深度學(xué)習(xí)——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理與應(yīng)用（普通高等教育新工科人才培養(yǎng)規(guī)劃教材（大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)））

人工智能是智力等于或高于人類(lèi)的智能，是什么都能回答的魔法計(jì)算機(jī)……在人工智能領(lǐng)域，這類(lèi)炒作和錯(cuò)誤認(rèn)識(shí)比比皆是。作者認(rèn)為不如說(shuō)人工智能是“融入生活各個(gè)方面，支持人類(lèi)的東西”更合適。本書(shū)從人工智能的現(xiàn)狀說(shuō)起，詳述了其在商業(yè)應(yīng)用中的種種問(wèn)題及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)：人工智能熱潮退去？奇點(diǎn)出現(xiàn)了嗎？人工智能對(duì)哪些行業(yè)產(chǎn)生了重大影響？真的

深度學(xué)習(xí)算法的一個(gè)關(guān)鍵特性是能夠以少的監(jiān)督學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)，這與通常需要較少(標(biāo)記)數(shù)據(jù)的淺層模型不同。本書(shū)將探索一些示例，例如使用完全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行視頻預(yù)測(cè)和圖像分割，這個(gè)應(yīng)用已經(jīng)在ImageNet圖像識(shí)別競(jìng)賽中取得了較佳的性能。同時(shí)，通過(guò)這些技術(shù)的應(yīng)用，讀者還將學(xué)習(xí)到更多的圖像識(shí)別技術(shù)和認(rèn)識(shí)到一些活躍的

任何足夠先進(jìn)的技術(shù)初看都與魔法無(wú)異。 自動(dòng)駕駛汽車(chē)已經(jīng)在很多國(guó)家上路，網(wǎng)飛的算法能主動(dòng)預(yù)測(cè)你喜歡的電影，DeepMind的計(jì)算機(jī)程序通關(guān)了雅達(dá)利游戲，AlphaGo在古老的圍棋領(lǐng)域攻克了人類(lèi)智能的防線。 這一切是如何發(fā)生的？智能機(jī)器究竟如何思考？ 在這本書(shū)中，作者用幾乎人人都能讀懂的語(yǔ)言展示了人工智能領(lǐng)域的前沿成果，深

本書(shū)介紹了微軟Azure云平臺(tái)的IAAS和PAAS中的具體服務(wù)，主要包括：云存儲(chǔ)（AzureStorage)、AppService、云數(shù)據(jù)庫(kù)(AzureSQLDatabase）、分布式緩存、分布式消息隊(duì)列服務(wù)(Service Bus)、分布式基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)（ServiceFabric）、大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)HDInsight、

很多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中具有多個(gè)沖突的目標(biāo)需要同時(shí)被優(yōu)化。基于群搜索策略的進(jìn)化算法在求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。多目標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)在近幾年引起了廣泛的關(guān)注，并且得到快速的發(fā)展。但是多目標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)在模型建立和優(yōu)化學(xué)習(xí)方面仍然存在很多瓶頸問(wèn)題。本書(shū)工作圍繞多目標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)新模型探索和多目標(biāo)學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)展開(kāi)。主要包括如下幾個(gè)

全套叢書(shū)規(guī)劃為十卷本，每一卷獨(dú)立成冊(cè)，圍繞一個(gè)學(xué)科展開(kāi)。在每?jī)?cè)中，每一個(gè)章一個(gè)主題，每一節(jié)一部科幻作品（主要為科幻影視和科幻小說(shuō)），每一節(jié)大體上分為三部分："科幻作品簡(jiǎn)介"、"科學(xué)內(nèi)容透析"、"科學(xué)奇聞異事"。兼顧科學(xué)性與趣味性。主要選題包括：航空航天卷、心理學(xué)卷、地學(xué)卷、海洋學(xué)卷、生物科學(xué)卷、人體科學(xué)卷、軍事科學(xué)卷、

本書(shū)旨在向讀者交付有關(guān)深度學(xué)習(xí)的交互式學(xué)習(xí)體驗(yàn)。書(shū)中不僅闡述深度學(xué)習(xí)的算法原理，還演示它們的實(shí)現(xiàn)和運(yùn)行。與傳統(tǒng)圖書(shū)不同，本書(shū)的每一節(jié)都是一個(gè)可以下載并運(yùn)行的Jupyter記事本，它將文字、公式、圖像、代碼和運(yùn)行結(jié)果結(jié)合在了一起。此外，讀者還可以訪問(wèn)并參與書(shū)中內(nèi)容的討論。全書(shū)的內(nèi)容分為3個(gè)部分：第一部分介紹深度學(xué)習(xí)的背景

作為一本講解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的圖書(shū)，《深入淺出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》旨在讓讀者在短的時(shí)間內(nèi)對(duì)這些原理知識(shí)有一個(gè)清晰明了的認(rèn)識(shí)和理解�！渡钊霚\出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》總共分為3部分，總計(jì)9章。第1部分講解了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源頭—生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)，第2部分講解了學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)知識(shí)，第3部分講解了幾種常見(jiàn)而典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

本書(shū)將帶你了解特征工程的完整過(guò)程，使機(jī)器學(xué)習(xí)更加系統(tǒng)、高效。你會(huì)從理解數(shù)據(jù)開(kāi)始學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的成功正是取決于如何利用不同類(lèi)型的特征，例如連續(xù)特征、分類(lèi)特征等。你將了解何時(shí)納入一項(xiàng)特征、何時(shí)忽略一項(xiàng)特征，以及其中的原因。你還會(huì)學(xué)習(xí)如何將問(wèn)題陳述轉(zhuǎn)換為有用的新特征，如何提供由商業(yè)需求和數(shù)學(xué)見(jiàn)解驅(qū)動(dòng)的特征，以及如何在自己