本書介紹了元學(xué)習(xí)方法的發(fā)展歷史、起源、思想、近來流行的元學(xué)習(xí)方法，以及這些方法的組織思路、改進方案、相互繼承、如何應(yīng)用。本書共11章，分為兩部分：元學(xué)習(xí)方法思想的介紹和元學(xué)習(xí)應(yīng)用場景中模型的介紹。這些內(nèi)容介紹了如何在元學(xué)習(xí)框架下融入強化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等，實現(xiàn)對實際應(yīng)用中深度模型的改進，以

生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNets，GAN）作為一種深度學(xué)習(xí)框架，發(fā)展十分迅猛。通過相互對抗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，GAN能夠生成結(jié)構(gòu)復(fù)雜且十分逼真的高維度數(shù)據(jù)。因此，被廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究和工程領(lǐng)域，包括圖像處理，如圖像生成、圖像轉(zhuǎn)換、視頻合成；序列數(shù)據(jù)生成，如語音生成、音樂生成等；以及其他眾

本書共分11章，分別介紹了人工智能導(dǎo)引、Python基礎(chǔ)、機器學(xué)習(xí)初步、自然語言處理、語音識別、計算機視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、增強學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)、人工智能與區(qū)塊鏈、人工智能相關(guān)算法、人工智能的載體——機器人。本書包含豐富的Python項目實踐，并配有500分鐘教學(xué)視頻。

這是一部從流程、理論、方法角度系統(tǒng)講解如何從0到1設(shè)計與研發(fā)智能硬件產(chǎn)品的著作。作者是智能硬件產(chǎn)品領(lǐng)域的資深專家，曾就職于字節(jié)跳動和360等知名企業(yè)，主導(dǎo)和參與過的產(chǎn)品曾獲得過德國iF設(shè)計獎、德國紅點獎、美國IDEA獎、金點設(shè)計獎等設(shè)計大獎。本書內(nèi)容涵蓋智能硬件產(chǎn)品的產(chǎn)品創(chuàng)意、市場分析、產(chǎn)品定位、用戶研究、需求分析、概

本書全面介紹了圖深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)、模型方法及實際應(yīng)用。全書分為4篇，共15章。第1篇為基礎(chǔ)理論，重點介紹圖和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，包括圖的關(guān)鍵概念和屬性、各種基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的關(guān)鍵方法以及防止訓(xùn)練過程中過度擬合的實用技術(shù)；第2篇為模型方法，涵蓋了從基本設(shè)置到高級設(shè)置的成熟的圖深度學(xué)習(xí)方法，包括圖嵌入

采用通俗易懂的語言，簡明而全面地介紹對人工智能革命起到核心作用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

本書基于近些年實驗領(lǐng)域的研究成果和實踐經(jīng)驗，對實驗的方法和應(yīng)用做了很好的全景式描述，是一本兼顧系統(tǒng)性的方法論和基于實戰(zhàn)的經(jīng)驗法則的書籍。根據(jù)微軟、亞馬遜、谷歌和領(lǐng)英每年運行的兩萬多個對照實驗，作者以示例和建議的方式向?qū)W生和業(yè)內(nèi)人士分享了自己的實踐經(jīng)驗，指出了需要避免的陷阱，并深入探討了一些進階專題，可以為希望改善自身及

基于邊緣計算這一新型的計算模式，邊緣智能在更加靠近用戶和數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)訓(xùn)練和部署深度學(xué)習(xí)模型，從而改善應(yīng)用的性能、成本和隱私性。本書以深入淺出的方式，講解邊緣智能體系架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)，從時代宏觀背景引領(lǐng)到關(guān)鍵支撐技術(shù)細節(jié)剖析，再到落地實戰(zhàn)應(yīng)用，理論與實踐并重，循序漸進，博采而精取，分別向讀者清晰地展現(xiàn)了邊緣智能的“

本書以scikit-learn和Keras框架作為實戰(zhàn)平臺，講解了傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的主流技術(shù)和最新深度學(xué)習(xí)的研究成果。其中，"第一篇傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)”包括第1～10章，介紹了機器學(xué)習(xí)概念、監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（回歸分析、Logistic回歸、k近鄰、決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類、降維）；"第二篇深度

本書主要講述人工智能的基礎(chǔ)知識與基礎(chǔ)理論，并通過大量的人工智能應(yīng)用幫助讀者快速了解人工智能相關(guān)技術(shù)。本書共10章，分別為人工智能概述、人工智能基礎(chǔ)知識、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、人工智能技術(shù)應(yīng)用場景、智能機器人和人工智能的挑戰(zhàn)與未來。本書內(nèi)容豐富，講解細致，注重技術(shù)發(fā)展變化。 本書既可作為