人工智能
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Apache Spark 深度学习实战古列尔莫·伊奥齐亚 著,尹一凡 译深度学习是基于多层神经网络的机器学习的一个子集,可以解决自然语言处理和图像分类等领域中特别困难和大规模的问题。《Apache Spark深度学习实战》解析了技术和分析部分的复杂性,以及在Apache Spark上实施深度学习解决方案的速度。书中首先介绍了Apache Spark和深度学习的基础知识,包括为深度学习设置Spark,学习分布式建模的原理,了解不同类型的神经网络,深度学习中数据的提取、转换和加载,数据流的应用;然后介绍了在Spark上实现CNN、RNN和LSTM等深度学习模型,使用Spark训练神经网络,监控与调试神经网络的训练,神经网络的评估,在分布式系统上部署深度学习应用,自然语言处理基础,文本分析和深度学习,卷积和图像分类;最后对深度学习未来的发展作了一个简要概括。另外,书中还使用DL4J(大部分)、Keras和TensorFlow等流行的深度学习框架实现和训练分布式模型。学完本书,读者可获得理解和处理复杂数据集所需的实践经验。本书适合Scala开发人员、数据科学家或数据分析师学习,也适合所有想使用Spark实现高效深度学习模型的人工智能相关专业的学生和开发人员。
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你好中小学人工智能龚超 著本书是一本体系完整、综合全面介绍中小学人工智能相关内容的书籍。本书涉及人工智能的历史与发展,中小学人工智能战略定位、课程体系建设、计算思维,编程、机器人、知识工程、搜索算法、机器学习、深度学习、人工智能+X、人工智能对教育赋能、人工智能道德伦理与法律以及人工智能未来发展的展望等相关内容。本书可以作为中小学教师教授人工智能课程的辅助书籍,也适合对中小学人工智能教育感兴趣的广大读者阅读使用,还可以作为广大读者系统了解人工智能相关知识的参考用书。
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智联世界世界人工智能大会组委会 编2021世界人工智能大会以“智联世界 众智成城”为主题,于2021年7月8-10日在上海成功举办。在“高端化、国际化、专业化、市场化、智能化”的办会理念指导下,本届大会着力塑造“更人文、更开放、更活力”的生态,着力打造成 “科技风向标、应用展示台、产业加速器、治理议事厅”。为了总结和分享世界人工智能大会的思想和学术成果,大会组委会决定推出“智联世界”系列图书,本书是系列图书的第5本,副书名为“AI筑就数字之都”。本书汇集了2021年大会的重点嘉宾演讲内容,围绕“AI开启未来”“AI赋能城市”“AI驱动经济”“AI点亮福祉”及“AI探索前沿”等主题,全面展现世界人工智能前沿观点洞察和**发展态势,描绘全球人工智能健康发展、协同共治的崭新蓝图,传递促进全球合作、增进人类福祉的共同愿景。
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人机协同吴信东 等《人机协同》引入面向新型人工智能应用的人机协同概念,系统介绍人机协同理念与机制,并通过智慧餐厅与服务机器人、交互式图像分割等场景应用及发展人机协同技术。在前沿技术方面,深入介绍互补人机协同、混合人机协同、多人多机协同、人机协同中的伦理与安全等人机协同的核心内容。在应用实践方面,《人机协同》结合营销智能国家新一代人工智能开放创新平台建设,按照人机交互、人在回路、机器服务、人机混合系统的路线,通过实际案例,完整介绍人机协同体系。
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服务与资源调度李小平,陈龙 著本书以服务与资源调度为主线,从任务、资源、约束条件和目标函数等不同角度分析了调度问题的本质。本书包括作者及其研究团队近年来在机器调度、云计算资源调度、服务调度、大数据计算任务调度等方面的重要研究成果。全书共8章,首先分析调度概念、要素与架构,然后从事前、事中、事后三个角度分别考虑单资源和多资源场景下的任务调度,MapReduce大数据计算模型下的任务调度,云服务系统调度性能分析,线性、非线性约束云服务调度以及云服务系统容错调度。
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机器学习数学基础齐伟 著《机器学习数学基础》系统地阐述机器学习的数学基础知识,但并非大学数学教材的翻版,而是以机器学习算法为依据,选取数学知识,并从应用的角度阐述各种数学定义、定理等,侧重于讲清楚它们的应用和实现方法。所以,《机器学习数学基础》这一书中将使用开发者喜欢的编程语言(Python)来实现各种数学计算,并阐述数学知识在机器学习算法中的应用体现。
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智能制造蒋明炜本书从人工智能技术的演进和发展\人工智能技术体系人工智能技术角度,阐述在机电产品、研发设计、经营管理、生产制造、客户服务、经营决策中的应用,制造业企业实施人工智能的策略等。为人工智能技术在制造业中的应用落地给出一些方向和建议
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基于MATLAB的机器视觉处理技术杨洋,王永琦本书系统地阐述了机器人视觉工作的原理、分析方法、技术和应用。全书内容主要分两大部分,第一部分是“基础篇”,对MATLAB在图像视频处理的特点以及基本知识进行了阐述,从图形绘制层层深入MATLAB的二维和三维图像绘制功能,并介绍了科学计算可视化的相关知识;第二部分是“机器人视觉处理技术”,详细介绍了机器人视觉的发展与当前技术上的关键点,以及图像表示和描述、图像分割、增强、融合与模式识别等方面的知识,并给出机器人视觉处理应用的实例。
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计算机视觉机器学习实践Valliappa Lakshmanan本书向你展示了如何使用机器学习模型从图像中提取信息。ML工程师和数据科学家将学习成熟的ML技术来解决各种图像问题,包括分类、物体检测、自动编码器、图像生成、计数和字幕。本书很好地介绍了端到端的深度学习:创建数据集、数据预处理、模型设计、模型训练、评估、部署和可解释性。Google工程师Valliappa Lakshmanan、Martin G?rner、Ryan Gillard为你展示了如何开发精准且可解释的计算机视觉ML模型,并使用强大的ML架构以灵活且可维护的方式将其投入大规模生产。 你将学习如何使用TensorFlow和Keras编写的模型进行设计、训练、评估和预测。
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基于人工智能的故障诊断方法安晶,周临震,安鹏《基于人工智能的故障诊断方法》结合轴承振动信号的固有特性,弥补传统智能诊断方法的不足,以深度学习、迁移学习、流形学习等人工智能技术为核心,面向海量轴承振动监测信号,提出一种新的智能诊断研究框架,主要围绕“监测信号标注困难”“工况交替多变”和“噪声干扰”等的不同应用需求,着重从深度聚类框架设计、跨域故障诊断模型构建、目标函数构造、度量函数设计、中心判别损失正则项设计,以及相关对齐时目标熵最小性质证明等几个方面展开研究,探索很大程度避免人工参与且具有较强领域自适应能力的智能诊断解决方案。《基于人工智能的故障诊断方法》适合制造业的研究人员和工程技术人员参考阅读,也适合作为高等学校计算机、人工智能、智能制造等专业的研究生教学用书。