本書介紹了實(shí)現(xiàn)嵌入式深度學(xué)習(xí)的算法和硬件實(shí)現(xiàn)技術(shù)。作者描述了應(yīng)用、算法、電路級(jí)的協(xié)同設(shè)計(jì)方法，這些方法有助于實(shí)現(xiàn)降低深度學(xué)習(xí)算法計(jì)算成本的目標(biāo)。這些技術(shù)的影響顯示在四個(gè)用于嵌入式深度學(xué)習(xí)的硅原型中。

本書由近幾年發(fā)表在各類頂級(jí)期刊和國際會(huì)議/研討會(huì)上的論文集結(jié)而成，囊括國內(nèi)外深度學(xué)習(xí)研究者的成果。本書關(guān)注經(jīng)典的稀疏/低秩模型與強(qiáng)調(diào)問題特定的先驗(yàn)性和可解釋性的深度網(wǎng)絡(luò)模型的集成，從而提高模型的學(xué)習(xí)能力和可解釋性，同時(shí)更有效地利用大數(shù)據(jù)。書中展示了深度學(xué)習(xí)工具箱與稀疏/低秩模型和算法的緊密聯(lián)系，并介紹了這些技術(shù)在維度約

本書的編程語言以MATLAB為主，分別從學(xué)習(xí)方式和理論知識(shí)兩個(gè)方面來對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)（實(shí)現(xiàn)人工智能的方法）的算法進(jìn)行分類介紹。通過閱讀本書，讀者可以對(duì)人工智能的子集機(jī)器學(xué)習(xí)形成一個(gè)系統(tǒng)、全面、完整的認(rèn)識(shí)，并且在今后的研究工作中逐步拓展，*終形成自己的體系。全書共6篇，分別為特征處理算法、分類和聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、優(yōu)化算法

內(nèi)容簡(jiǎn)介這是一本從工具、原理、算法3個(gè)維度指導(dǎo)讀者零基礎(chǔ)快速掌握目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)及其應(yīng)用的入門書。兩位作者是資深的AI技術(shù)專家和計(jì)算機(jī)視覺算法專家，在阿里、騰訊、百度、三星等大企業(yè)從事計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)的工作多年，不僅理論功底扎實(shí)、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)豐富，而且知道初學(xué)者進(jìn)入計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的痛點(diǎn)和難點(diǎn)。據(jù)此，兩位作者編寫了這本針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)

本書借助國內(nèi)使用率高，并擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的國產(chǎn)編程軟件Mind，幫助讀者與來自AI星球的主人公小麥，一起設(shè)計(jì)并制作一系列可以讓生活變得更美好的趣味AI項(xiàng)目，啟蒙編程與AI知識(shí)，并學(xué)會(huì)利用AI技術(shù)解決生活中的許多問題。讀者通過自主設(shè)計(jì)程序來實(shí)現(xiàn)AI的相關(guān)功能，體驗(yàn)AI應(yīng)用，獲得快樂、成就感，培養(yǎng)對(duì)AI的興趣與理解。本書非

本書是算法競(jìng)賽領(lǐng)域一本系統(tǒng)介紹競(jìng)賽的圖書，書中不僅包含競(jìng)賽的基本理論知識(shí)，還結(jié)合多個(gè)方向和案例詳細(xì)闡述了競(jìng)賽中的上分思路和技巧。全書分為五部分：第一部分以算法競(jìng)賽的通用流程為主，介紹競(jìng)賽中各個(gè)部分的核心內(nèi)容和具體工作；第二部分介紹了用戶畫像相關(guān)的問題；第三部分以時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題為主，先講述這類問題的常見解題思路和技巧，

這是一本寫給青少年看的人工智能科普?qǐng)D書，目的是啟蒙科學(xué)素養(yǎng)，開闊科學(xué)視野，培養(yǎng)科學(xué)思維，鍛煉動(dòng)手能力，讓小讀者們了解人工智能的過去、現(xiàn)在和未來，從而更好地融入人工智能時(shí)代。通過閱讀本書，小讀者們不僅會(huì)了解到“存在這樣那樣的人工智能”，還會(huì)一睹很多人工智能發(fā)展的過程和細(xì)節(jié)：科學(xué)家如何提出問題并想到絕妙的點(diǎn)子，技術(shù)如何從第

本書基于谷歌的深度學(xué)習(xí)框架tensorflow，深入講解其語法特點(diǎn)，以及使用方法，并在此基礎(chǔ)上選取了圖像領(lǐng)域的多個(gè)應(yīng)用進(jìn)行深入講解，原理由淺入深，算法推導(dǎo)細(xì)致到位，結(jié)合大量的圖片，以及運(yùn)行中間結(jié)果，進(jìn)行了細(xì)致的分析。 本書基于谷歌的深度學(xué)習(xí)框架tensorflow，深入講解其語法特點(diǎn)，以及使用方法，并在此基礎(chǔ)上選取了圖

本書以工程實(shí)踐為主線，基于TensorFlow2.0軟件框架詳細(xì)介紹了深度學(xué)習(xí)的工作原理和方法，并以實(shí)際代碼為例，剖析了構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的流程、全連接網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行原理、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與運(yùn)行機(jī)制、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與運(yùn)行機(jī)制，討論了使用Dense、Conv1D、Conv2D、SimpleRNN、LTSM、GRU、Bid

正如本書前言所講，這是一本內(nèi)容比較全面且易于理解的介紹人工認(rèn)知系統(tǒng)的科普讀物。全書首先對(duì)人工認(rèn)知系統(tǒng)做了操作性定義，然后在余下的章節(jié)中介紹了自治性、具身化、學(xué)習(xí)與發(fā)展、記憶與前瞻、知識(shí)與表征以及社會(huì)認(rèn)知等關(guān)鍵問題。考慮到讀者群體，作者沒有涉及“如何構(gòu)建人工認(rèn)知系統(tǒng)”等具體算法的內(nèi)容，也沒有講到機(jī)器意識(shí)等比較艱深的領(lǐng)域。