机器学习技术与实战 医学大数据深度应用

本书作者曾在北美多家智能专业公司任高级架构师，有20年数据挖掘、机器学习方面的设计、开发、管理经验。他结合自己多年的行业经历，总结了自己在机器学习方面的知识和实际工程中的经验，提供了大量一线资料。本...

深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用与代码实现

全书共13章，分为2篇。第1篇基础知识，介绍了人工智能发展里程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构，最后对最前沿的趋势进...

认知计算与深度学习 基于物联网云平台的智能应用

本书根据两位作者的英文原著《Big-Data Analytics for Cloud, IoT and Cognitive Computing》（Wiley，2017）翻译、改编与增补而成。全书共11章，其中第4、8、11章是新增章节。全书重点关注认知计算、大数据与深度...

基于深度学习理论的纹身图像识别与检测研究

本专著利用深度学习算法对纹身图像检测进行全面详细研究。已有部分学者通过研究论文的形式进行研究，但还未见详细的专著对纹身检测进行全面、深入的研究。随着图像拍摄设备、智能手机和互联网技术的发展，纹身...

翻转课堂与深度学习 人工智能时代，以学生为中心的智慧教学

这是一本教师用书。乔纳森·伯格曼和亚伦·萨姆斯在他们的最新力作《翻转课堂与深度学习》中总结了世界各地翻转课堂所遇到的问题与挑战，揭秘了如何利用翻转课堂回归学习本质，帮助学生深度学习的途径与方法。...

TensorFlow深度学习算法原理与编程实战

本书详尽讲述了两方面的内容——深度学习的算法原理及如何使用TensorFlow框架进行编程实践。深度学习的算法原理方面主要包括来人工智能的历史，变革以及现代深度神经网络算法。使用TensorFlow框架进行编程实...

智能系统与技术丛书 MXNet深度学习实战

全书共12章。第1章介绍深度学习框架MXNet的发展过程和优缺点；第2章介绍开发环境的搭建，包括Docker的使用方式；第3章介绍MXNet的基础模块；第4章介绍如何实现MNIST手写数字体分类；第5章介绍MXNet的数据读取和数据...

从机器学习到深度学习 基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战

本书共11章，第1章从宏观角度讨论机器学习的分类、方法与流程；第2章介绍Python机器学习基础工具；第3～5章围绕scikit—Learn工具讲解回归、聚类、降维等方法的原理与实践，其中包括目前最主流的朴素贝叶斯、SVM、La...

博文视点AI系列 深度学习之美 AI时代的数据处理与最佳实践

本书在内容上主要分为两个部分：第一，深入浅出、图文并茂地介绍深度学习相关原理，包括感知机、BP反向传播算法、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、深度信念网络（DBN）Dropout、生成对抗网络等流行的深度学习原.....

MXNet深度学习实战