本書主要介紹了TensorFlow2在機器視覺中的應用。本書共8章，主要內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)絡的原理，如何搭建開發(fā)環(huán)境，如何在網(wǎng)絡側(cè)搭建圖片分類器，如何識別圖片中不同膚色的人數(shù)，如何用遷移學習診斷醫(yī)療影像，如何使用Anchor-Free模型檢測文字，如何實現(xiàn)OCR模型，如何優(yōu)化OCR模型。本書適合機器視覺、深度學習方面的專業(yè)

本書是智能計算平臺應用開發(fā)初級教材，主要介紹了智能計算平臺搭建、平臺管理、數(shù)據(jù)管理、應用開發(fā)等相關知識。全書共8章，內(nèi)容包括智能計算平臺應用開發(fā)概述、硬件設備、系統(tǒng)與軟件、系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、基礎應用軟件開發(fā)測試、人工智能示教編程。

本書是智能計算平臺應用開發(fā)高級教材，主要介紹了智能計算平臺搭建、平臺管理、數(shù)據(jù)管理、應用開發(fā)等相關知識。全書共9章，內(nèi)容包括智能計算平臺應用開發(fā)概述、智能計算高級環(huán)境、平臺管理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)備份及恢復、深度學習基礎算法建模、人工智能算法優(yōu)化、人工智能高級應用軟件開發(fā)測試。

今天的組織形態(tài)和人力資源結(jié)構(gòu)發(fā)生了深刻變化，許多人力資源管理者面對現(xiàn)實問題束手無策。本書系統(tǒng)論述了戰(zhàn)略、組織、文化、團隊、工作設計、人才配置、績效和相關配套制度，顛覆了傳統(tǒng)人力資源管理觀念，一針見血地指出人力資源管理實踐的痛點和癥結(jié)，告誡今天的企業(yè)管理者要與時俱進，轉(zhuǎn)變角色、升級認知，不可陷入盲目自信和專業(yè)深井，并提出

本書首先簡要介紹機器人和機器人學的概況，以及機器人學的數(shù)學基礎，然后分別詳細討論智能機器人體系結(jié)構(gòu)、智能機器人中的傳感器、環(huán)境感知與建模、路徑規(guī)劃、機器人控制、多機器人協(xié)同，以及智能機器人的HRI等內(nèi)容。

本書共分8章，內(nèi)容包括深度學習基礎、深度學習框架PyTorch的安裝、PyTorch基礎、線性回歸和邏輯回歸、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡及生成式對抗網(wǎng)絡。本書首先從深度學習基礎知識入手，引領讀者動手搭建深度學習框架PyTorch，然后在PyTorch框架下實現(xiàn)深度學習中常用的網(wǎng)絡模型。通過本書，讀

本書全面系統(tǒng)地講解了機器學習的理論與方法，內(nèi)容主要包括高斯混合模型和EM算法、主題模型、非參數(shù)貝葉斯模型、聚類分析、圖模型、支持向量機、矩陣分解、深度學習及強化學習。本書旨在使讀者了解機器學習的發(fā)展，理解和掌握它的基本原理、方法與主要應用。本書內(nèi)容豐富，著重機器學習理論的推導與證明，并通過實例進行方法的分析與比較。同時

Kittenblock是深圳市小喵科技開發(fā)的一款基于Scratch3.0的圖形化編程軟件。Scratch3.0強調(diào)的是創(chuàng)作與分享，更注重純軟件編程；Kittenblock強調(diào)的是教育與創(chuàng)造屬性，根據(jù)當下的教育需求，重點增加人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和Python編程，盡可能地滿足教育的系統(tǒng)性和連續(xù)性需求，讓學生和老師無須切換多個

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本書初定五個章節(jié)，第一章淺層模型部分介紹線性回歸、Logistics回歸、Softmax回歸、廣義線性回歸模型以及機器學習基本概念。第二章介紹深度學習模型以及相應的正則化技術。第三章介紹卷積的物理意義、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡及其各種改進。第四章介紹反饋神經(jīng)網(wǎng)絡及其改進的長短期記憶單元。第五章介紹深度強化學習，展示深度卷積網(wǎng)絡如何