本书是立足智能时代的背景编写的,全书分为12个部分,对大数据、人工智能、区块链、5G、物联网、智慧城市、云计算、数字政府、金融科技、智能医疗、智能制造、智慧教育相关内容进行了深度阐述,力图全景呈现智能技术的概念、思想及发展现状,以及它们对未来产业和社会的影响。该书在智能化产业起步阶段具有行业影响力和启发作用。适合于不同
本书首先对人工智能的定义、历史及国内外发展趋势等方面做了详尽阐述,接着从Agent、搜索、推理、学习、进化、感知以及行动等方向分别对人工智能进行多角度的分析与学习,最后通过一些实际需求场景来说明人工智能在现今各领域方向的应用。本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、自动化、计算机等专业的本科或研究生课程教材,也可供计算
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇,构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国,按照党中央、国务院部署要求,由科技部牵头制定了《新一代人工智能发展规划》(以下简称《规划》),并于2017年7月在中国政府网上正式发布。《规划》提出发展新一代人工智能的
本书是以作者多年来从事人工智能研究的经验为基础,并广泛参考了国内外最新研究资料编写而成的。本书从人工智能的本源问题出发,着重介绍了人工智能各领域的概念体系、方法体系、经典算法与新的流行算法以及当前人工智能的研究热点——机器学习和机器视觉。 本书可供高等院校人工智能相关专业本科生、研究生作为教材或参考书使用,也可供相关
人工智能是一门新的交叉学科,近年来涌现出了许多新的算法模型和框架。本书面向人工智能算法的实践与应用,参考了*级会议和国内外竞赛平台的内容,将所涉及的分类、检测、识别、预测等多项实验任务进行归类和优化整理。书中对每个实验的背景与内容都进行了详细阐述,对实验的要求与评估方法进行了深入讨论,对实验数据及来源进行了详尽描述,并
本书首先阐述了物联网的基本概念、关键技术和应用案例等物联网的基本理论知识,然后循序渐进地介绍物联网开发的典型实战任务,通过逐级递进式任务介绍法达到理论与实践相结合的目的,使读者清晰地了解物联网系统开发的整体流程。本书针对每个实战任务提供微课视频和源代码。本书可作为高等院校通信工程、电子信息工程、人工智能、机械电子、计算
内容简介书中以案例形式详细介绍了PyTorch的各种实战应用。具体内容包括PyTorch与TensorFlow的对比和PyTorch的发展现状,张量Tensor和自动微分Autograd及其具体应用,PyTorch构建神经网络,基于PyTorch构建复杂应用,PyTorch高级技巧与实战应用,网络剪枝应用。
??学习成功机器学习项目的最佳实践。??使用Azure完成自动机器学习。??理解分类和回归,以及模型可解释性和透明性等概念。??了解如何在其他环境中使用AutomatedML,如AzureDatabricks、ML.NET和SQLServer。??探索推动机器学习大众化的工具。
·学习如何在生产环境部署深度学习模型。·研究多家领先公司的PyTorch用例。·学习如何对图像应用迁移学习。·使用Wikipedia上训练的一个模型应用前沿的NLP技术。·使用PyTorch的torchaudio库用一个基于卷积的模型完成音频分类。&
本书围绕TensorFlow2的概念和功能展开介绍,旨在以“即时执行”视角帮助读者快速入门TensorFlow。本书共分5篇:基础篇首先介绍了TensorFlow的安装配置和基本概念,然后以深度学习中常用的卷积神经网络、循环神经网络等网络结构为例,介绍了使用TensorFlow建立和训练模型的方式,最后介绍了Tenso