本書深入講解神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習技術，側重于闡釋深度學習的核心概念。作者以技術原理為導向，輔以貫穿全書的MNIST手寫數(shù)字識別項目示例，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡架構、反向傳播算法、過擬合解決方案、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等內(nèi)容，以及如何利用這些知識改進深度學習項目。學完本書后，讀者將能夠通過編寫Python代碼來解決復雜的模式識別問題。

本書以一名深度學習學習者的視角展開深度學習相關的理論、技術和實踐寫作，因而命名為深度學習筆記。本書作為一本以“筆記”命名的深度學習圖書，主要定位是面向廣大希望入門深度學習的初學者。本書以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)為核心，詳細介紹了深度學習的理論基礎、通用方法和三大網(wǎng)絡的原理與

工智能AI是計算機科學與技術的一個重要分支與應用，目前人工智能主要的研究與開發(fā)方向有模擬、延伸與擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)，涉及的技術與應用包括：大數(shù)據(jù)基礎、知識表示、專家系統(tǒng)、機器學習、深度學習、機器人與智能制造、圖像識別、語音識別和自然語言處理等方向。 本書是為高等院校相關專業(yè)“人工智能導論”課程全

《圖解機器學習—算法原理與Python語言實現(xiàn)》從應用場景出發(fā)，利用大量圖解和流程圖相結合的方式講解機器學習的基本知識及其常用經(jīng)典算法的應用，全書沒有大篇幅的理論介紹和復雜的數(shù)學公式推導，也沒有生澀難懂的專業(yè)術語，而是通過淺顯易懂的圖示、直觀的流程圖以及與生活息息相關的實例應用讓讀者輕松學習和掌握機器學習知識，從

《人工智能概論》采用“理實一體化”的方式，利用人工智能領域現(xiàn)今非常流行的編程語言Python編寫程序，以案例形式引出人工智能領域中常遇到的問題，讓讀者在學習人工智能理論的同時，通過動手實訓對人工智能有更深刻的認識。全書共9章，內(nèi)容包括人工智能的前世今生、智能感知、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習、人臉識別與視覺圖像、自然語

本書的設計和編寫理念是培養(yǎng)高職學生的人工智能素養(yǎng)、計算思維能力和人工智能應用能力，內(nèi)容選取既適合高職學生的特點，同時突出人工智能的通識性、典型性、實用性和可操作性。書中選取多個反映人工智能典型問題的案例，采用項目化思想重構所有案例，每個案例由循序漸進的遞進式任務組成，支持課堂分層次教學實施。全書共分8章，主要內(nèi)容包括人

本書主要介紹人工智能的起源與發(fā)展、發(fā)展人工智能的國家戰(zhàn)略意義、人工智能專業(yè)的培養(yǎng)目標與課程體系，以及人工智能技術在生活、生產(chǎn)、交通、電力、建筑、醫(yī)療、電競、金融、物流、國防等領域應用的新進展。本書的編寫深入淺出、突出應用、圖文并茂、通俗易懂，通過人工智能在各個領域應用的具體案例，介紹了人工智能的內(nèi)在實現(xiàn)機理和應用現(xiàn)狀，

通過這本實用的教程，你將學會如何構建一個機器學習模型驅(qū)動的應用示例，將最初的想法轉(zhuǎn)化成可部署的產(chǎn)品。數(shù)據(jù)科學家、軟件工程師和產(chǎn)品經(jīng)理——無論經(jīng)驗豐富的的專家，還是剛剛入門的新手——都可以循序漸進地學習構建真實機器學習應用涉及的工具、最佳實踐，完成相關的技術挑戰(zhàn)。學習設計、構建和部署機器學習（ML）應用所需的技能。通過這

本書把窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）的應用知識體系歸納為終端、信息郵局、人機交互系統(tǒng)3個有機組成部分。針對終端，給出通用嵌入式計算機的概念，并將其軟件分為BIOS與User兩部分；針對信息郵局，將其抽象為固定IP地址與端口，并由此設計了云偵聽程序模板；針對人機交互系統(tǒng)，設計了Web網(wǎng)頁、微信小程序、手機App及PC客戶端等

本書以NB-IoT實訓套件為載體，采用項目化教學方式，講解了NB-IoT的相關知識及其在物聯(lián)網(wǎng)中的重要作用。本書主要分為理論、項目和實戰(zhàn)演練三部分。理論部分講解了NB-IoT物聯(lián)網(wǎng)架構，并對架構中的每個節(jié)點做技術解析；項目部分由淺入深，從NB-IoT通信、OceanConnect平臺操作系統(tǒng)到LiteOS的基礎實戰(zhàn)開發(fā)