本書(shū)以程序員所熟悉的代碼方式帶領(lǐng)程序員們進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的世界。所有的理論都有對(duì)應(yīng)的可運(yùn)行的代碼進(jìn)行說(shuō)明。程序員可以通過(guò)修改和調(diào)試代碼在熟悉的世界里完成向深度學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)型。 本書(shū)兼顧了Tensorflow和PyTorch這兩大流行的深度學(xué)習(xí)框架，使讀者同時(shí)掌握靜態(tài)計(jì)算圖和動(dòng)態(tài)計(jì)算圖這兩大流派，方便讀者跟隨新技術(shù)形勢(shì)。同時(shí)還介

本書(shū)系統(tǒng)介紹了視覺(jué)SLAM（同時(shí)定位與地圖構(gòu)建）所需的基本知識(shí)與核心算法，既包括數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)，如三維空間的剛體運(yùn)動(dòng)、非線性?xún)?yōu)化，又包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)的算法實(shí)現(xiàn)，例如多視圖幾何、回環(huán)檢測(cè)等。此外，我們還提供了大量的實(shí)例代碼供讀者學(xué)習(xí)研究，從而更深入地掌握這些內(nèi)容。本書(shū)可以作為對(duì)SLAM感興趣的研究人員的入門(mén)自學(xué)材料，也可以作

本書(shū)介紹了深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實(shí)踐。著重講述了當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)：機(jī)器學(xué)習(xí)概論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)。著重講述了深度學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)以及深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow：Python編程基礎(chǔ)、TensorFlow編程基礎(chǔ)、TensorFlow模型、TensorFlow編程實(shí)踐、TensorFlo

本書(shū)將帶你了解特征工程的完整過(guò)程，使機(jī)器學(xué)習(xí)更加系統(tǒng)、高效。你會(huì)從理解數(shù)據(jù)開(kāi)始學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的成功正是取決于如何利用不同類(lèi)型的特征，例如連續(xù)特征、分類(lèi)特征等。你將了解何時(shí)納入一項(xiàng)特征、何時(shí)忽略一項(xiàng)特征，以及其中的原因。你還會(huì)學(xué)習(xí)如何將問(wèn)題陳述轉(zhuǎn)換為有用的新特征，如何提供由商業(yè)需求和數(shù)學(xué)見(jiàn)解驅(qū)動(dòng)的特征，以及如何在自己

全套叢書(shū)規(guī)劃為十卷本，每一卷獨(dú)立成冊(cè)，圍繞一個(gè)學(xué)科展開(kāi)。在每?jī)?cè)中，每一個(gè)章一個(gè)主題，每一節(jié)一部科幻作品（主要為科幻影視和科幻小說(shuō)），每一節(jié)大體上分為三部分："科幻作品簡(jiǎn)介"、"科學(xué)內(nèi)容透析"、"科學(xué)奇聞異事"。兼顧科學(xué)性與趣味性。主要選題包括：航空航天卷、心理學(xué)卷、地學(xué)卷、海洋學(xué)卷、生物科學(xué)卷、人體科學(xué)卷、軍事科學(xué)卷、

很多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中具有多個(gè)沖突的目標(biāo)需要同時(shí)被優(yōu)化。基于群搜索策略的進(jìn)化算法在求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。多目標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)在近幾年引起了廣泛的關(guān)注，并且得到快速的發(fā)展。但是多目標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)在模型建立和優(yōu)化學(xué)習(xí)方面仍然存在很多瓶頸問(wèn)題。本書(shū)工作圍繞多目標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)新模型探索和多目標(biāo)學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)展開(kāi)。主要包括如下幾個(gè)

面對(duì)科技的迅猛發(fā)展，我國(guó)政府制定了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面，并提出：人工智能產(chǎn)業(yè)要成為新的重要經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，而且要在2030年成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，為躋身創(chuàng)新型國(guó)家前列和經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國(guó)奠定重要基礎(chǔ)。讓認(rèn)知升級(jí)，讓智能重構(gòu)生活玩轉(zhuǎn)智能時(shí)代，搞懂人工智能的過(guò)去、現(xiàn)在及未來(lái)這本書(shū)就夠了！這本書(shū)

近幾年，物聯(lián)網(wǎng)從誕生到迅速發(fā)展，受到了產(chǎn)業(yè)界及學(xué)術(shù)界的廣泛重視，并上升到國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的高度。本書(shū)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)中的關(guān)鍵技術(shù)及其在眾多生產(chǎn)與生活領(lǐng)域中的應(yīng)用進(jìn)行了研究，主要內(nèi)容涵蓋了RFID技術(shù)、智能傳感器與無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)通信與傳輸技術(shù)等。本書(shū)結(jié)構(gòu)合理，條理清晰，內(nèi)容豐富新穎，可供從事物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)工作的研究人員

探索人工智能Ⅱ· 交叉應(yīng)用

Python、TensorFlow、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)因人工智能的流行而成為當(dāng)下IT領(lǐng)域的熱門(mén)關(guān)鍵詞。本書(shū)首先介紹了Python及其常用庫(kù)Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介紹了TensorFlow的基本知識(shí)及使用方法；然后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本應(yīng)用——感知機(jī)、線性回歸與