TensorFlow深度學習 第2版（影印版）

經(jīng)過近幾年的發(fā)展，人工智能已經(jīng)從實驗室走出來，被應用到人們的實際生活和工作中。那么，人工智能的應用是怎樣落地的呢？它又給人們帶來了哪些變化？本書就是帶著這些問題，為讀者做出解答。首先，本書重點講述了人工智能的發(fā)展歷史、技術支撐等內(nèi)容，其技術支撐點包括大數(shù)據(jù)、云計算及深度學習；然后，本書選取農(nóng)業(yè)、工業(yè)、金融、醫(yī)療、泛娛樂

近幾年，物聯(lián)網(wǎng)從誕生到迅速發(fā)展，受到了產(chǎn)業(yè)界及學術界的廣泛重視，并上升到國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的高度。本書對物聯(lián)網(wǎng)中的關鍵技術及其在眾多生產(chǎn)與生活領域中的應用進行了研究，主要內(nèi)容涵蓋了RFID技術、智能傳感器與無線傳感器網(wǎng)絡技術、物聯(lián)網(wǎng)通信與傳輸技術等。本書結構合理，條理清晰，內(nèi)容豐富新穎，可供從事物聯(lián)網(wǎng)相關工作的研究人員

本書分三個部分來講述："競爭”講述了智能語音時代的競爭之戰(zhàn)和范式轉換；"創(chuàng)新”講述了語音技術的探索之路，同時探索了語音人工智能的技術突破、個性設計和交談能力，"未來”探討了預測了語音科技的未來，并探討了它將如何最終改變世界。

作為一本綜合指南，《精通TensorFlow1.x（影印版英文版）》將帶領你探究TensorFlow1.x的高級特性。深入了解TensorFlowCore、Keras、TFEstimators、TFLearn、TF-Slim、PrettyTensor以及Sonnet。通過TensorFlow和Keras的強大功能，利用

TensorFlow自然語言處理（影印版）

作為一名開發(fā)人員，您總是需要留心并做好準備以應對即將發(fā)生的事情，同時還要關注當前趨勢。那么，有什么比學習現(xiàn)在和未來這兩個世界的完美結合更好呢？人工智能（AI）被廣泛認為是繼移動之后的下一個大產(chǎn)業(yè)，而谷歌的TensorFlow是*的開源機器學習框架，也是人工智能熱門的分支。這《TensorFlow智能移動項目（影印版英文

PyTorch是Facebook于2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發(fā)布的一個全新的機器學習工具包，一經(jīng)推出便受到了業(yè)界的廣泛關注和討論，目前已經(jīng)成為機器學習從業(yè)人員的研發(fā)工具。 《PyTorch深度學習》是使用PyTorch構建神經(jīng)網(wǎng)絡模型的實用指南，內(nèi)容分為9章，包括PyT

本書介紹大量特征工程技術，闡明特征工程的基本原則。主要內(nèi)容包括：機器學習流程中 的基本概念，數(shù)值型數(shù)據(jù)的基礎特征工程，自然文本的特征工程，詞頻-逆文檔頻率，高效的分類變量編碼技術，主成分分析，模型堆疊，圖像處理，等等。

Python、TensorFlow、神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習因人工智能的流行而成為當下IT領域的熱門關鍵詞。本書首先介紹了Python及其常用庫Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介紹了TensorFlow的基本知識及使用方法；然后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識以及神經(jīng)網(wǎng)絡基本應用——感知機、線性回歸與