人工智能
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特征工程的艺术[加拿大] 巴勃罗·迪布(Pablo Duboue) 著,陈光欣 译特征工程可以修改数据特征,更好地捕获问题本质,从而改进结果。这个过程既是一种艺术,也是技巧和诀窍的一种结合。本书是一本特征工程实用指南,主要探讨如何利用特征工程提升机器学习解决方案的性能。本书从特征工程的基本概念和技术开始介绍,建立了一种独特的跨领域方法,通过充分研究案例详细介绍了图数据、时间戳数据、文本数据和图像数据的处理方法,包括分箱、折外估计、特征选择、数据降维和可变长度数据编码等重要主题。
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人工智能原理与实践刘春雷 著人工智能被广泛应用和普及,极大地提高了人们学习和工作的效率。而要深入理解人工智能,必须全面理解底层各类机器学习算法的基本原理。只有全面掌握机器学习的基础知识,才能更好地理解、提高和驾驭人工智能的各种应用。 本书分为13章,前7章为原理篇,重点讨论了机器学习模型建模的全部流程、各类常用的机器学习算法原理、深度学习和强化学习、机器学习涉及的优化原理,以及自然语言处理算法原理;后 6章为实践篇,重点讨论了信用卡客户细分、保险公司时间序列生活事件预测、电商网站交易欺诈预测、信用卡和信用贷款风险预测、美国旧金山房屋成交价格预测,以及股票短期回报率预测等多个实际应用场景。 本书内容系统、全面,理论知识覆盖面广,且保留了推导过程。实践案例中,深入浅出地讲解和展示了机器学习应用的具体流程。本书适合在各行业工作的数据科学家、在校学习人工智能和数据科学专业的学生、科技公司的管理者和决策者,以及人工智能的初学者和爱好者阅读。
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人工智能数据处理余平 等 著本书以元宇宙为主题,全面讲述了元宇宙在当下和未来的发展。首先,讲解了元宇宙的概念、技术、产业链及对互联网行业的重要意义,以便读者了解元宇宙的整体框架。其次,介绍了元宇宙在游戏、社交、办公、教育、虚拟数字人等方面的应用,展示了元宇宙的巨大潜力。最后,分析了数字经济变革、元宇宙投资方向,并且对未来进行了展望,介绍了元宇宙的商业潜能。 本书在讲述概念的同时,对元宇宙的应用场景、未来趋势、投资赛道等做了分析。此外,融入诸多案例,对元宇宙的入局者具有很强的指导意义。
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工业人工智能创新与应用彭国超,邢飞,刘彩华 著工业人工智能是支撑智慧工厂深度变革与重大创新的核心驱动技术。《工业人工智能创新与应用》在梳理相关研究的基础上,尝试贯穿研发、生产、销售、物流、售后等不同环节,探讨工业人工智能在产品全生命周期的创新性应用,分析工业人工智能在落地及实施阶段可能面临的挑战与困难,构建工业人工智能成熟度评估体系,同时结合大量国内外案例剖析工业人工智能如何与不同行业进行深度融合,由此为我国制造业新一轮数字化转型及创新带来启示。
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网络AI+鞠卫国,梁雪梅,张云帆,乔爱锋,李新 ... 著未来网络是什么样子?构建未来网络的关键技术有哪些?如果你在思考这些问题,请你一定要阅读本书。AI助力通信网络的发展构建了“网络AI”,在此基础上叠加云网融合、B5G/6G、网络5.0、算力网络、区块链、数字孪生、量子通信、网络安全等新的关键技术,共同打造“2030后的未来网络”。本书通过讲解和剖析上述关键技术,多维度地阐述了未来网络发展的愿景和演进路径,可让读者系统地学习与思考。本书的主要读者对象为电信运营商、电信设备提供商、电信咨询行业的从业人员和从事通信科研的高校师生,以及关注通信行业技术发展的相关人士。
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机器学习入门董政 著本书面向初学者,比较全面的介绍了机器学习的基本方法,循序渐进的阐述了其中的数学原理,让读者能够知其然,然后知其所以然。书中结合应用场景,列举了大量编程实例帮助读者开展动手实践,理论与实践相辅相成,对算法原理产生更加直观和感性的认识。作者希望能够通过本书帮助读者揭开人工智能领域的神秘面纱,走进人工智能和机器学习的大门,了解其中的奥秘,甚至成为该领域的学习者、研究者和实践者。
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动手学强化学习张伟楠,沈键,俞勇 著本书系统地介绍了强化学习的原理和实现,是一本理论扎实、落地性强的图书。本书包含3个部分:第一部分为强化学习基础,讲解强化学习的基础概念和表格型强化学习方法;第二部分为强化学习进阶,讨论深度强化学习的思维方式、深度价值函数和深度策略学习方法;第三部分为强化学习前沿,介绍学术界在深度强化学习领域的主要关注方向和前沿算法。同时,本书提供配套的线上代码实践平台,展示源码的编写和运行过程,让读者进一步掌握强化学习算法的运行机制。本书理论与实践并重,在介绍强化学习理论的同时,辅之以线上代码实践平台,帮助读者通过实践加深对理论的理解。本书适合对强化学习感兴趣的高校学生、教师,以及相关行业的开发和研究人员阅读、实践。
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PyTorch开发入门杜世桥 著《PyTorch开发入门:深度学习模型的构建与程序实现》以PyTorch为主要内容,介绍了其安装和实际应用,共7章。其中,第1章介绍了PyTorch的包结构;第2章介绍了线性模型,并通过PyTorch的实际使用来实现线性回归模型和逻辑回归模型;第3章介绍了神经网络,实际使用PyTorch创建一个多层感知器(Perceptron);第4章介绍了通过卷积神经网络(CNN)进行的图像处理,通过PyTorch实际进行CNN的图像分类,低分辨率图像到高分辨率的转换,使用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)进行新的图像生成以及迁移学习;第5章介绍了通过循环神经网络(RNN)进行的自然语言处理,通过PyTorch实际进行文本的分类和文本的生成以及基于编码器-解码器模型的机器翻译;第6章介绍了矩阵分解以及推荐系统的神经网络构建;第7章介绍了PyTorch模型的应用程序嵌入,WebAPI的实际创建,Docker的打包发布,以及基于*新开放神经网络交换(ONNX)标准的模型移植。
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动手打造深度学习框架李伟 著本书基于 C++编写,旨在带领读者动手打造出一个深度学习框架。本书首先介绍 C++模板元编程的基础技术,然后在此基础上剖析深度学习框架的内部结构,逐一实现深度学习框架中的各个组件和功能,包括基本数据结构、运算与表达模板、基本层、复合层、循环层、求值与优化等,最终打造出一个深度学习框架。本书将深度学习框架与 C++模板元编程有机结合,更利于读者学习和掌握使用 C++开发大型项目的方法。本书适合对 C++有一定了解,希望深入了解深度学习框架内部实现细节,以及提升 C++程序设计水平的读者阅读。
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逃离绑架张为志宇宙万象,时时刻刻,变幻莫测。 物理世界、生物世界、精神世界的不断变化,引发了世间万物关系与结构的重大变化,这是一个物理世界、生物世界、精神世界大集成的时代。 多主体双脑社会结构,是智能世界个体选择性与集体分层演化发展的必然历史结果。 双脑世界对人机共生秩序的思考,最终体现或落实在了对社会大脑控制下的物理世界、生物世界、精神世界大集成的全新共同体生态体系构建的探索上。 这是一种非现场经济意识,是一个跨越人脑的类心智探索意识,一种人机共生社会的“多元多级一元论”哲学意识,一次高新智能时代东西方哲学融合再发展的讨论意识。 生活在“双脑世界”的人们,将不断地建立起更为进步的共性标准,并提升这个共识。