本書(shū)結(jié)合了分布式計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，以群體智能為主線(xiàn)，講述了分布式人工智能的原理和應(yīng)用。它介紹了分布式計(jì)算的框架技術(shù)、智能核心、分布式體系與架構(gòu)。本書(shū)介紹了大數(shù)據(jù)的框架、高速計(jì)算、海量存儲(chǔ)；介紹了人工智能的經(jīng)典算法，并且結(jié)合分布式技術(shù)，進(jìn)行大規(guī)模分布式架構(gòu)與演進(jìn)；介紹了群體智能與博弈，結(jié)合

本書(shū)向企業(yè)高管和學(xué)生介紹了在機(jī)器學(xué)習(xí)中如何使用工具，不需要使用微積分、矩陣或向量代數(shù)就可以清楚、簡(jiǎn)潔地解釋目前*流行的算法。本書(shū)的重點(diǎn)是業(yè)務(wù)應(yīng)用程序，并提供了許多案例，比如評(píng)估一個(gè)國(guó)家進(jìn)行國(guó)際投資的風(fēng)險(xiǎn)、預(yù)測(cè)房地產(chǎn)的價(jià)值，以及可以細(xì)致到將零售貸款分為可接受或不可接受模式。書(shū)中示例的數(shù)據(jù)、工作表和Python代碼都在作者

本書(shū)是立足智能時(shí)代的背景編寫(xiě)的，全書(shū)分為12個(gè)部分，對(duì)大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、5G、物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、云計(jì)算、數(shù)字政府、金融科技、智能醫(yī)療、智能制造、智慧教育相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了深度闡述，力圖全景呈現(xiàn)智能技術(shù)的概念、思想及發(fā)展現(xiàn)狀，以及它們對(duì)未來(lái)產(chǎn)業(yè)和社會(huì)的影響。該書(shū)在智能化產(chǎn)業(yè)起步階段具有行業(yè)影響力和啟發(fā)作用。適合于不同

本書(shū)首先對(duì)人工智能的定義、歷史及國(guó)內(nèi)外發(fā)展趨勢(shì)等方面做了詳盡闡述，接著從Agent、搜索、推理、學(xué)習(xí)、進(jìn)化、感知以及行動(dòng)等方向分別對(duì)人工智能進(jìn)行多角度的分析與學(xué)習(xí)，最后通過(guò)一些實(shí)際需求場(chǎng)景來(lái)說(shuō)明人工智能在現(xiàn)今各領(lǐng)域方向的應(yīng)用。本書(shū)可作為高等院校數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)等專(zhuān)業(yè)的本科或研究生課程教材，也可供計(jì)算

人工智能的迅速發(fā)展將深刻改變?nèi)祟?lèi)社會(huì)生活、改變世界。為搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇，構(gòu)筑我國(guó)人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家和世界科技強(qiáng)國(guó)，按照黨中央、國(guó)務(wù)院部署要求，由科技部牽頭制定了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《規(guī)劃》），并于2017年7月在中國(guó)政府網(wǎng)上正式發(fā)布�！兑�(guī)劃》提出發(fā)展新一代人工智能的

本書(shū)是以作者多年來(lái)從事人工智能研究的經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，并廣泛參考了國(guó)內(nèi)外最新研究資料編寫(xiě)而成的。本書(shū)從人工智能的本源問(wèn)題出發(fā)，著重介紹了人工智能各領(lǐng)域的概念體系、方法體系、經(jīng)典算法與新的流行算法以及當(dāng)前人工智能的研究熱點(diǎn)——機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺(jué)。 本書(shū)可供高等院校人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科生、研究生作為教材或參考書(shū)使用，也可供相關(guān)

人工智能是一門(mén)新的交叉學(xué)科，近年來(lái)涌現(xiàn)出了許多新的算法模型和框架。本書(shū)面向人工智能算法的實(shí)踐與應(yīng)用，參考了*級(jí)會(huì)議和國(guó)內(nèi)外競(jìng)賽平臺(tái)的內(nèi)容，將所涉及的分類(lèi)、檢測(cè)、識(shí)別、預(yù)測(cè)等多項(xiàng)實(shí)驗(yàn)任務(wù)進(jìn)行歸類(lèi)和優(yōu)化整理。書(shū)中對(duì)每個(gè)實(shí)驗(yàn)的背景與內(nèi)容都進(jìn)行了詳細(xì)闡述，對(duì)實(shí)驗(yàn)的要求與評(píng)估方法進(jìn)行了深入討論，對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及來(lái)源進(jìn)行了詳盡描述，并

本書(shū)首先闡述了物聯(lián)網(wǎng)的基本概念、關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用案例等物聯(lián)網(wǎng)的基本理論知識(shí)，然后循序漸進(jìn)地介紹物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)的典型實(shí)戰(zhàn)任務(wù)，通過(guò)逐級(jí)遞進(jìn)式任務(wù)介紹法達(dá)到理論與實(shí)踐相結(jié)合的目的，使讀者清晰地了解物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的整體流程。本書(shū)針對(duì)每個(gè)實(shí)戰(zhàn)任務(wù)提供微課視頻和源代碼。本書(shū)可作為高等院校通信工程、電子信息工程、人工智能、機(jī)械電子、計(jì)算

內(nèi)容簡(jiǎn)介書(shū)中以案例形式詳細(xì)介紹了PyTorch的各種實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。具體內(nèi)容包括PyTorch與TensorFlow的對(duì)比和PyTorch的發(fā)展現(xiàn)狀，張量Tensor和自動(dòng)微分Autograd及其具體應(yīng)用，PyTorch構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于PyTorch構(gòu)建復(fù)雜應(yīng)用，PyTorch高級(jí)技巧與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)剪枝應(yīng)用。

??學(xué)習(xí)成功機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的最佳實(shí)踐。??使用Azure完成自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)。??理解分類(lèi)和回歸，以及模型可解釋性和透明性等概念。??了解如何在其他環(huán)境中使用AutomatedML，如AzureDatabricks、ML.NET和SQLServer。??探索推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)大眾化的工具。