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本书从2019年至今的华为技术反封锁切入，详细阐述人工智能与物联网时代下中国5G产业革命的历史沿革与未来期望，以及走在世界前列的中国枢纽型创新。主要内容涵盖从3G到5G背景下中国5G自主创新的致胜之路，结合华为讲述从3G到5G的科技博弈；结合美日半导体大战、硅谷与筑波以及深圳、东北与潮汕的样本对照探讨面向未来的国家创新体系；很后，也提出了与5G科技革命时代风口相匹配的人才培养体系。作者深入浅出的语言风格与严谨的分析逻辑展现出中国5G产
《人工智能与开源硬件/科技教师能力提升丛书》将人工智能与开源硬件紧密结合，尝试用开源硬件实现人工智能的功能，为科技教师提供人工智能课程资源。 《人工智能与开源硬件/科技教师能力提升丛书》选取了在人工智能领域较为典型的应用，包括语音识别、图像识别、无人驾驶、物联网等，并以项目式教学（project-based learning，PBL）的形式将知识的讲解和学习融入项目中。 《人工智能与开源硬件/科技教师能力提升丛书》中的案例具有
强化学习是机器学习的重要分支之一。《用Python动手学强化学习》结合实际可运行的Python代码，通过简明的文字、丰富的插图和示例，通俗易懂地介绍了从基础概念到前沿应用等方方面面的内容，包括根据环境和经验制订计划的学习方法、强化学习与神经网络的组合，以及强化学习的弱点和克服方法。读者通过下载书中代码并亲自动手运行，可以快速入门强化学习并进行实践...
本书系统地阐述了智能水下机器人测深信息同步定位与建图技术的发展与应用。全书共7章，内容主要包括智能水下机器人测深信息同步定位与建图技术的发展现状、位姿图构建技术、位姿图构建中的闭环检测技术、鲁棒闭环检测技术、位姿图优化技术、鲁棒位姿图优化技术以及鲁棒测深信息同步定位与建图的软／硬件系统搭建等。本书内容基本上覆盖了智能水下机器人测深信息同步定位与建图知识专题。 本书适合高等院校船舶与海洋工程、控制理论与控制工程、信号与信息处理等
本书讲述了深度学习架构与实践，共分为两个部分，部分（即～6章）为基础理论，主要对深度学习的理论知识进行了详细的讲解；第2部分（即第7～12章）为应用实践，以具体的实际案例为场景，通过理论和实践相结合的讲解方式使读者能够对深度学习技术有更好的理解。本书可以为读者提供一条轻松、快速入门深度学习的路径，有侧重地阐明深度学习的经典知识和核心要点，从架构和实践两个方面，让读者对深度学习的系统架构和若干领域的应用实践有清晰和深入的掌握。
本书从理论到实践，循序渐进地介绍人工智能算法的基础知识，帮助读者敲开人工智能算法之门。本书共有8 章，分别为算法入门、算法之内力、算法之招式、算法之武功秘籍、算法工程的组成部分、算法工程实战、进阶学习、思考与展望。本书主要讲解算法的历史背景与基本概念、与算法相关的数学基础知识、信息学算法与数据结构的概念与知识点、业界常用的几类机器学习算法模型；本书还会介绍算法工程比较完整的组成部分，以及一个典型的算法工程项目，手把手带领读者体验算法的
本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍如何使用机器学习与深度学习算法，对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进，先介绍了Python的基础内容，以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作，然后结合实际数据集，分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。本书为读者提供了源程序和使用的数据集，方便读者在阅读时同步运行程序，在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook
本书中的设计模式捕捉了机器学习中反复出现的问题的很好实践和解决方案。作者是谷歌的三名工程师，他们整理了已证实的方法，帮助数据科学家解决整个ML过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验编纂成直接、平易近人的建议。在这本书中，你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可再现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案，以及针对您的情况选择很好技术的建议...
本书针对上述问题从属性入手, 分别围绕基于深度学习及知识挖掘、多源域属性自适应、属性扩展和相对属性4个方面进行展开, 共13章。其中, 第3章-第6章为基于深度学习及知识挖掘的零样本图像分类 ; 第7章-第8章为基于属性自适应的零样本图像分类 ; 第9章-第11章为基于属性扩展的零样本图像分类 ; 第12章-第13章为基于相对属性的零样本图像分类...
本书首先介绍了在具有完整位置和速度信息的全局坐标系中导航和运动规划的模型和算法。第二部分研究了机器人在势场中的运动，势场是由机器人的期望和知识的环境状态定义的。第三部分介绍了机器人在未知环境中的运动以及利用感测信息进行环境映射的相应任务。第四部分从二维和三维两个方面研究了多机器人系统和群体动力学...
计算机视觉解决方案日益普及，在医疗、汽车、社交媒体和机器人等领域取得了不错的进展。 《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》将帮助你了解全新版本的谷歌机器学习开源框架TensorFlow 2，你将掌握如何使用卷积神经网络（CNN）完成视觉任务。 《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》从计算机视觉和深度学习基础知识开始，教你如何从头开始构建神经网络。你将掌握一些让TensorFlow成为广泛使用的Al库的特性，
本书深入浅出讲解深度学习，对复杂的深挖其本质，让其简单化；对简单的深挖其联系，让其丰富化。从理论知识到实战项目，内容翔实。 本书分为两篇，基础篇主要讲解深度学习的理论，实战篇是代码实践及应用。基础篇（~13章）包括由传统机器学习到深度学习的过度、图像分类的数据驱动的方法、Softmax损失函数、优化方法与梯度、卷积神经网络的各种概念、卷积过程、卷积神经网络各种训练技巧、梯度反传、各种卷积网络架构、RNN递归神经网络和序列模型、基于DL
在本书中，作者先描述了人工智能的缺陷（一个关键的缺点是:它没有具象化），然后提出了一种制造类人机器人的不同方法：成长型机器人，它受到成长心理学及其对早期婴儿行为的描述的启发。他讲述了自己对iCub类人机器人的实验，以及它从新生儿水平到相当于9个月大的婴儿的能力水平的成长，解释了iCub如何从自己的经验中学习...
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上的靠前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传和推广所有可能影响未来的科学技术，打造具有号召力，能够影响未来科研工作者的世界品质的新型科技传播、交流、服务平台，形
智能体AlphaGo战胜人类围棋专家刷新了人类对人工智能的认识，也使得其核心技术强化学习受到学术界的广泛关注。本书正是在如此背景下，围绕作者多年从事强化学习理论及应用的研究内容及国内外关于强化学习的很近动态等方面展开介绍，是为数不多的强化学习领域的专业著作。该著作侧重于基于直接策略搜索的强化学习方法，结合了统计学习的诸多方法对相关技术及方法进行分析、改进及应用。本书以一个全新的现代角度描述策略搜索强化学习算法。从不同的强化学习场景出发
内容简介 这是一本从工具、原理、算法3个维度指导读者零基础快速掌握目标检测技术及其应用的入门书。 两位作者是资深的AI技术专家和计算机视觉算法专家，在阿里、腾讯、百度、三星等大企业从事计算机视觉相关的工作多年，不仅理论功底扎实、实践经验丰富，而且知道初学者进入计算机视觉领域的痛点和难点。据此，两位作者编写了这本针对目标检测初学者的入门书，希望从知识体系和工程实践的角度帮助读者少走弯路。 第1~2章是目标检测的准备工作，主要介绍了
本书分为三个部分：基于知识图谱和神经网络的构建部分；结合知识图谱和神经网络的混合体系结构；实际应用部分。在三个部分中，主题通常是独立的，允许读者快速、轻松地阅读所需的信息。本书的两个特点是实用性和拥有前沿信息。书中准确地演示了如何创建和使用上下文表示，对意义嵌入和知识图谱嵌入有着明确的处理方法，解释了使用它们的语言模型和Transformer体系结构...
音乐是人类思维的产物，以物理波形为载体，传递着人们对生活的理解和主观感受。情感是音乐先天的属性，音乐是非常能够表达人类思想和传播文化的途径。人工智能发展到今天也不同程度地遇到了“语义瓶颈”，如何让机器理解和表达人类情感，成为人工智能技术无法跨越的鸿沟。 为了探索机器理解语义的方法，《AI探视人类情感原理与实践：人工智能驱动的音乐信息检索（全彩印刷）》从音乐这一情感载体人手，详细论述了从基于音乐内容到音乐语义的信息检索模式，从而为
本书借助国内使用率高，并拥有自主知识产权的国产编程软件Mind+，帮助读者与来自AI星球的主人公小麦，一起设计并制作一系列可以让生活变得更美好的趣味AI项目，启蒙编程与AI知识，并学会利用AI技术解决生活中的许多问题。读者通过自主设计程序来实现AI的相关功能，体验AI应用，获得快乐、成就感，培养对AI的兴趣与理解。 本书非常适合作为图形化编程与AI技术入门体验的学习用书，适合对图形化编程有基本了解、对AI感兴趣的学生，以及开设编程、
"布鲁萨德写这本书的用意是为了给读者“赋能”。通过这本书，你会了解人工智能、 机器学习、大数据是怎么回事，了解计算机的本质是什么，从此对人工智能和大数据这些大词没有畏惧心理。 这本书会告诉你，高估了人工智能会带来什么社会问题，以及自动驾驶这件事有多难，它还会告诉你，现阶段人工智能的社会化应用的根本矛盾是什么。人们不应该假设计算机能够永远正确，如果人们能够认识到技术使用的局限性，可以让技术更好地造福人类。 人工智能想大规模取
算法正在无形地塑造我们的世界。新闻推送、搜索排名、信用评分、行政决策、甚至审判量刑，都以源源不断的数据驱动的算法深入社会生活的各个角落，成为资源分配者与权力代理人。那么，什么是算法？算法如何嵌入社会运行？如何治理算法？本书从法律人的视角出发，带领读者理性看待算法、规制算法...
《未来制造新模式：理论、模式及实践/智能制造系列丛书》在介绍传统制造模式内涵和制造新模式的特点基础上，系统性地阐述了制造模式创新原理和驱动要素，提出了制造模式在实施过程中的演化和决策模型，回顾了中国企业实施制造新模式的概况；有利于进一步丰富未来制造新模式的知识体系，为“中国制造2025”战略下的制造企业转型升级，提供理论指导和案例支持。 《未来制造新模式：理论、模式及实践/智能制造系列丛书》内容深入浅出、全面细致，语言通俗易懂、条理清
本书探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识，以此把它们关联起来。本书介绍机器学习中的重要模型和主要问题，并以一种容易理解的方式介绍该领域的前沿研究成果以及现代算法工具，包括矩量法、张量分解法和凸规划松弛法。具体来说，本书共8章，内容涵盖非负矩阵分解、主题模型、张量分解、稀疏恢复、稀疏编码、高斯混合模型和矩阵补全等。本书适合理论计算机科学家、机器学习研究人员以及相关专业的学生阅读和学习...
本书面向初学者，采用循序渐进、层层推进的方式介绍智能机器人的关键技术和开发方法。全书包括三部分，部分介绍机器人的基础知识，包括机器人的定义、发展、组成和关键技术；第二部分包括机器人软硬件组成、视觉功能实现、自航功能实现、语音交互功能实现、抓取功能实现等内容；第三部分结合不同的应用场景给出综合案例，展示如何开发具有不同功能的机器人。 本书理论联系实际、应用性强，适合作为高校计算机等专业机器人相关课程的教材或参考书，也适合对智能机
零基础读者应如何快速入门机器学习？数学基础薄弱的读者应如何理解机器学习中的数学原理？这些正是本书要解决的问题。本书从数学基础知识入手，通过前3章的介绍，帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识；然后，通过第4-3章的介绍，逐步讲解机器学习常见算法的相关知识，帮助读者快速入门机器学习；很后，通过4章的综合实践，帮助读者回顾本书内容，进一步巩固所学知识。 《机器学习的数学原理和算法实践》适合对机器学习感兴趣但数学基础比较薄弱的读者学习，也适
本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发，通过一系列生动有趣的具体应用实例，运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法，比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法，引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码，逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点，让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论和编程技术。本书是从零基础初学者的思维
《TensorFlow2实战》首先讲解深度学习和TensorFlow2的基础知识，然后通过图像处理和自然语言处理两方面的实例，帮助读者进一步掌握深度学习的应用，很后通过对生成对抗网络和强化学习知识的讲解，带领读者精通深度学习。 《TensorFlow2实战》适合想要学习和了解人工智能、深度学习技术的程序员阅读，也可作为大专院校计算机专业师生的学习用书和培训学校的教材...
本书是一本神经网络实践进阶指南，适合对AI和深度学习感兴趣并且想进一步提高技能的读者阅读。本书从机器学习基础、深度学习应用和不错机器学习这三个方面入手，结合算法理论、代码实现和应用场景，介绍了机器学习的新动向和新技术。本书分为三部分：部分网络神经入门，主要介绍了人工智能历史、机器学习概述和神经网络基础；第二部分，深度学习应用，主要是基于卷积神经网络图像处理、文本挖掘、循环神经网络、利用迁移学习重用神经网络；第三部分，不错应用领域，主要
深度强化学习结合深度学习与强化学习算法各自的优势解决复杂的决策任务。得益于 DeepMind AlphaGo 和 OpenAI Five 成功的案例，深度强化学习受到大量的关注，相关技术广泛应用于不同的领域。本书分为三大部分，覆盖深度强化学习的全部内容。部分介绍深度学习和强化学习的入门知识、一些很好基础的深度强化学习算法及其实现细节，包括第 1～6 章。第二部分是一些精选的深度强化学习研究题目，这些内容对准备开展深度强化学习研究的读者
本书围绕“智能城市治理生态”的概念，对“城市生命体”“智能自治体”“治理范式”等重点组成部分进行条分缕析。全书共五章，章总结了城市化的进程、智能城市的发展现状；第二章介绍了“国家治理生态”“城市生命体”理论和核心要素；第三章以精要的方式分析了“智能城市生命体”十大子系统的“点-网-流”、脆弱性、智能标准及智能化；第四章重点阐释了“智能城市治理生态”的运行基础、内在逻辑、外在形态、智能自治体及治理范式等核心内容；第五章针对人与城市的关系
本书既可以作为相关专业本科生和研究生的学习用书，也可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书...
《AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）》以人工智能发展为时代背景，通过20个实际案例应用机器学习模型和算法，为工程技术人员提供较为详细的实战方案，以便深度学习。在编排方式上，全书侧重对创新项目的过程进行介绍。分别从整体设计、系统流程、实现模块等角度论述数据处理、模型训练及模型应用，并剖析模块的功能、使用和程序代码。为便于读者高效学习，快速掌握人工智能开发方法，本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过
《大疆TT教育无人机从入门到精通》以大疆TT教育无人机为载体，采用Mind+图形化编程软件为无人机设计飞行程序。 《大疆TT教育无人机从入门到精通》详细讲述无人机的飞行原理、飞行安全、遥控飞行、编程飞行、编队飞行和场景应用等知识，并将这些知识融入近100个项目式的探究活动，可使读者通过实验探究和无人机编程活动体验飞行的乐趣。 《大疆TT教育无人机从入门到精通》最后讲述无人机竞赛方面的内容，包含无人机竞赛的策略以及竞赛程序设计的
《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》分为“基础篇”“应用篇”和“实战篇”。通过17个案例循序渐进地介绍了深度学习网络的构建、训练、应用，以及如何基于MATLAB快速生成可执行的C、C++代码并在硬件上部署实现，内容讲解由浅及深、层层递进。本书所讲解的案例均配有代码实现，并对代码进行了详细注解，读者可通过阅读代码对本书讲解的内容进行更加深入的了解。《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》适合对人工智能、深度学习技术感兴趣的工
机器学习是关于从数据中建立预测或描述模型，以提升机器解决问题能力的学科。在建立模型后，需要采用适当的优化算法来求解模型的参数，因此优化算法是机器学习的重要组成部分。但是传统的优化算法并不完全适用于机器学习，因为通常来说机器学习模型的参数维度很高或涉及的样本数巨大，这使得一阶优化算法在机器学习中占据主流地位。 本书概述了机器学习中加速一阶优化算法的新进展。书中全面介绍了各种情形下的加速一阶优化算法，包括确定性和随机性的算法、同步和异步的
本书介绍仿脑操作特性的神经网络控制设计方法及其在机器人系统中的应用。全书共5章。章为绪论。第2章介绍受操作性条件反射启发的仿生神经网络非线性控制。第3章介绍伴有局部权值学习及FNSG策略的神经自适应控制，同时也给出其应用领域内的算法仿真实例。第4章介绍基于多内涵自调节神经网络的仿生智能控制。第5章介绍了基于仿生神经网络的智能控制在多自由度机器人系统中的应用，并给出了详细的仿真研究...
本选题宏观而全面地介绍了人工智能的理论和实践，阐述了人工智能领域的核心内容，并较为深入的介绍了各个主要研究方向的理论基础及应用。全书分为8章：章介绍人工智能的基本概念、研究目标及发展情况；第2章讲解人工智能领域常用的数学概念；第3、4章讨论人工智能在通讯领域、控制领域的应用原理及常见技术；第5章讲解人工智能的核心算法――深度学习算法的原理、发展、应用及实现；第6章讨论人工智能在机器人领域的应用及常见技术；第7章引发人工智能在安全、教育
本书首先介绍GoPiGo3及其配备的传感器和执行器。然后，通过从零开始创建3D模型并使用Gazebo在ROS中运行模拟机器人来使用GoPiGo3的数字孪生模型。接下来展示如何使用GoPiGo3构建和运行一个了解周围环境的自主移动机器人。还探索了机器人如何学习尚未在代码中编程但通过观察其环境而获得的任务。本书甚至还涵盖深度学习和强化学习等主题。在本书的末尾，读者将熟悉在机器人技术中构建特定用途应用程序的基础知识，并具备从零起步开发高度智
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沿方向等方面入手，介绍大规模商品知识图谱的构建方法；最后结合阿里巴巴的业务实践，详细介绍知识图谱的产品设计、技术实现和
本书是以 Pando 机器人以及 CUBE 智能积木套件为载体，引导小学生学习智能机器人、传感器 技术以及图形化编程的入门教程。本书涵盖了机器人的历史、发展、分类以及组成等相关知识，并通过 Pando 机器人与 CUBE 智能积木套件，帮助学生掌握图形化编程的基本方法、常用传感器的基本原理及应用。书中介绍的 Pando 机器人与 CUBE 智能积木套件，采用两种不同的图形化编程方式，既能引导学生举一反三，又能加深学生对计算机编程思想的
本书涵盖许多无论是在理论还是在实践中都非常有趣的话题。书中介绍了包括控制范式、导航、软件、多机器人系统、群体机器人、社会角色中的机器人以及机器人中的人工意识。阐述了几个宽泛的主题，如人工智能理论与应用、拟人化、化身与情境、将心理学和动物行为理论扩展到机器人的理论以及未来的人工智能的新定义...
本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书，书中不仅包含竞赛的基本理论知识，还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。全书分为五部分：部分以算法竞赛的通用流程为主，介绍竞赛中各个部分的核心内容和具体工作；第二部分介绍了用户画像相关的问题；第三部分以时间序列预测问题为主，先讲述这类问题的常见解题思路和技巧，然后分析天池平台的优选城市计算AI 挑战赛和 Kaggle 平台的Corporación Favorita Grocery
本书集合了基于应用领域的不错深度学习的模型、方法和实现。本书分为四部分。部分介绍了深度学习的构建和神经网络背后的数学知识。第二部分讨论深度学习在计算机视觉领域的应用。第三部分阐述了自然语言和序列处理。讲解了使用神经网络提取复杂的单词向量表示。讨论了各种类型的循环网络，如长短期记忆网络和门控循环单元网络。第四部分介绍一些虽然还没有被广泛采用但有前途的深度学习技术，包括如何在自动驾驶上应用深度学习。学完本书，读者将掌握与深度学习相关的关键
本书以各种各样的实例剖析游戏AI手法，并以此为目标，帮助读者学习构筑游戏AI的技术。另外，也阐述了游戏AI中的深层学习、机械学习、强化学习技术...
本书的编程语言以MATLAB为主，分别从学习方式和理论知识两个方面来对机器学习（实现人工智能的方法）的算法进行分类介绍。通过阅读本书，读者可以对人工智能的子集——机器学习形成一个系统、全面、完整的认识，并且在今后的研究工作中逐步拓展，*终形成自己的体系。全书共6篇，分别为特征处理算法、分类和聚类算法、神经网络算法、优化算法、基于不同数学思想的算法以及集成算法，每一篇都对该类别中常见算法的思想、流程、核心知识和优缺点等内容进行了详细介绍
本书以金融信用评估为主题，以社交媒体为背景展开，旨在将大数据信息应用于信用评估与预测，从而维护金融市场的有效运作。本书涉及个人与企业两个信用评估主体，从这两个维度出发，为读者介绍传统个人信用评分与企业信用评级机制，展示统计学模型与机器学习模型如何应用于信用评估中。本书还探索了大数据对信用评估的作用，引入社交媒体大数据，通过机器学习和深度学习的方式对多模态大数据进行分析，并将提取的信息应用于评分与评级过程，丰富了大数据的应用场景，一定程
本书围绕交通运输存在的问题，对当前人工智能技术在智能交通中的应用场景进行了详尽的技术分析和探讨，介绍了具体的工程应用案例。全书由三大部分组成：部分思考“智能交通为什么离不开人工智能”（章），阐述了智能交通的定义，介绍了智能交通的发展历程、人工智能与现有交通产业的共同技术迭代及人工智能对交通行业的影响；第二部分描述“智能交通如何应用人工智能”（第二至第八章），阐述了交通行业在感知系统、交通管控、信息服务等方面存在的问题及发展趋势，结合实
本书旨在为读者提供与机器学习有关Python3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器，例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录...
● 《脑机穿越》讲述了“人机融合”的未来，即“脑机接口时代”的到来！在未来科技的驱动下，科幻大片的场景已逐渐走入现实。人类通过思维控制人造工具，如今听起来无法想象的事情，在未来会成为常态。从海洋深处到超新星禁区，甚至到我们体内细胞间的微小裂缝，人类的触及范围将追上我们探索未知领域的野心。 ● 《脑机穿越》也是“脑机接口”的简要发展史。作者尼科莱利从脑机接口对传统神经科学的颠覆，到早期的“信息输出”，即机器如何读取大脑信息；再到现在科
本书介绍了如何使用scikit-learn、TensorFlow等关键库来有效解决现实世界的机器学习问题。本书着重于实用的解决方案，提供多个案例，详细地讲解了如何使用Python生态系统中的现代库来构建功能强大的机器学习应用程序；还介绍了分类、聚类和推荐引擎等多种机器学习算法，以及如何将监督学习和无监督学习技术应用于实际问题；很后，介绍了强化学习、深度神经网络和自动机器学习等应用示例。 本书适合数据科学家、机器学习开发人员、深度学习爱
本书分为三部分。部分将帮助你快速理解从数据中学习、深度学习基本架构、如何准备数据，以及深度学习中经常使用的基本概念。第二部分将重点介绍无监督学习算法。从自编码器开始，然后转向层数更深、规模更大的神经网络模型。第三部分介绍监督学习算法，你将掌握基本和不错深度学习模型的实现方法，并能够将这些模型用于分类、回归以及从潜在空间生成数据等应用场合...
本书既是关于联邦学习技术和上手实践方法的介绍，又是关于联邦学习在业界，特别是金融科技行业应用实践的案例展示。 章介绍联邦学习的发展背景和历程，以及金融业中数据共享的机遇和挑战。第2章~第5章介绍不同类型的机器学习方法在联邦学习模式下的实现，以及关键算法原理。第6章介绍联邦学习开源框架FATE的架构和部署，以及在金融控股集团内大数据平台上建立跨机构统一数据科学平台的实施方案。第7章从建模者的角度展示了典型建模流程的实战过程。第8章和第9
缪哲 著
梁实秋
老王子
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
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