本書著重介紹人工智能的基本概老,力求團清人工智能相關(guān)學(xué)科理論與實際應(yīng)用之間的關(guān)聯(lián)。從智能引入人工智能的概老、發(fā)展。主要流源和未來發(fā)展的趨勢:在數(shù)據(jù)、算力和算法的核心驅(qū)動下,引入計算智能。感知智能、語富智能、行為智能和混合智能的概念。原理、方法與進展,并從不同的學(xué)科角度介細人工智能的應(yīng)用與趨勢:最后介部人工智能面臨的問題
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支,包括一套建立數(shù)據(jù)高級抽象模型的算法!痘赗語言的高級深度學(xué)習(xí)》將幫助讀者了解流行的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)及其用R語言實現(xiàn)的變體,并提供實際示例。《基于R語言的高級深度學(xué)習(xí)》內(nèi)容涵蓋用于預(yù)測和分類的重要的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和概念,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)架構(gòu)以及用R實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識!痘赗語言的高級
本書圍繞物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)應(yīng)用的崗位定義和崗位職能,以物聯(lián)網(wǎng)傳感器認知與應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)執(zhí)行器認知與應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)通信終端開發(fā)、物聯(lián)網(wǎng)短距離無線通信技術(shù)應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)長距離無線通信技術(shù)應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)云平臺的使用為主要技能點組織和闡述物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)知識和技能。本書包括6個項目,按照感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層一步一步展開。每個項目中的任務(wù)設(shè)
本書將數(shù)學(xué)理論與實例相結(jié)合,這些實例以最*先進的通用機器學(xué)習(xí)框架為基礎(chǔ),由Python實現(xiàn),向讀者介紹更復(fù)雜的算法。全書共25章,包括機器學(xué)習(xí)模型基礎(chǔ)、損失函數(shù)和正則化、半監(jiān)督學(xué)習(xí)導(dǎo)論、高級半監(jiān)督分類、基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)、聚類和無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、高級聚類和無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、面向營銷的聚類和無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、廣義線性模型和回歸
神經(jīng)計算的信息論方法 香農(nóng)信息科學(xué)經(jīng)典
機器學(xué)習(xí)的信息論方法 香農(nóng)信息科學(xué)經(jīng)典
本書是《Scikit-learn機器學(xué)習(xí)詳解》(潘風(fēng)文編著)的進階篇,講解了Sklearn(Scikit-learn)機器學(xué)習(xí)框架的各種高級應(yīng)用技術(shù),包括數(shù)據(jù)集導(dǎo)入工具、集成學(xué)習(xí)、模型選擇和交叉驗證、異常檢測、管道、信號分解、模型持久化以及Sklearn系統(tǒng)高級配置。通過本書的學(xué)習(xí),讀者可快速掌握Sklearn框架的高
本書從語義匹配的角度解決搜索引擎和推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵痛點,為構(gòu)建解決語義匹配問題的深度學(xué)習(xí)模型提供了通用框架。第1章概述搜索和推薦中的語義匹配問題,以及近年來的研究進展。第2章介紹傳統(tǒng)匹配模型,包括潛在空間模型。第3章介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)在構(gòu)建匹配模型時的應(yīng)用。第4章和第5章分別介紹用于搜索和推薦的深度匹配模型,并將當(dāng)前的深度
本書講解概率圖模型的基本原理及其在機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)建模、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的應(yīng)用,并且從概率圖模型的角度講解機器學(xué)習(xí)算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的概率原理,培養(yǎng)學(xué)生知其然,并知其所以然的思維方式,解決學(xué)生應(yīng)用建模時僅局限于模型選型和調(diào)參的問題。本書內(nèi)容豐富,將原理與實例相結(jié)合,數(shù)學(xué)與代碼相結(jié)合,可作為高等院校的人工智能
本教材遵循案例教學(xué)模式進行課程教學(xué)設(shè)計,圍繞人工智能應(yīng)用案例展開,強調(diào)學(xué)科教學(xué)設(shè)計、主要研究內(nèi)容、核心研究領(lǐng)域及前沿理論和技術(shù)等,內(nèi)容涉及圖像、視頻、語音、文本和機器人。本教材覆蓋人工智能(師范)專業(yè)入門必須掌握的知識,強調(diào)基礎(chǔ)性和前沿性并重,理論和實驗相統(tǒng)一,著力于師范生的課程設(shè)計能力、案例分析能力和動手實踐能力的培