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務實地解決AI問題需要更多地關注結果而不僅是技術。歸根結底，花費數月時間為一些永遠無法投入生產的任務選擇*佳的機器學習算法只是徒勞無功和浪費金錢。將更多的機器學習技術投入到生產過程的一種方式就是停止辛勤工作，使用云提供商提供的現成解決方案是避免這種辛勤工作的強大技術。從英雄驅動式開發(fā)轉向鼓勵業(yè)務連續(xù)性和交付解決方案的組

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《Keras高級深度學習》是高級深度學習技術的綜合指南，內容包括自編碼器、生成對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）和深度強化學習（DRL），在這些技術的推動下，AI于近期取得了令人矚目的成就。《Keras高級深度學習》首先對多層感知器（MLP）、卷積神經網絡（CNN）和循環(huán)神經網絡（RNN）進行了概述，這些是本書

本書內容主要涉及人工智能經典及實用的關鍵技術，以及人工智能近年來*新發(fā)展的技術，具體包括人腦認知、經典人工智能、經典人工神經網絡、優(yōu)化與智能計算、統(tǒng)計學習方法、深度學習、強化學習、自然語言處理、智能機器人。為了便于讀者理解，在介紹關鍵技術的同時，列舉了一些應用實例；主要章后均附有習題。本書結合了編者多年來從事人工智能科

強化學習是一類重要的機器學習方法,在很多領域得到了成功的應用,*近幾年與深度學習結合起來,進一步推動了人工智能的發(fā)展?本書首先介紹了強化學習的基本原理,然后介紹典型的強化學習算法,包括時序差分?SARSA?Q-Learning?DeepQ-network?DoubleDQN?競爭網絡結構?Rainbow?Actor-C

人工智能迅猛發(fā)展，對社會和商業(yè)的影響日益深刻。我們在過去被認為非常難以解決的問題，會因為大數據和機器智能的使用而迎刃而解，比如自動駕駛、語音識別甚至解決癌癥個性化治療的難題。同時，機器智能還會顛覆現有商業(yè)模式，很多傳統(tǒng)的行業(yè)都將采用智能技術實現升級換代。

智能的概念和內容很多，其核心思想是模擬人或其他生物的神經系統(tǒng)，實現各種運算和操作過程，尤其是人的智能操作�！禕R》本書由四部分組成，第一部分是概論，討論智能計算的類型、特征、發(fā)展過程和應用問題，并介紹和其他學科的關系問題。這些學科主要是生命科學、信息科學等。第二部分是算法篇，介紹智能計算中多種不同類型的算法，詳細介紹它

MATLAB為機器學習領域提供了必要的工具。用戶可以借助MATLAB環(huán)境提供的強大交互式圖形界面，非常輕松地解決機器學習問題。 本書在介紹每個主題前，會簡要概述其理論基礎，然后輔以實際案例進行闡釋。通過閱讀本書，讀者能夠應用機器學習方法，并能充分利用MATLAB的功能解決實際問題。 《MATLAB機器學習》前3章主要介

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