本书是由湖南省人力资源和社会保障厅职业技能鉴定中心(湖南省职业技术培训研究室)组织行业专家、职业教育专家和专项职业能力考核专家，配合专项职业能力题库开发的专项职业能力教材。内容包括认识数据标注、图像标注、语音标注和文本标注。本书图文并茂，通俗易懂，还配有标注训练数据，使学员能够通过学习与训练，掌握人工智能数据标注专项技

本书以TensorFlow2深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出介绍TensorFlow2深度学习的重要内容。全书共7章,内容包括深度学习入门、TensorFlow2快速入门、深度神经网络原理及实现、基于CNN的门牌号识别、基于LSTM的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换等技术,以及如何使用Ti

本书是电子科技大学智能信息处理与小波分析应用国际科研学术团队科研工作的阶段性总结。全书紧紧围绕机器学习、图像匹配、互联网协议识别的重要理论和关键技术，系统总结了团队目前的主要研究成果，重点展现了作者的最新研究进展。

本书结合智能计算系统的软硬件技术栈设计了基于通用CPU平台和深度学习处理器平台的分阶段实验和综合实验。其中，分阶段实验以风格迁移作为驱动范例，包括算法实验(第2-3章)、编程框架实验(第4章)、智能编程语言实验(第5章)、深度学习处理器运算器设计实验(第6章)。综合实验(第7章)包括目标检测、文本检测、自然语言处理等不

本书从人工智能的基本定义出发，带领学生由浅入深、层层递进地了解和学习人工智能的理论知识、应用技术及其行业应用。本书将人工智能基础与应用的相关内容划分为基础篇、应用篇和素养篇。其中，基础篇包括揭开人工智能的神秘面纱、人工智能的基础支撑、人工智能的应用技术；应用篇包括AI+安防——为人类安全保驾护航、AI+教育——实现趣味

本书共分12个章节，其中前半部分分别介绍了目前研究领域已经较为成熟的生成对抗网络模型，比如DCGAN、WGAN等等，以及大量不同结构的生成对抗网络变种。生成对抗网络毫无疑问是当今热门的人工智能技术之一，曾被美国《麻省理工科技评论》评选为“全球十大突破性技术”。《生成对抗网络入门指南》是一本结合基础理论与工程实践的入门型

随着互联网络飞速发展，人们所面临的信息过载问题日益严重，帮助人们快速有效地获取信息变得尤为重要。标题高度概括了原文的关键内容，是人们判断是否继续阅读原文的重要依据，因此研究标题生成问题具有相当重要的意义。目前神经网络标题生成方法因为其完全数据驱动以及无需额外人工定义特征的特点，获得了广泛的关注。但在该领域的研究中仍然存

“中国教育三十人论坛”有三个精彩看点：一是大咖云集，近距离聆听来自前沿的教育思想和智慧；二是全面深入了解教学一线的实践探索，启迪对未来教育的思考；三是跨界盛会，见证高科技公司在教育领域的探索。 本书完整记录了论坛各位嘉宾对人工智能与学习科学教育问题的深思熟虑和真知灼见。

本书作者结合自身的经历，讲述了在AI时代下，要成为一名专业人士，在事业上取得成功，光靠“基本能力”和“学习能力”是不够的，还必须掌握“职业能力”“人际交往能力”，甚至是“组织能力”，并且不断去修炼这些能力。本书适合职场人士阅读。

本书共分8章，系统地介绍了神经网络盲均衡算法的基本理论及算法形式。首先分析了盲均衡算法的基本原理、均衡准则、评价指标以及与神经网络的结合机理。其次，系统研究了前馈神经网络、反馈神经网络、进化神经网络、模糊神经网络和小波神经网络盲均衡算法的基本原理，推导了算法迭代公式，并进行了计算机仿真。最后采用zigzag编码和前馈神