本书以Python机器学习常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍了Python机器学习应用的主要内容。全书共11章，分别介绍了机器学习概述、数据准备、特征工程、有监督学习、无监督学习、智能推荐的相关知识，并介绍了市财政收入分析案例、基于非侵入式电力负荷监测与分解的电力分析案例、航空公司客户价值分析案例、广电大数

李仁涵教授，上海交通大学人工智能研究院首席顾问，国家新一代人工智能治理专业委员会委员。主要从事科技发展战略和规划的研究与咨询、科技成果与产业化、智库建设等研究。 黄庆桥教授，上海交通大学马克思主义学院科学史与科学文化研究院副教授，博士生导师。主要从事中国近现代科学技术史。 人工智能正在以润物细无声的态势，进

本书包括七个项目,分别是全面知晓人工智能;人工智能1.0时代:图灵的计算王国;人工智能2.0时代:知识,让计算机更聪明;人工智能3.0时代:悄然兴起的“机器学习”;人工智能4.0时代:“深度学习”打破以沉寂;正在展开的未来:人工智能对人类社会的影响;人工智能应用实践:科技改变生活的前沿人工智能应用。

随着时代的发展、计算机硬件性能的提升与大数据技术的进步,深度学习在理论上不断创新,尤其在商业场景应用中取得重要成果,使得人工智能又一次进入黄金发展时期,“深度学习时代”已经来临!本书将带领读者了解深度学习技术的理论及应用情况。全书共10章,分3部分。第1部分,即第1-第4章,主要介绍人工智能与神经网络的基础知识,以及深

本书参考物联网应用技术人才培养的方案内容，针对物联网应用技术专业人才培养所需要的技术（职业）领域所总结的典型工作任务来组织全书的内容体系。根据要完成每个典型工作任务的工作过程中所需的知识或技能来设计每个章节的内容。本书共分为8章，内容涵盖了物联网的特征及体系结构、物联网底层感知技术、通信技术、嵌入式开发技术、云计算及大

人工智能是电子信息技术领域发展为迅速的新兴交叉学科。本书作为人工智能学科的入门基础，由浅入深、化繁为简，全方位阐述人工智能相关理论背景、关键技术及部分典型应用。本书共12章：第1章阐述人工智能的定义、发展史，并展望其发展趋势；第2～4章是人工智能学科的理论基础，分别介绍知识的表示与理解方法、感知与连接以及判断与控制方法

本书较完整地介绍了深度学习的基本概念、方法和技术。全书共10章，重点介绍了深度学习的基础知识、深度学习的基本算法、深度学习中的正则化以及几个典型的深度神经网络（如深度卷积神经网络、深度循环神经网络、深度生成式对抗网络、自编码器、深度信念网络、胶囊网络等）。本书内容丰富、叙述详细、实用性强，适合具有一定数学基础的高年级本

本书在不涉及大量数学模型与复杂算法实现的前提下，从机器学习概述开始，由“泰坦尼克号数据分析与预处理”“良/恶性乳腺癌肿瘤预测”“波士顿房价预测”“手写体数字聚类”“人脸特征降维”“在线旅行社酒店价格异常检测”6个案例分别引入数据分析、分类、回归、聚类、特征降维和异常检测的应用开发实战技术及其少量理论，能够帮助读者以最快

深度学习是目前***的技术领域。本书兼顾了数学上的理解和代码实践，内容主要包括基础知识和深度学习模型。第1章介绍深度学习的简洁发展思路和表示学习机制；第2章、第3章介绍神经网络的基于梯度的优化方法、神经网络的优化难点以及相应的解决方法；第4章讨论神经网络遇到的过拟合问题；第5章分析神经网络的最小组成部分——神经元；第6

本书通过有趣的插图和简洁的文字带您漫步在人工智能的世界中，与您分享这个非fan工具带来的惊奇和震撼，同时帮助您了解它如何运行以及它的局限性。作者在每个章节都揭示了人工智能的某一特性，并充分评估了这一领域的种种可能性。作者还探讨了研究人员面临的挑战及社会人工智能问题等。