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本书分为基础理论篇与应用实践篇。基础理论篇主要阐述机器学习基本概念与技术体系，从应用角度分析各技术环节，并借助专利分析方法与文献分析方法，总结机器学习在不同领域的发展趋势和研究热点。应用实践篇主要结合实际工作中机器学习的运用情况，从技术支撑角度阐述机器学习在各行业领域的应用现状；对科技管理、医疗健康、税务大数据、缺陷检

本书以高校和企业合作的人工智能大数据标注基地的实际运作经验为基础,将自己在AI大数据标注工厂中所领悟到的管理方法和所使用的技术平台进行详细阐述,并结合实际案例进行讲解,在兼顾初学者的同时,更偏重于如何以数据标注工厂的层面从管理方法和技术手段上提高AI大数据标注生产能力的探讨。

本书分为计算机语言、数学、AI基本概念、基本程序4部分，共14章，包括MATLAB、Linux、Python、简单随机过程基础知识、随机矩阵理论简述、深度学习基本概念等内容。

本书分为人工智能启蒙、人工智能创新实践和人工智能科创实践3个章节，每个章节包含若干个主题活动，每个主题设置了情境导入、知识冲浪、编程实践和总结与反馈等环节。

在本书中，你将学习以一种整体方法来设计兼具可靠性、可伸缩性、可维护性，并能适应不断变化的环境和业务需求的机器学习系统。作者ChipHuyen是ClaypotAI的联合创始人，她在如何帮助系统作为一个整体实现其目标的背景下考虑了每一种设计决策，例如如何处理和创建训练数据，使用哪些特性，重新训练模型的频率，以及监测哪些内容

本书以准确翔实的统计数据和全面深入的实地调研为基础，系统阐述我国人工智能人才发展总体现状、存在的问题及未来发展趋势，重点分析我国高校人工智能人才教育培养状况、人工智能相关岗位人才需求状况、国际人工智能人才状况和就业趋势，以互联网行业、金融业、汽车行业人工智能人才发展，以及深圳、苏州、杭州、广州、北京等市的人工智能人才发

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本书较为全面地介绍了深度学习应用场景下的人工智能技术服务、深度学习数据应用、深度学习基础应用等技术。全书共10个实训项目,包括人工智能需求分析、人工智能产品设计、人工智能平台应用、数据采集工程应用、数据处理工程应用、数据标注工程应用、机器学习模型训练、深度学习框架应用开发、深度学习框架基础功能应用、深度学习线性回归模型

本书按照国网四川省电力公司科技项目任务书的预定目标编写。全书共11章,主要介绍了数字化技术机器学习基础、深度学习基础、人工智能主要应用、电力人工智能平台、Python编程基础,以及检修专业、输配电专业、营销专业、运行专业及其他专业的人工智能典型案例应用。