本书内容讲述:无论你是小型创业公司或跨国公司的一员,这本实践用书为数据科学家、软件和网站可靠性工程师、产品经理和企业主展示了如何在组织内可靠、有效和负责地运行和建立机器学习。你将深入了解其中涉及的方方面面,从如何在生产中进行模型监控到如何在产品组织中运营一个完善的模型开发团队。通过将SRE思维应用于机器学习,作为本书作

本书采用模块化、项目化、实验手册式、思政融入的设计思路,整体分为AI概述、会听会说、会看和会推理四大模块,共9个项目。模块一为AI概述:首先,介绍了人工智能发展历程、现状及趋势,线上、线下体验典型应用场景;其次,以人工智能三要素(数据、算力、算法)为主线展开介绍,围绕AI数据预处理、手势识别、云开发数钢筋、房价预测、O

本书具体内容包括:第1章人工智能的基本概念。第2章人工智能的发展历史。第3章到第5章人工智能的主要技术,包括机器学习、深度学习和自然语言处理等。第6章和第7章人工智能的应用领域,包括人工智能在农业、教育、安防、金融、医疗、交通、家庭等领域的应用情况。

人工智能技术发展和行业应用已成为当前人们关注的热点之一，人工智能第三次浪潮加速了全球生产生活方式的转变和行业变革，催生了诸如智慧城市、智慧农业、智慧医疗、智慧教育、智慧工厂、智能交通、智力游戏等新兴行业的蓬勃发展。本书面向人工智能相关领域的初学者，系统介绍人工智能领域当前流行的相关工具包和深度学习框架，使读者在简

本书主要研究了人工智能的核心技术和未来发展。首先详细阐述了人工智能的核心技术，分别为机器学习、语音处理、自然语言处理、人机交互技术、计算机视觉、生物特征识别、知识图谱；然后探讨了人工智能的未来，包括人工智能的复制、机器人技术的进化、人工智能未来发展的趋势、人工智能带来的影响及人工智能创新。

本书的主要内容有：学习强化学习是什么，以及算法如何解决具体问题。掌握强化学习的基础知识，包括马尔可夫决策过程、动态规划和时间差分算法。深入研究系列基于值函数和政策梯度的算法。应用先进的强化学习解决方案，如元学习、分层学习、多智能体、模仿学习等。了解最前沿的深度强化学习算法，包括Rainbow、PPO、TD3、SAC等。

本书旨在帮助读者深入理解嵌入式系统的体系结构、软硬件工作原理，嵌入式系统设计和软件开发所需的基础知识和思维方法，以及嵌入式系统互联(即物联网)的基础知识和编程应用。在内容组织方面，本书分为四大部分，分别为导论(第1章)、嵌入式系统的基本原理(第2～3章)、嵌入式系统设计(第4～6章)、嵌入式系统互联(第7～8章)。本书

本书是人工智能实验课程的配套教程。完成书中的实验可以帮助学生巩固和加强对人工智能的基本原理和实现方法的理解，并为今后进一步学习高级课程和进行信息智能化技术的研发奠定良好的基础。 全书共有六个实验：基础平台搭建；谓词问题猴子摘香蕉；知识表示动物识别系统；启发式算法八数码问题(九宫格问题)；推理问题贝叶斯推理；机器学习算法

"本教材以案例与实践为重心，按照如下逻辑进行知识点的组织：第1章介绍人工智能发展历程和百度飞桨框架；第2章和第3章围绕机器学习展开，介绍了监督学习和无监督学习的各种经典算法及其应用案例；第4章围绕深度学习展开，介绍了前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络学习四个核心知识点，及深度学习在计算机视觉、自然语

"本书以人工智能技术在产业应用中涉及的专业知识和技能为主线，系统阐述了人工智能领域的基本概念、发展简史、产业结构、核心技术、关键流程、开发工具以及主流应用等相关知识。全书共9章，内容包括人工智能概述、人工智能产业、Python程序设计基础、机器学习、深度学习、知识图谱、TensorFlow深度学习框架、计算机视觉以及自