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·學習如何在生產(chǎn)環(huán)境部署深度學習模型。·研究多家領(lǐng)先公司的PyTorch用例。·學習如何對圖像應用遷移學習。·使用Wikipedia上訓練的一個模型應用前沿的NLP技術(shù)。·使用PyTorch的torchaudio庫用一個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家規(guī)劃教材。全書共三篇，主要包括理論方法要點與例題習題、大學考試試題和研究生入學試題。第D一篇給出了典型題目及其詳解以及足夠多的針對性練習題目；第二篇提供了大學課程考試的模擬試卷和按考核要點細分的分類試題，并按照按課程開設的不同學時，分為高水平、中水平和初水平三類；第三篇是研究生入學試

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

本書主要針本書主要針對大學低年級學生，講解人工智能基礎知識，幫助初入校大學生了解人工智能的概念，掌握人工智能應用技術(shù)，進而獨立創(chuàng)作完成人工智能相關(guān)作品。本書包含了人工智能導引、人工智能基礎知識、燈光的智能控制、交通燈的智能識別、文字的智能處理、圖像的智能辨識、語音的智能辨識、人機的智能交互、無人駕駛、智能3D打印等方面

本書以提高創(chuàng)新能力為核心，強調(diào)理論與實踐的有機結(jié)合，突出案例分析和實踐鍛煉，采用通俗的語言和生動的應用案例，帶領(lǐng)讀者探索人工智能的世界；通過介紹人工智能基礎理論、技術(shù)體系、內(nèi)在實現(xiàn)機理和應用現(xiàn)狀，并立足于人工智能具體應用領(lǐng)域，力求全面展示與反映人工智能技術(shù)的概念、理論框架、新進展和未來發(fā)展趨勢。本書適用于高職院校人工智

隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，軟件與硬件逐漸融合，硬件產(chǎn)品經(jīng)理這個角色越來越受到大家的重視。本書主要對與硬件產(chǎn)品經(jīng)理相關(guān)的知識進行了系統(tǒng)梳理，為大家介紹了什么是硬件和硬件產(chǎn)品經(jīng)理，以及智能硬件產(chǎn)品經(jīng)理這個新興崗位的特點和發(fā)展。同時本書為讀者介紹了物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品（也稱智能硬件產(chǎn)品）在市場分析、需求分析、同類產(chǎn)品分析、產(chǎn)品設計、硬件方

本書是根據(jù)“自動控制原理實驗教程”課程教學大綱并配合大多數(shù)高等理工科院校“自動控制原理”課程教材的基本內(nèi)容和教學要求編寫的，同時兼顧了非自動化專業(yè)本科生、碩士研究生的教學要求。本書較全面地涵蓋了經(jīng)典控制理論知識的重點和難點，精心設計了近30個實驗項目，包含分立元件電路模擬和MATLAB軟件仿真等多種實驗方法。MATLA

人工智能及其應用（第6版）

在未來10到20年，人工智能將嚴重沖擊我們的職場，超過半數(shù)的崗位和從業(yè)者面臨淘汰。歷史上其他因技術(shù)進步引起的職業(yè)消亡，與人工智能的影響相比均不可相提并論。 人工智能很強大，但并不是沒有弱點，它的根本弱點就是：永遠無法通過目前的數(shù)學或者統(tǒng)計學方法獲得更高的閱讀能力，即它無法準確理解人類的語言，因而也無法