本書從“芯屏器核網(wǎng)”“云聯(lián)數(shù)算用”和“住業(yè)游樂購”三大版圖和15個版塊,對其背后的產(chǎn)業(yè)格局和實施路徑進行探索。沒有用技術與產(chǎn)業(yè)的語言來講解技術與產(chǎn)業(yè),而是用新思考、新案例與新論證,多維度、系統(tǒng)性與通俗化地為呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)智能化這片生機勃勃且潛力巨大的新大陸。
目前,物聯(lián)網(wǎng)到底是什么這個命題在產(chǎn)業(yè)界還沒有標準答案,本書試圖從技術角度和產(chǎn)業(yè)角度尋找答案。作為國內早的物聯(lián)網(wǎng)領域專業(yè)組織負責人,作者有機會看到物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的實際發(fā)展情況。本書是作者從工作實際出發(fā),總結出來的一些對于物聯(lián)網(wǎng)的理解。希望能夠帶給準備從事物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)或者正處在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中的朋友們一點啟發(fā)。
教材為配合模塊化教學需要進行組織,內容包括“計算機文化基礎”與“大數(shù)據(jù)與人工智能基礎”兩大模塊,其中模塊一主要介紹計算機文化基本知識與計算機操作基本技能,其中嵌入現(xiàn)代企業(yè)文化、管理思想與資源;模塊二主要介紹大數(shù)據(jù)技術基本概念與人工智能基礎。模塊內容相互聯(lián)系也相對獨立。教材結構清晰、層次分明,描述簡潔、易讀。教材適合于普
本書是一本淺顯易懂的機器學習入門教材,深入淺出地介紹了機器學習的基礎理論、模型與經(jīng)典方法,并適當融入了深度學習的前沿知識。全書共9章,主要內容包括:機器學習概述、回歸模型(線性回歸、多項式回歸、嶺回歸、套索回歸、彈性網(wǎng)絡、邏輯斯諦回歸、Softmax回歸)、k*近鄰和kd樹算法、支持向量機、貝葉斯分類器與貝葉斯網(wǎng)絡
《機器學習原理及應用》以機器學習及其算法為主題,詳細介紹其理論細節(jié)與應用方法!稒C器學習原理及應用》共19章,分別介紹了機器學習概述、線性回歸與*大熵模型、k-近鄰算法、決策樹模型、樸素貝葉斯分類器、支持向量機模型、集成學習、EM算法、降維算法、聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡模型等基礎模型或算法,以及8個綜合項目實例!稒C器學習原
本書是從事無人系統(tǒng)自主、智能控制相關工作的入門教材。編者從一般無人系統(tǒng)的知識入手,分享了在開發(fā)實際無人駕駛系統(tǒng)中積累的經(jīng)驗。本書共8章,第1章介紹無人系統(tǒng)的概念、意義、研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢;第2章論述動態(tài)環(huán)境下無人系統(tǒng)的自主控制架構;第3章給出基于機器人操作系統(tǒng)ROS的程序設計方法;第4章設計無人駕駛數(shù)據(jù)采集系統(tǒng);第5章
人的智能和AI賦能的機器智能在自動化控制領域的共融共存形成了人機混合智能系統(tǒng)這一新型的系統(tǒng)形式和智能形式。一方面,這類系統(tǒng)所代表的系統(tǒng)結構形式是傳統(tǒng)自動化控制系統(tǒng)應對AI賦能的機器智能變革的必然發(fā)展形勢;另一方面,它所代表的智能形式也成為AI未來發(fā)展的重要甚至是的終極形式。在本《人機混合智能系統(tǒng)自主性理論和方法》,我們
本書聚焦信息科學、生命科學、新能源、新材料等為代表的高科技領域,以及物理、化學、數(shù)學等基礎科學的進展與新興技術的交叉融合,其中70%的內容來源于IEEE計算機協(xié)會相關刊物內容的全文翻譯,另外30%的內容由STEERTech和iCANXTalks上的國際知名科學家的學術報告、報道以及相關活動內容組成。本書將以創(chuàng)新的方式宣
圖靈獎得主、深度學習三巨頭之一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡之父……由于在人工智能領域的突出貢獻,楊立昆被中國計算機科學界和企業(yè)界所熟知。 楊立昆的科學之路,譜寫了一段關于勇氣的宣言。他為了知識本身求學,而不是文憑,他用自己的經(jīng)歷,證明了通過激烈的考試競爭進入名校不是科學成功的窄門。他廣泛閱讀,為他科學思維
全書從推薦系統(tǒng)的發(fā)展歷史、基本構成開始,依次剖析推薦系統(tǒng)的內容召回、協(xié)同過濾召回、深度學習召回中具有代表性的模型;再從經(jīng)典排序模型到基于深度學習的排序,順勢介紹會話推薦、強化學習推薦及工業(yè)級推薦,搭建了完整的推薦系統(tǒng)技術體系,這是一個由淺入深的系統(tǒng)學習過程。 本書的目標讀者應該對深度學習有基本的了解,掌握概率論、線性代