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人工智能蓝图 版权信息
- ISBN：9787564199722
- 条形码：9787564199722 ; 978-7-5641-9972-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能蓝图 内容简介
人工智能蓝图为读者提供了一个可用框架和技术，以构建你自己的成功人工智能业务应用程序。你将在六个业务场景中学习到如何使用近期新的人工智能软件库和成熟的工作流程来解决关键挑战。一路上，你将学到从*初的设计到完整的编码和部署，构建人工智能业务应用程序的实用技术。本书给出的人工智能蓝图解决了关键的业务场景。个蓝图使用人工智能查找按时且在预算内的云计算构建计划解决方案。第二个蓝图涉及一个不断监视社交媒体的系统，以评估公众对感兴趣的诸如自动驾驶汽车之类话题的感觉。你将学习如何解决人工智能业务问题并应用可确保成功的蓝图。本书通过下一个人工智能场景展示了如何解决创建推荐引擎并监视这些推荐如何执行的问题。第四个蓝图向你展示了如何使用深度学习在社交媒体照片中查找你的企业徽标以及评估人们如何与你的产品进行交互。了解所涉及的实用技术以及如何智能地应用这些蓝图。第五个蓝图是关于如何优选地设计你网站上的“现在趋势”部分，就像我们从推特上知道的那样。第六个蓝图显示了如何创建有用的聊天机器人，以便人工智能系统可以理解客户的问题并以相关的响应来回答。
人工智能蓝图 目录
1 人工智能工作流
人工智能不是万能的
人工智能工作流
确定问题特征
检查清单
开发方法
检查清单
设计部署策略
检查清单
设计并实现持续评估
检查清单
章节概述
本章总结
2 规划云基础设施的蓝图
问题、目标和业务用例
方法：约束求解器
OptaPlanner
部署策略
持续评估
本章总结
3 有效利用反馈的蓝图
问题、目标和业务用例
方法：情感分析
部署策略
CoreNLP处理流水线
Twitter API
GATE平台
Reddit API
News API
带有plotly.js和Dash的仪表板
持续评估
重新训练CoreNLP情感模型
本章总结
4 推荐商品和服务的蓝图
使用场景：隐性反馈
基于内容的推荐
协同过滤推荐
BM25加权算法
矩阵分解
部署策略
持续评估
为BM25加权算法计算精确度和召回率
在线评估推荐系统
本章总结
5 在社交媒体中检测logo的蓝图
机器学习的崛起
目标和业务案例
神经网络与深度学习
深度学习
卷积
网络架构
激励函数
TensorFlow和Keras
YOLO和Darknet
持续评估
本章总结
6 发现趋势和识别异常的蓝图
技术概览
发现线性趋势
利用滑动窗口发现动态线性趋势
发现周期性趋势
ARIMA
动态线性模型
识别异常
静态模型的z分数
滑动窗口的z分数
RPCA
聚类
部署策略
本章总结
7 理解查询和生成响应的蓝图
问题、目标和业务案例
我们的方法
Pokemon领域
课程建议领域
方法——自然语言处理+逻辑编程+自然语言生成
使用Rasa进行自然语言处理
使用Prolog和tuProlog进行逻辑编程
Prolog的合一和消解
通过tuProlog Java库使用Prolog
Prolog中的Pok色mon
使用ShnpleNLG进行自然语言生成
第二个例子——大学课程建议
持续评估
本章总结
8 为未来做好准备并在炒作周期中生存下来
始终领先一步
事物的状态
自然语言处理
计算机视觉
专家系统和业务规则
规划与调度
机器人
了解人工智能的炒作周期
下一个大事件
本章总结
展开全部
人工智能蓝图 作者简介
约书亚·埃克洛斯(Joshua Eckroth)是斯坦森大学(Stetson University)计算机科学系助理教授，教授的课程包括人工智能、大数据挖掘和分析以及软件工程。他曾就读于俄亥俄州立大学，并获得了人工智能和认知科学方向的博士学位。埃克洛斯博士曾担任i2k Connect公司的首席架构师，该公司专注于使用人工智能技术对文档进行结构化处理，并利用领域专家技术进行信息的充实。埃克洛斯博士曾在Packt平台推出了两门视频课程：Python Artificial Intelligence Projects for Beginners和Advanced Artificial Intelligence Projects with Python。可以在Google Scholar中查找到他的学术论文。
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