《人工智能全書：一本書讀懂AI基礎(chǔ)知識(shí)、商業(yè)應(yīng)用與技術(shù)發(fā)展》系統(tǒng)地講解了AI基礎(chǔ)知識(shí)、商業(yè)應(yīng)用與技術(shù)發(fā)展，可以幫助讀者快速了解人工智能，掌握行業(yè)動(dòng)態(tài)與技術(shù)。全書圖文并茂，淺顯易懂，其中基礎(chǔ)篇介紹了AI的基礎(chǔ)知識(shí)，商業(yè)篇預(yù)測(cè)了AI在各行各業(yè)的應(yīng)用與發(fā)展，技術(shù)篇?jiǎng)t講解了AI的各種專業(yè)技術(shù)知識(shí)。《人工智能全書：一本書讀懂AI
本書首先介紹深度學(xué)習(xí)方面的數(shù)學(xué)知識(shí)與Python基礎(chǔ)知識(shí)，線性模型中的線性回歸模型和logistic模型；然后講述正向傳播算法、反向傳播算法及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完整訓(xùn)練流程，輸出層的激活函數(shù)和隱藏層的常見(jiàn)激活函數(shù)，深度學(xué)習(xí)的過(guò)擬合和欠擬合，應(yīng)對(duì)過(guò)擬合的方法，以及使用TensorFlow2建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的步驟；接著介紹
本書分兩部分對(duì)時(shí)滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論與應(yīng)用進(jìn)行了介紹：第一部分對(duì)隨機(jī)時(shí)滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析，第二部分則對(duì)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在優(yōu)化算法及智能控制等方面的應(yīng)用進(jìn)行了介紹。
本書分為基礎(chǔ)理論篇與應(yīng)用實(shí)踐篇�；A(chǔ)理論篇主要闡述機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念與技術(shù)體系，從應(yīng)用角度分析各技術(shù)環(huán)節(jié)，并借助專利分析方法與文獻(xiàn)分析方法，總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)和研究熱點(diǎn)。應(yīng)用實(shí)踐篇主要結(jié)合實(shí)際工作中機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)用情況，從技術(shù)支撐角度闡述機(jī)器學(xué)習(xí)在各行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀；對(duì)科技管理、醫(yī)療健康、稅務(wù)大數(shù)據(jù)、缺陷檢
本書以高校和企業(yè)合作的人工智能大數(shù)據(jù)標(biāo)注基地的實(shí)際運(yùn)作經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ),將自己在AI大數(shù)據(jù)標(biāo)注工廠中所領(lǐng)悟到的管理方法和所使用的技術(shù)平臺(tái)進(jìn)行詳細(xì)闡述,并結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行講解,在兼顧初學(xué)者的同時(shí),更偏重于如何以數(shù)據(jù)標(biāo)注工廠的層面從管理方法和技術(shù)手段上提高AI大數(shù)據(jù)標(biāo)注生產(chǎn)能力的探討。
本書分為計(jì)算機(jī)語(yǔ)言、數(shù)學(xué)、AI基本概念、基本程序4部分，共14章，包括MATLAB、Linux、Python、簡(jiǎn)單隨機(jī)過(guò)程基礎(chǔ)知識(shí)、隨機(jī)矩陣?yán)碚摵?jiǎn)述、深度學(xué)習(xí)基本概念等內(nèi)容。
本書分為人工智能啟蒙、人工智能創(chuàng)新實(shí)踐和人工智能科創(chuàng)實(shí)踐3個(gè)章節(jié)，每個(gè)章節(jié)包含若干個(gè)主題活動(dòng)，每個(gè)主題設(shè)置了情境導(dǎo)入、知識(shí)沖浪、編程實(shí)踐和總結(jié)與反饋等環(huán)節(jié)。
在本書中，你將學(xué)習(xí)以一種整體方法來(lái)設(shè)計(jì)兼具可靠性、可伸縮性、可維護(hù)性，并能適應(yīng)不斷變化的環(huán)境和業(yè)務(wù)需求的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。作者ChipHuyen是ClaypotAI的聯(lián)合創(chuàng)始人，她在如何幫助系統(tǒng)作為一個(gè)整體實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的背景下考慮了每一種設(shè)計(jì)決策，例如如何處理和創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使用哪些特性，重新訓(xùn)練模型的頻率，以及監(jiān)測(cè)哪些內(nèi)容
本書以準(zhǔn)確翔實(shí)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和全面深入的實(shí)地調(diào)研為基礎(chǔ)，系統(tǒng)闡述我國(guó)人工智能人才發(fā)展總體現(xiàn)狀、存在的問(wèn)題及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，重點(diǎn)分析我國(guó)高校人工智能人才教育培養(yǎng)狀況、人工智能相關(guān)崗位人才需求狀況、國(guó)際人工智能人才狀況和就業(yè)趨勢(shì)，以互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融業(yè)、汽車行業(yè)人工智能人才發(fā)展，以及深圳、蘇州、杭州、廣州、北京等市的人工智能人才發(fā)
本書較為全面地介紹了深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型應(yīng)用、自然語(yǔ)言處理模型應(yīng)用等技術(shù)。全書共9個(gè)實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目,包括深度學(xué)習(xí)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型訓(xùn)練與應(yīng)用、計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型部署、自然語(yǔ)言處理預(yù)訓(xùn)練模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自然語(yǔ)言處理預(yù)訓(xùn)練模型訓(xùn)練與
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