機器學習是人工智能的重要技術基礎。本書涵蓋了機器學習的基礎知識，精選了機器學習常用算法，緊密結合騰訊云培訓認證中心的機器學習應用工程師認證體系，主要包括人工智能與機器學習概念、數學基礎、編程基礎、數據結構與算法、分類算法、回歸算法、無監(jiān)督學習算法、數據獲取、特征處理、模型選取與調優(yōu)、模型評估等，并給出了基于騰訊TI�睴

童芯派主控是一款針對人工智能編程教學設計的新一代可聯(lián)網微型計算機，專為AIoT與Python教學而設計。無論是創(chuàng)新科技應用還是編程普及，童芯派都能完美適配“趣”學習。本書共分3部分28課，第1部分為神奇百寶箱，主要介紹童芯派主控板自帶的程序運行效果，通過程序的運行體驗錄音功能、音量柱帶來的身邊科技。第2部分為歷險童芯世

本書根據當前人工智能RNN深度學習的發(fā)展成果，具體設計基于RNN的模型算法，并給出了具體實現(xiàn)，**算法流程及Python代碼實現(xiàn)。其主要內容包括：基于深度學習的圖像處理的20個案例，基于Python的具體實現(xiàn)，本書圖文并茂，豐富實用，深入淺出，易學易用。本書根據當前人工智能RNN深度學習的發(fā)展成果，具體設計基于RNN的

人工智能無疑是近幾年最火的名詞之一。然而，究竟什么是人工智能？為什么說人工智能的**目標是創(chuàng)造“生命”？目前人工智能的硅基生命之路遇到了哪些坎坷？人工智能的未來如何？不可否認的是，許多人了解人工智能是通過科幻電影。那么科幻電影對人工智能起到了怎樣的普及和推動作用？本書將圍繞這些問題，從獨特的視角，為讀者解讀人工智能的秘

《TensorFlow與KerasPython深度學習應用實戰(zhàn)》是一本使用PythonTensorFlowKeras實現(xiàn)深度學習的入門圖書，全書秉持先圖解、再實現(xiàn)，而后實戰(zhàn)應用的精神，帶你實際訓練自己的深度學習模型。其中第1篇詳細介紹了人工智能、機器學習、深度學習基礎，TensorFlow和Keras開發(fā)環(huán)境的搭建；第

本書英文版出版至今已近20年，但關于大腦究竟如何工作的問題至今仍無答案，而符號主義（認為大腦是類似于計算機的加工符號的機器）與聯(lián)結主義（認為大腦是并行運轉的大型神經網絡）之間的爭論也從未停息。本書分析了聯(lián)結主義模型和符號加工模型在計算方面的優(yōu)勢和劣勢，關注不同聯(lián)結主義模型之間的差異以及特定模型與符號加工的特定假設之間的

數據孤島問題已經成為制約人工智能發(fā)展的主要阻礙。在此背景下,聯(lián)邦學習(FederatedLearning)作為一種新興的機器學習技術范式,憑借其突出的隱私保護能力,展示出在諸多業(yè)務場景中的應用價值。本書從聯(lián)邦學習的基礎知識出發(fā),深入淺出地介紹了中央服務器優(yōu)化和聯(lián)邦機器學習的算法體系,詳細闡述了聯(lián)邦學習中涉及的加密通信模

本書介紹如何構建完整的機器學習流水線，從而在生產環(huán)境中準備數據以及訓練、驗證、部署和管理機器學習模型。你將了解機器學習流水線的每個環(huán)節(jié)，以及如何利用TensorFlowExtended（TFX）構建機器學習流水線。模型的生命周期是一個閉環(huán)，其中包括數據讀取、數據校驗、數據預處理、模型訓練、模型分析、模型驗證、模型部署、

本書是深度學習領域的入門教材，闡述了深度學習的知識體系，涵蓋人工智能的基礎知識以及深度學習的基本原理、模型、方法和實踐案例，使讀者掌握深度學習的相關知識，提高以深度學習方法解決實際問題的能力。全書內容包括人工智能基礎、機器學習基礎、深度學習主要框架、深度神經網絡、卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡、自編碼器與生成對抗網絡。 本

本書第4版共10章。第1章敘述人工智能的定義、起源與發(fā)展，歸納了人工智能的研究目標、研究內容和核心要素，簡介人工智能的研究和計算方法，列舉出人工智能的研究與應用領域，歸納了人工智能對人類經濟、社會和文化的影響。第2章主要研究人工智能的知識表示方法，如狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網絡法、框架表示、知識圖譜、和