人工智能是一門新的交叉學(xué)科，近年來涌現(xiàn)出了許多新的算法模型和框架。本書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、檢測(cè)、識(shí)別、預(yù)測(cè)等多項(xiàng)實(shí)驗(yàn)任務(wù)進(jìn)行歸類和優(yōu)化整理。書中對(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)及來源進(jìn)行了詳盡描述，并

本書作為“自動(dòng)控制原理”課程實(shí)踐性教學(xué)的教材，較全面地涵蓋了經(jīng)典控制理論知識(shí)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本書所編排的實(shí)驗(yàn)章節(jié)內(nèi)容與“自動(dòng)控制原理”教材的課程內(nèi)容相對(duì)應(yīng)，共5章，分別為自動(dòng)控制的基礎(chǔ)理論、線性系統(tǒng)時(shí)域分析、線性系統(tǒng)頻域分析、線性系統(tǒng)的校正與設(shè)計(jì)、非線性系統(tǒng)分析及線性系統(tǒng)的狀態(tài)反饋，并按照自動(dòng)控制原理知識(shí)體系精心設(shè)計(jì)了2

本書首先闡述了物聯(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)開發(fā)的典型實(shí)戰(zhàn)任務(wù)，通過逐級(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)開發(fā)的整體流程。本書針對(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

本書以交互設(shè)計(jì)的理論方法為主線，建立正確的認(rèn)識(shí)論和方法論，通過六個(gè)步驟，從三個(gè)角度介紹交互設(shè)計(jì)的流程和思維方法。六個(gè)步驟主要包括市場(chǎng)調(diào)研與設(shè)計(jì)研究、用戶研究與任務(wù)分析、商業(yè)模型與概念設(shè)計(jì)、信息架構(gòu)與設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)、設(shè)計(jì)評(píng)估與用戶測(cè)試、系統(tǒng)開發(fā)與運(yùn)營(yíng)跟蹤。本書通過真實(shí)、完整的案例，與讀者分享作者的實(shí)踐心得，幫助讀者加深對(duì)交互設(shè)

內(nèi)容簡(jiǎn)介書中以案例形式詳細(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。

·學(xué)習(xí)如何在生產(chǎn)環(huán)境部署深度學(xué)習(xí)模型。·研究多家領(lǐng)先公司的PyTorch用例。·學(xué)習(xí)如何對(duì)圖像應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)。·使用Wikipedia上訓(xùn)練的一個(gè)模型應(yīng)用前沿的NLP技術(shù)。·使用PyTorch的torchaudio庫(kù)用一個(gè)基于卷積的模型完成音頻分類。&

本書為“十二五”普通高等教育本科國(guó)家規(guī)劃教材。全書共三篇，主要包括理論方法要點(diǎn)與例題習(xí)題、大學(xué)考試試題和研究生入學(xué)試題。第D一篇給出了典型題目及其詳解以及足夠多的針對(duì)性練習(xí)題目；第二篇提供了大學(xué)課程考試的模擬試卷和按考核要點(diǎn)細(xì)分的分類試題，并按照按課程開設(shè)的不同學(xué)時(shí)，分為高水平、中水平和初水平三類；第三篇是研究生入學(xué)試

本書圍繞TensorFlow2的概念和功能展開介紹，旨在以“即時(shí)執(zhí)行”視角幫助讀者快速入門TensorFlow。本書共分5篇：基礎(chǔ)篇首先介紹了TensorFlow的安裝配置和基本概念，然后以深度學(xué)習(xí)中常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為例，介紹了使用TensorFlow建立和訓(xùn)練模型的方式，最后介紹了Tenso

本書主要針本書主要針對(duì)大學(xué)低年級(jí)學(xué)生，講解人工智能基礎(chǔ)知識(shí)，幫助初入校大學(xué)生了解人工智能的概念，掌握人工智能應(yīng)用技術(shù)，進(jìn)而獨(dú)立創(chuàng)作完成人工智能相關(guān)作品。本書包含了人工智能導(dǎo)引、人工智能基礎(chǔ)知識(shí)、燈光的智能控制、交通燈的智能識(shí)別、文字的智能處理、圖像的智能辨識(shí)、語(yǔ)音的智能辨識(shí)、人機(jī)的智能交互、無(wú)人駕駛、智能3D打印等方面