人工智能是社会发展和技术创新的产物，是促进人类进步的重要技术形态。人工智能发展至今，已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，对各行各业均产生了深远和广泛的影响。各类人工智能技术已经被广泛应用于生产生活、科研教育、国防建设等众多领域。人工智能前沿技术是引领人工智能2.0时代发展的风向标。本书将展开回顾近年来人工智能

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目前,人工智能技术的发展以机器学习、深度学习技术为主,它能够解决一些传统人工程序无法实现的效果。然而,“人工智能＋”更是被寄希望于把人工智能技术应用到各行各业之中。本书不仅包含了机器学习、深度学习的算法,还侧重于人工智能应用软件的开发。书中针对人工智能相关应用和技术设计了项目式教学案例,每章从不同侧面讲述了人工智能应用

本书基于嵌入式人工智能开发板EAIDK-310和嵌入式虹膜门禁系统EAIDK-310-P20实验平台,使用Qt和PyQt作为界面设计和运行框架,通过在嵌入式Linux系统中使用Python和C++语言编写程序代码,实现视频采集、物体分类、人脸识别、虹膜图像预处理、虹膜图像特征提取与匹配、虹膜图像采集与定位显示、虹膜识别

本书讲述如何快速利用无服务器计算和基于云的人工智能服务的能力。介绍基础知识后,将带你领略第一个实际操作的无服务器人工智能项目:一个可识别任意网页图像的系统。在本书中,你将探索用于图像分析的AmazonRekognition工具、云基础设施部署、爬虫服务和简单API等技术。掌握这个有趣项目中的概念和技能后,你将着手构建一

本书系统地阐述机器学习中常见的几类模型,包括模型的思想、原理及实现细节等。同时,本书还结合了当前热门的机器学习框架Sklearn,对书中所涉及的模型进行用法上详细讲解。全书共10章,第1章介绍机器学习开发环境的配置;第2章讲解线性回归模型的基本原理、回归模型中常见的几种评价指标,以及用于有监督模型训练的梯度下降算法;第

本书以任务为导向，讨论了机器学习和深度学习的主要问题，包括聚类、回归、分类、标注、降维、特征工程、超参数调优、序列决策（强化学习）和对抗攻击等。书中对上述每个问题，分别从决策函数类模型、概率类模型和神经网络类模型三个角度来讨论具体的实现算法。本书在内容上兼顾基础知识和应用实践。总体上，以基本理论知识为主线，逐步展开，从