本書分為人工智能啟蒙、人工智能創(chuàng)新實踐和人工智能科創(chuàng)實踐3個章節(jié)，每個章節(jié)包含若干個主題活動，每個主題設(shè)置了情境導(dǎo)入、知識沖浪、編程實踐和總結(jié)與反饋等環(huán)節(jié)。

在本書中，你將學(xué)習(xí)以一種整體方法來設(shè)計兼具可靠性、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)作為一個整體實現(xiàn)其目標(biāo)的背景下考慮了每一種設(shè)計決策，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)測哪些內(nèi)容

本書以準(zhǔn)確翔實的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和全面深入的實地調(diào)研為基礎(chǔ)，系統(tǒng)闡述我國人工智能人才發(fā)展總體現(xiàn)狀、存在的問題及未來發(fā)展趨勢，重點分析我國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、國際人工智能人才狀況和就業(yè)趨勢，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、計算機視覺模型應(yīng)用、自然語言處理模型應(yīng)用等技術(shù)。全書共9個實訓(xùn)項目,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、計算機視覺模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、計算機視覺模型訓(xùn)練與應(yīng)用、計算機視覺模型部署、自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型訓(xùn)練與

本書較為全面地介紹了深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景下的人工智能技術(shù)服務(wù)、深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)應(yīng)用等技術(shù)。全書共10個實訓(xùn)項目,包括人工智能需求分析、人工智能產(chǎn)品設(shè)計、人工智能平臺應(yīng)用、數(shù)據(jù)采集工程應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理工程應(yīng)用、數(shù)據(jù)標(biāo)注工程應(yīng)用、機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)用開發(fā)、深度學(xué)習(xí)框架基礎(chǔ)功能應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)線性回歸模型

本書按照國網(wǎng)四川省電力公司科技項目任務(wù)書的預(yù)定目標(biāo)編寫。全書共11章,主要介紹了數(shù)字化技術(shù)機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、人工智能主要應(yīng)用、電力人工智能平臺、Python編程基礎(chǔ),以及檢修專業(yè)、輸配電專業(yè)、營銷專業(yè)、運行專業(yè)及其他專業(yè)的人工智能典型案例應(yīng)用。

本書較為全面地介紹了深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景下的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注等技術(shù)。全書共12個實訓(xùn)項目,包括數(shù)據(jù)采集概述、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集、端側(cè)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲與加載、數(shù)據(jù)處理概述、圖像類數(shù)據(jù)處理、文本類數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注概述、圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注、文本數(shù)據(jù)標(biāo)注、深度學(xué)習(xí)圖像分類應(yīng)用實戰(zhàn)、深度學(xué)習(xí)情感分析應(yīng)用實戰(zhàn)等。本書以企業(yè)用人需求

本書對多個應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行了較為詳細(xì)的討論：智能家居、智能制造、智能交通和自動駕駛汽車以及能源領(lǐng)域。這些領(lǐng)域為部署人工智能技術(shù)提供了巨大的機遇。通過對這四個領(lǐng)域有關(guān)的多個應(yīng)用案例的分析，證明了人工智能可以廣泛應(yīng)用于各行業(yè)并使行業(yè)從中受益，成為解決當(dāng)今和未來發(fā)展各種問題的關(guān)鍵技術(shù)。在此分析的基礎(chǔ)上，本書詳細(xì)介紹了人工智能必須

《學(xué)習(xí)分析》是人工智能與智能教育叢書的一本。學(xué)習(xí)分析已經(jīng)成為當(dāng)前教育研究中一個重要的跨學(xué)科研究領(lǐng)域，并且在大數(shù)據(jù)時代逐步從理論研究向?qū)嵺`應(yīng)用轉(zhuǎn)化。伴隨在線教育的興起和教育信息化的不斷革新，學(xué)習(xí)分析技術(shù)作為在教育領(lǐng)域較先落地和具有成功實踐經(jīng)驗的智能教育方向之一，受到教育工作者、教育研究人員和教育產(chǎn)品研發(fā)人員的廣泛關(guān)注。本

從云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能，到區(qū)塊鏈、邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)……每一項新技術(shù)的背后，計算都是基礎(chǔ)；從信息化、數(shù)字化，再到智能化，每一次產(chǎn)業(yè)變革，計算都是核心驅(qū)動力。關(guān)于計算的重要性，相信已經(jīng)無需多表。如果說人工智能正在引領(lǐng)人類史上的第四次工業(yè)革命，那計算就是這次革命的引擎。本書通過對智能計算平臺知識內(nèi)容的梳理，把涉及到智能計