本书源于阿里巴巴千亿级知识图谱构建与产业化应用的工作总结,对知识图谱理论和大规模工业实践进行了全面和深入的阐述。本书以阿里巴巴的实战经验为中心,以深厚的理论成果为支撑,详细阐述了知识图谱的方方面面。首先介绍工业场景下知识图谱的现状、存在的问题和架构设计;然后从知识表示、知识融合、知识获取、知识推理、知识存储和知识图谱前
本书首先从人工智能的定义讲起,就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的知识表示、机器学习、神经网络与深度学习、智能语音技术、计算机视觉、自然语言处理和知识图谱技术等基础知识,并通过人工智能在医疗、交通、生活、金融、零售、安防中的经典的成功应用案例让读者更
本书从深度学习的发展历程开始,系统介绍了基于深度学习的目标检测的基本问题及其相关处理方法与技术,主要内容涉及两阶段和单阶段目标检测的理论、算法和研究成果。本书共6章,包括深度学习神经网络类型、目标检测技术、基于FasterR-CNN的目标检测改进算法、领域自适应及其在目标检测技术上的典型应用、图像识别模型改进及面部表情
本书主要介绍了人工智能的基础知识和实用技术。本书共8章,包括“人工智能:开启智慧新时代”“Python:人工智能开发语言”“线性回归:预测未来趋势”“分门别类:帮你‘分而治之’”“物以类聚:发现新簇群”“个性化推荐:主动满足你的需求”“语音识别:让机器对你言听计从”“人脸识别:机器也认识你”。 本书以培养学生人工智能素
机器学习已经广泛地应用于各行各业,深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践,首先讨论主流机器学习平台的主要特点和机器学习的实战难点;在此基础上,利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等,通过19个实战案例,详细地分析决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回
全书从推荐系统的发展历史、基本构成开始,依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型;再从经典排序模型到基于深度学习的排序,顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐,搭建了完整的推荐系统技术体系,这是一个由浅入深的系统学习过程。 本书的目标读者应该对深度学习有基本的了解,掌握概率论、线性代
本书聚焦信息科学、生命科学、新能源、新材料等为代表的高科技领域,以及物理、化学、数学等基础科学的进展与新兴技术的交叉融合,其中70%的内容来源于IEEE计算机协会相关刊物内容的全文翻译,另外30%的内容由STEERTech和iCANXTalks上的国际知名科学家的学术报告、报道以及相关活动内容组成。本书将以创新的方式宣
人的智能和AI赋能的机器智能在自动化控制领域的共融共存形成了人机混合智能系统这一新型的系统形式和智能形式。一方面,这类系统所代表的系统结构形式是传统自动化控制系统应对AI赋能的机器智能变革的必然发展形势;另一方面,它所代表的智能形式也成为AI未来发展的重要甚至是的终极形式。在本《人机混合智能系统自主性理论和方法》,我们
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
本书选材广泛,主要包括人工智能概述、现实世界中人工智能的应用、人工智能的类型、人工智能的利与弊、人工智能中的知识表示、人工智能中的推理、人工智能中的搜索算法、机器学习算法、专家系统、人工智能中的模糊逻辑及其应用、有监督机器学习与无监督机器学习、现实世界中机器学习的应用、人工神经网络、深度学习、模式识别、面部识别、人工智