本書(shū)分三個(gè)部分來(lái)講述："競(jìng)爭(zhēng)”講述了智能語(yǔ)音時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)之戰(zhàn)和范式轉(zhuǎn)換；"創(chuàng)新”講述了語(yǔ)音技術(shù)的探索之路，同時(shí)探索了語(yǔ)音人工智能的技術(shù)突破、個(gè)性設(shè)計(jì)和交談能力，"未來(lái)”探討了預(yù)測(cè)了語(yǔ)音科技的未來(lái)，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(lǐng)你探究TensorFlow1.x的高級(jí)特性。深入了解TensorFlowCore、Keras、TFEstimators、TFLearn、TF-Slim、PrettyTensor以及Sonnet。通過(guò)TensorFlow和Keras的強(qiáng)大功能，利用

TensorFlow自然語(yǔ)言處理（影印版）

作為一名開(kāi)發(fā)人員，您總是需要留心并做好準(zhǔn)備以應(yīng)對(duì)即將發(fā)生的事情，同時(shí)還要關(guān)注當(dāng)前趨勢(shì)。那么，有什么比學(xué)習(xí)現(xiàn)在和未來(lái)這兩個(gè)世界的完美結(jié)合更好呢？人工智能（AI）被廣泛認(rèn)為是繼移動(dòng)之后的下一個(gè)大產(chǎn)業(yè)，而谷歌的TensorFlow是*的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，也是人工智能熱門(mén)的分支。這《TensorFlow智能移動(dòng)項(xiàng)目（影印版英文

PyTorch是Facebook于2017年初在機(jī)器學(xué)習(xí)和科學(xué)計(jì)算工具Torch的基礎(chǔ)上，針對(duì)Python語(yǔ)言發(fā)布的一個(gè)全新的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包，一經(jīng)推出便受到了業(yè)界的廣泛關(guān)注和討論，目前已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)人員的研發(fā)工具。 《PyTorch深度學(xué)習(xí)》是使用PyTorch構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)用指南，內(nèi)容分為9章，包括PyT

本書(shū)介紹大量特征工程技術(shù)，闡明特征工程的基本原則。主要內(nèi)容包括：機(jī)器學(xué)習(xí)流程中 的基本概念，數(shù)值型數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)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(lèi)變量編碼技術(shù)，主成分分析，模型堆疊，圖像處理，等等。

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

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與信息技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對(duì)于傳統(tǒng)造型美術(shù)與UI之間有了不一樣的時(shí)代解讀。本書(shū)就是基于當(dāng)下的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代背景，通過(guò)UI中造型與設(shè)計(jì)的關(guān)聯(lián)、界面造型典型元素的提煉與繪制等，精心編排、撰寫(xiě)出來(lái)的，旨在讓讀者能更全面了解當(dāng)下的設(shè)計(jì)領(lǐng)域以及技術(shù)、思想與表現(xiàn)手法，同造型美術(shù)有著怎樣的關(guān)聯(lián)。本書(shū)覆蓋知識(shí)面廣，立意較

探索人工智能Ⅱ· 交叉應(yīng)用

“理解未來(lái)系列”一套共7本，本書(shū)是其中之一�！袄斫馕磥�(lái)”是未來(lái)論壇每月舉辦的免費(fèi)大型科普講座，它邀請(qǐng)知名科學(xué)家用通俗的語(yǔ)言解讀*激動(dòng)人心的科學(xué)進(jìn)展，旨在傳播科學(xué)知識(shí)，提高大眾對(duì)科學(xué)的認(rèn)知。本套叢書(shū)是精選的部分現(xiàn)場(chǎng)講座的文字整理，然后按照不同學(xué)科歸類(lèi)分冊(cè)。