数字化技术是智能制造的核心，基于VR/AR的可视化技术则是智能制造的先进载体。本书主要内容包括：介绍基于VR/AR的数字化制造的基础理论与技术支撑体系；然后给出关键支撑技术和使能技术；从智能制造的设计、制造、服务的全生命周期角度，展开航天航空、海工、汽车、纺织、物流等行业领域的VR/AR的智能制造应用新方法；后介绍国内

本书全面系统地讲解了深度学习相关的知识。全书共8章，内容包括深度学习简介及TensorFlow安装，神经网络基础、神经网络的TensorFlow实现、卷积神经网络基础、经典卷积神经网络（上）、经典卷积神经网络（下）、深度学习用于文本序列和深度学习实验项目等内容。 本书以知识体系为基础，以课堂案例为载体，采取理论与实践相

《企业级AI技术内幕：深度学习框架开发+机器学习案例实战+Alluxio解密》分为盘古人工智能框架开发专题篇、机器学习案例实战篇、分布式内存管理Alluxio解密篇，分别对人工智能开发框架、机器学习案例及Alluxio系统进行透彻解析。盘古人工智能框架开发专题篇，通过代码讲解多层次神经网络、前向传播算法、反向传播算法、

本书全面介绍自动机器学习，主要包含自动机器学习的方法、实际可用的自动机器学习系统及目前所面临的挑战。在自动机器学习方法中，本书涵盖超参优化、元学习、神经网络架构搜索三个部分，每一部分都包括详细的内容介绍、原理解读、具体运用方法和存在的问题等。此外，本书还具体介绍了现有的各种可用的AutoML系统，如Auto-sklea

本书从神经网络的基础知识讲起，逐步深入到Python进阶实战，通过对各种实用的第三方库进行详细讲解与实战运用，让读者不但能够更加深入地了解神经网络，而且能够简单高效地搭建自己的神经网络，即使没有专业背景知识也能轻松入门神经网络。 本书分为11章，涵盖的主要内容有神经网络概述，神经网络基础知识，计算机程序的特点，神经网络

AI会取代我们吗？清晨，智能手环将你叫醒；上班路上，导航地图为你规划最佳路线；工作中，搜索引擎为你推荐最佳结果，输入法为你纠正拼写错误；晚上在家，视频网站根据你的喜好推送节目，购物应用会猜测你的需求展示商品。过去的六十年里，人工智能飞速发展，如今已深入我们的日常生活。曾经只在科幻电影中出现的无人驾驶汽车、脑机接口、类人

本书共11章，主要介绍机器学习的基本概念和两大类常用的机器学习模型，即监督学习模型和非监督学习模型。针对监督学习模型，本书介绍了线性模型（线性回归、Logistic回归）、非线性模型（SVM、生成式分类器、决策树）、集成学习模型和神经网络模型及其训练；针对非监督学习模型，本书讲解了常用的降维技术（线性降维技术与非线性降

人工智能将引领一场比互联网影响更为深远的科技革命，各领域的企业都需要尽早地将人工智能纳入企业规划路径中。在人工智能革命的时代，企业应如何应对挑战、如何调整企业发展方向，以及如何重塑企业运营模式和管理制度，从而在人工智能的浪潮中获得机遇。作为个人，我们又应如何面对未来人机协作的工作模式，如何在未来的工作环境中寻找适合自己

全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用，包括"深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化，特征表示学习、模型融合、自适应，以及以循环神经网络为代表的若干先进深度学习技术。

本书基于TensorFlow2.1版本进行编写。书中内容分为4篇。第1篇包括TensorFlow的安装、使用方法。这部分内容可以使读者快速上手TensorFlow工具。第2篇包括数据集制作、特征工程等数据预处理工作，以及与数值分析相关的模型（其中包括wide_deep模型、梯度提升树、知识图谱、带有JANET单元的RN