng)前，人工智能作為一項(xiàng)引領(lǐng)未來(lái)的顛覆性戰(zhàn)略技術(shù)，已在國(guó)家安全、國(guó)防軍事、社會(huì)治理、文化教育、醫(yī)療健康、家居娛樂(lè)等領(lǐng)域初露崢嶸，成為世界各國(guó)極其重視的核心競(jìng)爭(zhēng)力技術(shù)之一。本書主要研究人工智能新技術(shù)、新構(gòu)想、新應(yīng)用，面向未來(lái)，從人工智能發(fā)展歷程、機(jī)器學(xué)習(xí)、感知認(rèn)知、人機(jī)交互、機(jī)器人、腦科學(xué)、"智能+"未來(lái)應(yīng)用，以及人工智能

本書主要利用控制論、代數(shù)圖論、矩陣論及偏微分方程等理論和方法,重點(diǎn)闡述了多智能體系統(tǒng)一致性和復(fù)雜動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)同步控制這兩個(gè)問(wèn)題,主要討論以下幾類問(wèn)題：多智能體系統(tǒng)的**-跟隨一致性問(wèn)題;時(shí)滯復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的同步問(wèn)題;Lurie型動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的簇同步問(wèn)題.

知識(shí)工程是創(chuàng)新方法的一種，是一個(gè)采用人工智能技術(shù)進(jìn)行文本理解閱讀，用知識(shí)圖譜進(jìn)行知識(shí)表達(dá)，并在知識(shí)圖譜上構(gòu)建的一個(gè)具有搜索、推薦、問(wèn)答、輿情監(jiān)測(cè)和社區(qū)服務(wù)功能的系統(tǒng)。本書概括了知識(shí)管理和知識(shí)工程的各種概念，描述了人工智能技術(shù)在知識(shí)挖掘中的應(yīng)用發(fā)展趨勢(shì)及實(shí)現(xiàn)知識(shí)工程的云架構(gòu)技術(shù)，列舉了知識(shí)工程在幾個(gè)典型行業(yè)的應(yīng)用實(shí)例，展