人工智能
-
Spark和Python机器学习实战(美)迈克尔·鲍尔斯(Michael Bowles)本书着重介绍可以有效预测结果的两类核心算法,包括惩罚线性回归方法和集成方法,然后通过一系列的示例细节来展示针对不同的问题如何使用这些方法。全书分为7章,主要讲述算法的选择、构建预测模型时的要点等内容,并且结合Spark和Python技术,引入岩石与水雷、鲍鱼年龄问题、红酒口感、玻璃分类等经典数据集,将机器学习应用到数据预测分析中,帮助读者全面系统地掌握利用机器学习进行预测分析的基本过程,并将其应用到实际项目中。
-
人工智能基础与进阶周越本书是一本Python初级入门教程,主要为初学者介绍当前人工智能发展中使用最为广泛的计算机编程语言———Python语言的基础知识。 本书分Python语言基础篇和Python语言应用篇,介绍了Python的发展历史和Python语言的编写规范,同时还介绍了人工智能领域相关功能库的安装和使用方法,并提供了一些配套的实战练习。本书与《人工智能基础与进阶》共同形成一套适合人工智能初学者的参考教材,帮助读者快速尝试实践,体会“人工智能”的魅力。
-
语音识别服务实战杨学锐,晏超,刘雪松 著随着语音算法技术的不断发展与完善,如何进行工程落地成为语音商业应用中普遍面临的问题。工程落地不仅要考虑模型效果,还要考虑资源占用、模块联调且整个架构要具有可靠性、可扩展性和可维护性。 本书围绕如何从零构建一个完整的语音识别系统,深入浅出地介绍了语音识别前端算法、语音识别算法及说话人日志算法原理;基于Kaldi的模型训练;语音识别工程落地和服务搭建。 本书适合作为语音技术研究人员及对语音技术感兴趣的开发人员的参考用书。
-
深度学习入门与TensorFlow实践林炳清 著本书首先介绍深度学习方面的数学知识与Python基础知识,线性模型中的线性回归模型和logistic模型;然后讲述正向传播算法、反向传播算法及深度神经网络的完整训练流程,输出层的激活函数和隐藏层的常见激活函数,深度学习的过拟合和欠拟合,应对过拟合的方法,以及使用TensorFlow 2建立深度神经网络模型的步骤;接着介绍卷积神经网络及其两个重要的组成部分—卷积和池化,以及如何使用TensorFlow 2建立卷积神经网络;最后讨论如何从零开始实现循环神经网络,如何搭建深度学习框架,如何使用TensorFlow 2建立循环神经网络模型。本书既可供从事人工智能方面研究的专业人士阅读,也可供计算机专业的师生阅读。
-
Easy RL 强化学习教程王琦,杨毅远,江季 著强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法,在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。本书结合了李宏毅老师的“深度强化学习”、周博磊老师的“强化学习纲要”、李科浇老师的“世界冠军带你从零实践强化学习”公开课的精华内容,在理论严谨的基础上深入浅出地介绍马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、Sarsa、Q 学习等传统强化学习算法,以及策略梯度、近端策略优化、深度Q 网络、深度确定性策略梯度等常见深度强化学习算法的基本概念和方法,并以大量生动有趣的例子帮助读者理解强化学习问题的建模过程以及核心算法的细节。此外,本书还提供较为全面的习题解答以及Python 代码实现,可以让读者进行端到端、从理论到轻松实践的全生态学习,充分掌握强化学习算法的原理并能进行实战。本书适合对强化学习感兴趣的读者阅读,也可以作为相关课程的配套教材。
-
隐私计算陈凯,杨强 著在大数据和人工智能时代,如何在享受新技术带来的便利性的同时保护自己的隐私,是一个重要的问题。《隐私计算》系统讲解了隐私计算的基础技术和实践案例,全书共有11 章,按层次划分为三部分。第一部分全面系统地阐述隐私加密计算技术,包括秘密共享、同态加密、不经意传输和混淆电路。第二部分介绍隐私保护计算技术,包括差分隐私、可信执行环境和联邦学习。第三部分介绍基于隐私计算技术构建的隐私计算平台和实践案例,隐私计算平台主要包括面向联邦学习的FATE 平台和加密数据库的CryptDB 系统等五个平台,以及隐私计算平台的效率问题和常见的加速策略;实践案例部分主要介绍包括金融营销与风控、广告计费、广告推荐、数据查询、医疗、语音识别及政务等领域的应用案例。此外,《隐私计算》还展望了隐私计算未来的研究和落地方向。在附录中介绍了当前新的中国数据保护法律概况。 《隐私计算》可供计算机科学、隐私保护、大数据和人工智能相关专业的学生,以及对隐私计算有兴趣的相关从业者阅读,也适合从事隐私保护相关研究的研究人员、法律法规制定者和政府监管部门阅读。
-
人工智能李睿深,郝英好 著本书是以科普形式对军事智能进行深入探讨的有益尝试,将“技术体系与军事体系的相互影响”作为核心叙事逻辑,以具体战例和技术进展为支点,将军事智能涉及的感知、指挥控制、作战行动和军备控制等问题渐次展开、抽丝剥茧、逐步深入。本书不仅采用了更为网络化的语言,而且还结合音视频,构成了一部融媒体作品,以更为时尚的形式,来传播军事智能这一看似深刻的主题,将国防科技领域的科普作品变得更“潮”。
-
未来侦探团之人工智能篇 机器少年千鹤动漫 著人工智能博览会突遭袭击,被称为“洛神”的人工智能机器人失窃。以小海为核心的未来侦探团正式成立,他们的第一个任务就是找到失窃的人工智能机器人。他们在寻找行窃者的过程中,发现行窃者竟然也是一个人工智能机器人——杰克。未来侦探团的小伙伴们发挥聪明才智,克服重重困难,终于抓到了杰克,却发现背后的黑手另有其人。本书在有趣的漫画故事中融入了人工智能的相关知识,如机器学习、云计算、自动驾驶等,读者可以一边阅读漫画故事,一边开阔眼界,加深对人工智能相关知识的了解。
-
计算与人工智能概论罗娟 著本书从计算思维的角度出发,以人工智能相关问题为引导,在解决实际案例问题的过程中植入知识点,为各专业的学生在今后设计、构造和应用各种计算系统,求解本学科的问题奠定基础。全书内容包括计算与计算思维、程序设计与算法、人工智能与智能计算、网络与大数据这四大部分。本书适用于高等院校一年级新生的计算机导论等信息技术类基础课程,可作为高等院校计算机基础课程的教材,也可作为“计算与人工智能概论”课程的教材,还可作为计算机基础培训的教材和自学参考书。
-
深度强化学习算法与实践捷 著,张 校本书从强化学习的基础知识出发,结合PyTorch深度学习框架,介绍深度强化学习算法各种模型的相关算法原理和基于PyTorch的代码实现。作为一本介绍深度强化学习知识的相关图书,本书介绍了常用的强化学习环境,基于价值网络的强化学习算法和基于策略梯度的强化学习算法,以及一些常用的比较流行的深度强化学习算法(如蒙特卡洛树搜索)等。另外,还介绍了深度强化学习算法在实际问题中的一些应用。