全書介紹了人工智能芯片相關(guān)的基礎(chǔ)領(lǐng)域知識(shí)，分析了人工智能處理面臨的挑戰(zhàn)，由此引出全書的重點(diǎn)：人工智能芯片的架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)復(fù)用、網(wǎng)絡(luò)映射、存儲(chǔ)優(yōu)化以及軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)技術(shù)等領(lǐng)域前沿技術(shù)，書中還討論了當(dāng)前研究成果，并輔以實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，最后展望了人工智能芯片技術(shù)的發(fā)展方向。

以前，技術(shù)只是工程師操心的事；如今，技術(shù)是工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、企業(yè)家共同操心的事，他們只有通力合作才能駕馭強(qiáng)大的技術(shù)，進(jìn)而取得商業(yè)上的成功。如今講人工智能的書大多屬于兩種類型：第一種面向廣大公眾進(jìn)行人工智能科普；第二種針對(duì)專業(yè)技術(shù)人員詳細(xì)講解人工智能的技術(shù)。這兩種書，產(chǎn)品經(jīng)理雖然都可以閱讀，但他們更迫切需要第三種——從商

如何在保證本地訓(xùn)練數(shù)據(jù)不公開的前提下，實(shí)現(xiàn)多個(gè)數(shù)據(jù)擁有者協(xié)同訓(xùn)練一個(gè)共享的機(jī)器學(xué)習(xí)模型？傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要將所有的數(shù)據(jù)集中到一個(gè)地方（例如，數(shù)據(jù)中心），然后進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。但這種基于集中數(shù)據(jù)的做法無疑會(huì)嚴(yán)重侵害用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。如今，世界上越來越多的人開始強(qiáng)烈要求科技公司必須根據(jù)用戶隱私法律法規(guī)妥善地處理

本書由資深樹莓派玩家精心寫作，由淺入深地介紹樹莓派在人工智能中的熱點(diǎn)應(yīng)用，具有很好的前瞻性，主要內(nèi)容包括：樹莓派的DebianLinux操作系統(tǒng)及其命令行的常見操作；語音傳感器的使用（以ReSpeaker和GoogleVoice語音套件為例），即語音喚醒、語音識(shí)別、語音轉(zhuǎn)文字、語音控制設(shè)備等硬件的原理及使用等；智能圖像

《人工智能（AI）應(yīng)用從入門到精通》是一本人工智能應(yīng)用入門級(jí)讀物，全書分基礎(chǔ)篇和應(yīng)用篇兩個(gè)部分�；�礎(chǔ)篇包括人工智能的基本認(rèn)知、人工智能的關(guān)鍵技術(shù)、人工智能的基本要素、人工智能的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和人工智能的倫理安全五部分內(nèi)容；應(yīng)用篇包括人工智能+教育、人工智能+醫(yī)療、人工智能+金融、人工智能+交通、人工智能+安防、人工智能+零售

本書梳理出機(jī)器學(xué)習(xí)理論中的七個(gè)重要概念或理論工具,即:可學(xué)習(xí)性,(假設(shè)空間)復(fù)雜度,泛化界,穩(wěn)定性,一致性,收斂率,遺憾界。每章聚焦其一,除介紹基本概念外,還給出若干分析實(shí)例,如顯示出不同理論工具如何應(yīng)用于支持向量機(jī)這種常見機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。讀者今后對(duì)具體機(jī)器學(xué)習(xí)問題或技術(shù)作分析時(shí),可根據(jù)條件選擇適用的工具。

《文本機(jī)器學(xué)習(xí)》系統(tǒng)性地介紹了多個(gè)經(jīng)典的和前沿的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)及其在文本域中的應(yīng)用。首先，詳細(xì)介紹了面向文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)和經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)（如矩陣分解與主題建模、聚類與分類/回歸等），并深入探討了模型的原理和內(nèi)在聯(lián)系以及相應(yīng)的性能評(píng)估；其次，詳細(xì)介紹了結(jié)合異構(gòu)數(shù)據(jù)的文本學(xué)習(xí)技術(shù)（如知識(shí)共享與遷移學(xué)習(xí)等），以及面向信

務(wù)實(shí)地解決AI問題需要更多地關(guān)注結(jié)果而不僅是技術(shù)。歸根結(jié)底，花費(fèi)數(shù)月時(shí)間為一些永遠(yuǎn)無法投入生產(chǎn)的任務(wù)選擇*佳的機(jī)器學(xué)習(xí)算法只是徒勞無功和浪費(fèi)金錢。將更多的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)投入到生產(chǎn)過程的一種方式就是停止辛勤工作，使用云提供商提供的現(xiàn)成解決方案是避免這種辛勤工作的強(qiáng)大技術(shù)。從英雄驅(qū)動(dòng)式開發(fā)轉(zhuǎn)向鼓勵(lì)業(yè)務(wù)連續(xù)性和交付解決方案的組

《TensorFlow深度學(xué)習(xí)從入門到進(jìn)階》以TensorFlow為主線進(jìn)行講解，書中每章節(jié)都以理論引出，以TensorFlow應(yīng)用鞏固結(jié)束，理論與實(shí)踐相結(jié)合，讓讀者快速掌握TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)�！禩ensorFlow深度學(xué)習(xí)從入門到進(jìn)階》共11章，主要包括TensorFlow與深度網(wǎng)絡(luò)、TensorFlow編

《Keras高級(jí)深度學(xué)習(xí)》是高級(jí)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的綜合指南，內(nèi)容包括自編碼器、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL），在這些技術(shù)的推動(dòng)下，AI于近期取得了令人矚目的成就�！禟eras高級(jí)深度學(xué)習(xí)》首先對(duì)多層感知器（MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進(jìn)行了概述，這些是本書