深度學(xué)習(xí)算法的一個關(guān)鍵特性是能夠以少的監(jiān)督學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)，這與通常需要較少(標(biāo)記)數(shù)據(jù)的淺層模型不同。本書將探索一些示例，例如使用完全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行視頻預(yù)測和圖像分割，這個應(yīng)用已經(jīng)在ImageNet圖像識別競賽中取得了較佳的性能。同時，通過這些技術(shù)的應(yīng)用，讀者還將學(xué)習(xí)到更多的圖像識別技術(shù)和認(rèn)識到一些活躍的

任何足夠先進的技術(shù)初看都與魔法無異。 自動駕駛汽車已經(jīng)在很多國家上路，網(wǎng)飛的算法能主動預(yù)測你喜歡的電影，DeepMind的計算機程序通關(guān)了雅達利游戲，AlphaGo在古老的圍棋領(lǐng)域攻克了人類智能的防線。 這一切是如何發(fā)生的？智能機器究竟如何思考？ 在這本書中，作者用幾乎人人都能讀懂的語言展示了人工智能領(lǐng)域的前沿成果，深

本書介紹了微軟Azure云平臺的IAAS和PAAS中的具體服務(wù)，主要包括：云存儲（AzureStorage)、AppService、云數(shù)據(jù)庫(AzureSQLDatabase）、分布式緩存、分布式消息隊列服務(wù)(Service Bus)、分布式基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)（ServiceFabric）、大數(shù)據(jù)處理平臺HDInsight、

很多機器學(xué)習(xí)任務(wù)中具有多個沖突的目標(biāo)需要同時被優(yōu)化。基于群搜索策略的進化算法在求解多目標(biāo)優(yōu)化問題領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。多目標(biāo)機器學(xué)習(xí)在近幾年引起了廣泛的關(guān)注，并且得到快速的發(fā)展。但是多目標(biāo)機器學(xué)習(xí)在模型建立和優(yōu)化學(xué)習(xí)方面仍然存在很多瓶頸問題。本書工作圍繞多目標(biāo)機器學(xué)習(xí)新模型探索和多目標(biāo)學(xué)習(xí)算法設(shè)計展開。主要包括如下幾個

全套叢書規(guī)劃為十卷本，每一卷獨立成冊，圍繞一個學(xué)科展開。在每冊中，每一個章一個主題，每一節(jié)一部科幻作品（主要為科幻影視和科幻小說），每一節(jié)大體上分為三部分："科幻作品簡介"、"科學(xué)內(nèi)容透析"、"科學(xué)奇聞異事"。兼顧科學(xué)性與趣味性。主要選題包括：航空航天卷、心理學(xué)卷、地學(xué)卷、海洋學(xué)卷、生物科學(xué)卷、人體科學(xué)卷、軍事科學(xué)卷、

本書旨在向讀者交付有關(guān)深度學(xué)習(xí)的交互式學(xué)習(xí)體驗。書中不僅闡述深度學(xué)習(xí)的算法原理，還演示它們的實現(xiàn)和運行。與傳統(tǒng)圖書不同，本書的每一節(jié)都是一個可以下載并運行的Jupyter記事本，它將文字、公式、圖像、代碼和運行結(jié)果結(jié)合在了一起。此外，讀者還可以訪問并參與書中內(nèi)容的討論。全書的內(nèi)容分為3個部分：第一部分介紹深度學(xué)習(xí)的背景

作為一本講解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的圖書，《深入淺出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》旨在讓讀者在短的時間內(nèi)對這些原理知識有一個清晰明了的認(rèn)識和理解。《深入淺出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》總共分為3部分，總計9章。第1部分講解了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源頭—生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識，第2部分講解了學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)知識，第3部分講解了幾種常見而典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

本書將帶你了解特征工程的完整過程，使機器學(xué)習(xí)更加系統(tǒng)、高效。你會從理解數(shù)據(jù)開始學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)模型的成功正是取決于如何利用不同類型的特征，例如連續(xù)特征、分類特征等。你將了解何時納入一項特征、何時忽略一項特征，以及其中的原因。你還會學(xué)習(xí)如何將問題陳述轉(zhuǎn)換為有用的新特征，如何提供由商業(yè)需求和數(shù)學(xué)見解驅(qū)動的特征，以及如何在自己

本書以通俗易懂的語言，從歷史的、發(fā)展的和辯證的視角分析人工智能的基本原理、發(fā)展趨勢及其在日常生活中的應(yīng)用。本書認(rèn)為人工智能是后互聯(lián)網(wǎng)時代、萬物互聯(lián)的產(chǎn)物，雖然在近年來取得了爆發(fā)性發(fā)展但是在研究思路、核心技術(shù)等方面還需要實質(zhì)性的突破，這將是一個長期的、曲折的過程。對待人工智能，我們應(yīng)該客觀公正、全面系統(tǒng)地分析它的利弊優(yōu)劣

物聯(lián)網(wǎng)把感應(yīng)器嵌入到電網(wǎng)、鐵路、建筑等各種物體中，并與現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)整合起來。在整合網(wǎng)絡(luò)中，依靠計算機群對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的人員、設(shè)備及基礎(chǔ)設(shè)施進行實時管理與控制，達到“智慧”狀態(tài)。隨著無線通信技術(shù)和設(shè)備的發(fā)展，特別是智能終端的出現(xiàn)，感應(yīng)器擺脫了線纜的束縛，以射頻識別和無線通信為基礎(chǔ)的無線智能系統(tǒng)得到了廣泛應(yīng)用，滿足了人們對移動生活