人工智能是智力等于或高于人类的智能，是什么都能回答的魔法计算机……在人工智能领域，这类炒作和错误认识比比皆是。作者认为不如说人工智能是“融入生活各个方面，支持人类的东西”更合适。本书从人工智能的现状说起，详述了其在商业应用中的种种问题及未来发展趋势：人工智能热潮退去？奇点出现了吗？人工智能对哪些行业产生了重大影响？真的

深度学习算法的一个关键特性是能够以少的监督学习大量数据，这与通常需要较少(标记)数据的浅层模型不同。本书将探索一些示例，例如使用完全卷积神经网络和残差神经网络进行视频预测和图像分割，这个应用已经在ImageNet图像识别竞赛中取得了较佳的性能。同时，通过这些技术的应用，读者还将学习到更多的图像识别技术和认识到一些活跃的

任何足够先进的技术初看都与魔法无异。 自动驾驶汽车已经在很多国家上路，网飞的算法能主动预测你喜欢的电影，DeepMind的计算机程序通关了雅达利游戏，AlphaGo在古老的围棋领域攻克了人类智能的防线。 这一切是如何发生的？智能机器究竟如何思考？ 在这本书中，作者用几乎人人都能读懂的语言展示了人工智能领域的前沿成果，深

本书介绍了微软Azure云平台的IAAS和PAAS中的具体服务，主要包括：云存储（AzureStorage)、AppService、云数据库(AzureSQLDatabase）、分布式缓存、分布式消息队列服务(Service Bus)、分布式基础架构服务（ServiceFabric）、大数据处理平台HDInsight、

很多机器学习任务中具有多个冲突的目标需要同时被优化。基于群搜索策略的进化算法在求解多目标优化问题领域得到了广泛的应用。多目标机器学习在近几年引起了广泛的关注，并且得到快速的发展。但是多目标机器学习在模型建立和优化学习方面仍然存在很多瓶颈问题。本书工作围绕多目标机器学习新模型探索和多目标学习算法设计展开。主要包括如下几个

全套丛书规划为十卷本，每一卷独立成册，围绕一个学科展开。在每册中，每一个章一个主题，每一节一部科幻作品（主要为科幻影视和科幻小说），每一节大体上分为三部分："科幻作品简介"、"科学内容透析"、"科学奇闻异事"。兼顾科学性与趣味性。主要选题包括：航空航天卷、心理学卷、地学卷、海洋学卷、生物科学卷、人体科学卷、军事科学卷、

本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。全书的内容分为3个部分：第一部分介绍深度学习的背景

作为一本讲解人工神经网络原理的图书，《深入浅出人工神经网络》旨在让读者在短的时间内对这些原理知识有一个清晰明了的认识和理解。《深入浅出人工神经网络》总共分为3部分，总计9章。第1部分讲解了人工神经网络的源头—生物神经网络的基础知识，第2部分讲解了学习人工神经网络的数学知识，第3部分讲解了几种常见而典型的人工神经网络模型

本书将带你了解特征工程的完整过程，使机器学习更加系统、高效。你会从理解数据开始学习，机器学习模型的成功正是取决于如何利用不同类型的特征，例如连续特征、分类特征等。你将了解何时纳入一项特征、何时忽略一项特征，以及其中的原因。你还会学习如何将问题陈述转换为有用的新特征，如何提供由商业需求和数学见解驱动的特征，以及如何在自己

本书以通俗易懂的语言，从历史的、发展的和辩证的视角分析人工智能的基本原理、发展趋势及其在日常生活中的应用。本书认为人工智能是后互联网时代、万物互联的产物，虽然在近年来取得了爆发性发展但是在研究思路、核心技术等方面还需要实质性的突破，这将是一个长期的、曲折的过程。对待人工智能，我们应该客观公正、全面系统地分析它的利弊优劣