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慕课网 OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理 完整视频教程下载
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慕课网 OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理 完整视频教程下载

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AI的火爆程度可以说是“妇孺皆知”,无论是“美颜”还是AR识别,身边越来越多的AI元素出现在我们的生活中,让我们的生活更加丰富多彩。在这次课程中,你可以通过丰富有趣的案例,来学习人工智能中的计算机视觉技术,迈上机器学习新台阶。第1章 课程导学包括课程概述、课程安排、学习前提等方面的介绍,让同学们对计算机视觉有所理解第2章 计算机视觉入门通过OpenCV以及TensorFlow两个方面介绍计算机入门的相关知识。OpenCV侧重点在于为大家补充图像处理的相关基础,如像素、文件封装格式、灰度等级、颜色通道等的概念。TensorFlow重点在于通过对常量、变量、矩阵等的介绍,学习并掌握TensorFlow的基本使用。...第3章 计算机视觉加强之几何变换本章节主要为大家介绍图像的几何变换。几何变换顾名思义就是对图片外形轮廓进行操作以适应不同的场景。如缩放、剪切、位移、镜像、旋转、仿射变换等。第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制视频滤镜也是目前在计算机算法处理上比较火的一个方向之一,在本章节中将结合灰度、底板、马赛克、毛玻璃、边缘检测、油画效果等为大家介绍视频滤镜的使用第5章 计算机视

深度学习:21天实战Caffe 赵永科著 PDF下载
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深度学习:21天实战Caffe 赵永科著 PDF下载

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《深度学习:21天实战Caffe》是一本深度学习入门读物。以目前已经大量用于线上系统的深度学习框架Caffe为例,由浅入深,从 Caffe 的配置、部署、使用开始学习,通过阅读 Caffe 源码理解其精髓,加强对深度学习理论的理解,最终达到熟练运用 Caffe 解决实际问题的目的。和国外机器学习、深度学习大部头著作相比,《深度学习:21天实战Caffe》偏重动手实践,将难以捉摸的枯燥理论用浅显易懂的形式表达,透过代码揭开其神秘面纱,更多地贴近实际应用。上篇 初见 第1天 什么是深度学习 2 1.1 星星之火,可以燎原 3 1.2 师夷长技 4 1.2.1 谷歌与微软 4 1.2.2 Facebook、亚马逊与NVIDIA 5 1.3 中国崛起 6 1.3.1 BAT在路上 6 1.3.2 星光闪耀 7 1.3.3 企业热是风向标 8 1.4 练习题 9 第2天 深度学习的过往 10 2.1 传统机器学习的局限性 10 2.2 从表示学习到深度学习 11 2.3 监督学习 12 2.4 反向传播算法 13 2.5 卷积神经网络 15 2.6 深度学习反思 17 2.7 练习题 18 2.

百面机器学习:算法工程师带你去面试 诸葛越著 PDF下载
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百面机器学习:算法工程师带你去面试 诸葛越著 PDF下载

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人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展,本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写,实属万幸。书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答,其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发,不仅囊括了机器学习的基本知识 ,而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能,更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心,旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力,建立对机器学习的热爱,共绘人工智能世界的宏伟蓝图。“不积跬步,无以至千里”,本书将从特征工程、模型评估、降维等经典机器学习领域出发,构建一个算法工程师必-备的知识体系;见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微,知深度学习领域胜败兴衰之著;“博观而约取,厚积而薄发”,在末一章为读者展示生活中各种引领时代的人工智能应用。推荐序 前言 机器学习算法工程师的自我修养 第1章 特征工程 第1节 特征归一化 第2节 类别型特征 第3节 高维组合特征的处理 第4节 组合特征 第5节 文本表示模型 第6节 Word2Vec 第7节 图像数据不足时的处理方法 第2章 模型评估 第1节 评估

图灵原创 卷积神经网络的Python实现 单建华著 PDF下载
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图灵原创 卷积神经网络的Python实现 单建华著 PDF下载

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卷积神经网络是深度学习最重要的模型之一,本书作为该领域的入门读物,假定读者的机器学习知识为零,并尽可能少地使用数学知识,从机器学习的概念讲起,以卷积神经网络的最新发展结束。本书首先简单介绍了机器学习的基本概念,详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型,然后介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算法,接着介绍了训练网络前的准备工作、神经网络及卷积神经网络实战和卷积神经网络的发展。针对每个关键知识点,书中给出了基于 NumPy 的代码实现以及完整的神经网络和卷积神经网络代码实现,方便读者训练网络和查阅代码。本书既可以作为卷积神经网络的教材,也可以供对卷积神经网络感兴趣的工程技术人员和科研人员参考。第一部分 模型篇 第1章 机器学习简介  2 1.1 引言  2 1.2 基本术语  3 1.3 重要概念  5 1.4 图像分类  12 1.5 MNIST数据集简介  15 第2章 线性分类器  17 2.1 线性模型  17 2.1.1 线性分类器  18 2.1.2 理解线性分类器  19 2.1.3 代码实现  21 2.2 softmax损失函数  22 2.2.1 损失函

大数据智能:互联网时代的机器学习和自然语言处理技术 刘知远著 PDF下载
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大数据智能:互联网时代的机器学习和自然语言处理技术 刘知远著 PDF下载

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《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》是一本介绍大数据智能分析的科普书籍,旨在让更多的人了解和学习互联网时代的机器学习和自然语言处理技术,以期让大数据技术更好地为我们的生产和生活服务。《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》包括大数据智能基础和大数据智能应用两个部分,共8 章。大数据智能基础部分有三章:第1 章以深度学习为例介绍大数据智能的计算框架;第2 章以知识图谱为例介绍大数据智能的知识库;第3 章介绍大数据的计算处理系统。大数据智能应用部分有5 章:第4 章介绍智能问答,第5 章介绍主题模型,第6 章介绍个性化推荐,第7 章介绍情感分析与意见挖掘,第8 章介绍面向社会媒体内容的分析与应用。最后在《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》的后记部分为读者追踪大数据智能的最新学术材料提供了建议。《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》适合作为高等院校计算机相关专业的研究生学习参考资料,也适合电脑爱好者阅读。作者特别希望本书能够帮助所有愿意对大数据技术有所了解,以及想要将大数据技术应用于本职工作的读者。第1 章 深度学习—

自己动手写神经网络 PDF下载
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自己动手写神经网络 PDF下载

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《自己动手写神经网络》讲解通俗易懂,使用简单的语言描述人工神经网络的原理,并力求以具体实现与应用为导向,除了理论介绍外,每一章节的应用和实践都有具体的实例实现,让读者达到学以致用。《自己动手写神经网络》分为11章,主要内容为:简单的人工神经网络模型和理论应用;介绍了一个基于Java的人工神经网络框架Neuroph;介绍了基于Neuroph开发一个简单的人工神经网络系统—感知机;介绍了ADALINE网络以及使用Neuroph实现ADALINE神经网络;介绍了BP神经网络的基本原理和具体实现;介绍了BP神经网络的具体实践应用;介绍了Hopfield网络的原理、实践和应用;介绍了双向联想网络BAM的原理、实践和应用;介绍了竞争学习网络,特别是SOM网络以及相关算法与实现;介绍了PCA方法以及与PCA方法等价的PCA神经网络。 《自己动手写神经网络》适合以下类型的读者:对神经网络感兴趣,期望可以初步了解神经网络原理的读者;有一定编程经验,期望学习和掌握神经网络的程序员;期望对神经网络进行实际应用的工程人员;任何一名神经网络爱好者。第1章 人工神经网络概述 1 1.1 人工智能与神经网络简史 1

图灵程序设计丛书《TensorFlow深度学习》高清文字版PDF下载
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图灵程序设计丛书《TensorFlow深度学习》高清文字版PDF下载

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本书共分5方面内容:基础知识、关键模块、算法模型、内核揭秘、生态发展。前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台,算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型,内核揭秘方面主要分析C++内核中的通信原理、消息管理机制等,最后从生态发展的角度讲解以TensorFlow 为中心的一套开源大数据分析解决方案。第1章 深度学习入门  1 1.1 机器学习简介  1 1.1.1 监督学习  2 1.1.2 无监督学习  2 1.1.3 强化学习  3 1.2 深度学习定义  3 1.2.1 人脑的工作机制  3 1.2.2 深度学习历史  4 1.2.3 应用领域  5 1.3 神经网络  5 1.3.1 生物神经元  5 1.3.2 人工神经元  6 1.4 人工神经网络的学习方式  8 1.4.1 反向传播算法  8 1.4.2 权重优化  8 1.4.3 随机梯度下降法  9 1.5 神经网络架构  10 1.5.1 多层感知器  10 1.5.2 DNN架构  11 1.5.3 卷积神经网络  12 1.5.4 受限玻尔兹曼机  12 1.6 自编码器  13 1.7 

异步图书 Python机器学习实践指南 高清文字版PDF下载
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机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。第1章Python机器学习的生态系统1 1.1数据科学/机器学习的工作流程2 1.1.1获取2 1.1.2检查和探索2 1.1.3清理和准备3 1.1.4建模3 1.1.5评估3 1.1.6部署3 1.2Python库和功能3 1.2.1获取4 1.2.2检查4 1.2.3准备20 1.2.4建模和评估26 1.2.5部署34 1.3设置机器学习的环境34 1.4小结34 第2章构建

图灵程序设计丛书《机器学习与优化》高清文字版PDF下载
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图灵程序设计丛书《机器学习与优化》高清文字版PDF下载

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本书是机器学习实战领域的一本佳作,从机器学习的基本概念讲起,旨在将初学者引入机器学习的大门,并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习,并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题,论证了“优化是力量之源”这一观点,为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建议。第1章 引言 1 1.1 学习与智能优化:燎原之火 1 1.2 寻找黄金和寻找伴侣 3 1.3 需要的只是数据 5 1.4 超越传统的商业智能 5 1.5 LION方法的实施 6 1.6 “动手”的方法 6 第2章 懒惰学习:最近邻方法 9 第3章 学习需要方法 14 3.1 从已标记的案例中学习:最小化和泛化 16 3.2 学习、验证、测试 18 3.3 不同类型的误差 21 第一部分 监督学习 第4章 线性模型 26 4.1 线性回归 27 4.2 处理非线性函数关系的技巧 28 4.3 用于分类的线性模型 29 4.4 大脑是如何工作的 30 4.5 线性模型为何普遍,为何成功 31 4.6 最小化平方误差和 32 4.7 数值不稳定性和岭回归 34 第5章 广义线性最小二乘法 37 5

图灵程序设计丛书《OpenCV计算机视觉编程攻略(第3版)》 [加] Robert Laganière著 相银初译 高清文字版PDF下载
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图灵程序设计丛书《OpenCV计算机视觉编程攻略(第3版)》 [加] Robert Laganière著 相银初译 高清文字版PDF下载

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本书结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程,不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识,而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术,并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频,以及如何检测和跟踪移动对象。第3版针对OpenCV最新版本进行了修改,调整了很多函数和算法说明,还增加了立体图像深度检测、运动目标跟踪、人脸识别、人脸定位、行人检测等内容,适合计算机视觉新手、专业软件开发人员、学生,以及所有想要了解图像处理和计算机视觉技术的人员学习参考。第1章 图像编程入门  1 1.1 简介  1 1.2 安装OpenCV库  1 1.2.1 准备工作  1 1.2.2 如何实现  2 1.2.3 实现原理  4 1.2.4 扩展阅读  5 1.2.5 参阅  6 1.3 装载、显示和存储图像  6 1.3.1 准备工作  6 1.3.2 如何实现  6 1.3.3 实现原理  8 1.3.4 扩展阅读  9 1.3.5 参阅  11 1.4 深入了解cv::Mat  11 1.4.1 如何实现  11

深度学习:Java语言实现 PDF下载
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本书首先介绍了一些机器学习算法的基础,随后带领你进入一个引人入胜的机器智能世界,你将领略到各种神经网络的魅力及挑战。本书将使用基于DL4J的Java库,带你一起攻克图像处理、语音识别和自然语言处理等领域中的各种问题。同时,你也会接触到当今最重要的其他开发平台,如Theano、TensorFlow和Caffe。通过本书的学习,你将具备用Java攻克深度学习问题的能力,并为这个领域贡献自己的力量。译者序前言第1章深度学习概述1.1人工智能的变迁1.1.1人工智能的定义1.1.2人工智能曾经的辉煌1.1.3机器学习的演化1.1.4机器学习的局限性1.2人与机器的区分因素1.3人工智能与深度学习1.4小结第2章机器学习算法——为深度学习做准备2.1入门2.2机器学习中的训练需求2.3监督学习和无监督学习2.3.1支持向量机2.3.2隐马尔可夫模型2.3.3神经网络2.3.4逻辑回归2.3.5增强学习2.4机器学习应用流程2.5神经网络的理论和算法2.5.1单层感知器2.5.2逻辑回归2.5.3多类逻辑回归2.5.4多层感知器2.6小结第3章深度信念网络与栈式去噪自编码器3.1神经网络的没落3.

神经网络编程实战:Java语言实现(原书第2版) 中文版PDF下载
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神经网络编程实战:Java语言实现(原书第2版) 中文版PDF下载

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神经网络编程实战:Java语言实现(原书第2版)由10章构成。首先,系统、全面地阐述神经网络相关概念、知识点及特征。然后,重点介绍神经网络学习过程的细节,如何用Java实现神经网络特性及设计神经网络架构,如何优化调整神经网络参数等。后,介绍一些经典案例。本书适合神经网络初学者阅读,也可以作为智能化软件开发人员的工具书。译者序作者和审校者简介前言第1章 神经网络入门 11.1 探索神经网络 11.2 人工神经网络 21.2.1 神经网络是如何组织的 31.2.2 基本元素—人工神经元 31.2.3 赋予神经元生命—激活函数 41.2.4 可变参数—权重 51.2.5 额外参数—偏置 61.2.6 由部分到整体—层 61.2.7 神经网络体系结构 71.2.8 单层网络 71.2.9 多层网络 81.2.10 前馈网络 81.2.11 反馈网络 81.3 从无知到认知—学习过程 91.4 开始编程—神经网络实践 101.5 神经元类 121.6 NeuralLayer类 141.7 ActivationFunction接口 151.8 神经网络类 151.9 运行程序 171.10 本章小

图灵原创《人工智能简史》 (尼克著) 带目录完整版PDF下载
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图灵原创《人工智能简史》 (尼克著) 带目录完整版PDF下载

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本书全面讲述人工智能的发展史,几乎覆盖人工智能学科的所有领域,包括人工智能的起源。、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等,以宏阔的视野和生动的语言,对人工智能进行了全面回顾和深度点评。本书作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知,除了详实的考证还有有趣的轶事。本书既适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史,也适合对人工智能感兴趣的大众读者作为入门的向导。第1章 达特茅斯会议:人工智能的缘起  11. 背景  12. 达特茅斯会议  63. AI历史的方法论  94. 会议之后  145. 预测未来:会有奇点吗?  19第2章 自动定理证明兴衰纪  241. 自动定理证明的起源  242. 罗宾逊和归结原理  323. 项重写  344. 阿贡小组和马库恩  355. 符号派的内部矛盾:问答系统和归结原理的失落  376. 几何定理证明与计算机代数  397. 定理证明系统和竞赛  448. 哲学问题  469. 现状  4910. 结语  51第3章 从专家系统到知识图谱  601. 费根鲍姆和DENDRAL  602.

《深度学习:核心技术与实践》 PDF 下载
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《深度学习 核心技术与实践》主要介绍深度学习的核心算法,以及在计算机视觉、语音识别、自然语言处理中的相关应用。《深度学习 核心技术与实践》的作者们都是业界一线的深度学习从业者,所以书中所写内容和业界联系紧密,所涵盖的深度学习相关知识点比较全面。《深度学习 核心技术与实践》主要讲解原理,较少贴代码。《深度学习 核心技术与实践》适合深度学习从业人士或者相关研究生作为参考资料,也可以作为入门教程来大致了解深度学习的相关前沿技术。第1 部分深度学习基础篇11 概述21.1 人工智能 31.1.1 人工智能的分类 31.1.2 人工智能发展史 31.2 机器学习 71.2.1 机器学习的由来 71.2.2 机器学习发展史 91.2.3 机器学习方法分类 101.2.4 机器学习中的基本概念 111.3 神经网络 121.3.1 神经网络发展史 13参考文献 162 神经网络172.1 在神经科学中对生物神经元的研究 172.1.1 神经元激活机制 172.1.2 神经元的特点 182.2 神经元模型 192.2.1 线性神经元 192.2.2 线性阈值神经元 192.2.3 Sigmoid 神经

机器学习 周志华版 PDF下载
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机器学习 周志华版 PDF下载

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机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.全书共16 章,大致分为3 个部分:第1 部分(第1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第2 部分(第4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3 部分(第11~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.前3章之外的后续各章均相对独立, 读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用. 根据课时情况, 一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章; 研究生课程则不妨使用全书.书中除第1章外, 每章都给出了十道习题. 有的习题

《TensorFlow实战Google深度学习框架 (第2版) 》中文版PDF下载
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《TensorFlow实战Google深度学习框架 (第2版) 》中文版PDF下载

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TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用。《TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)》为TensorFlow入门参考书,旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4.0。在升级API的同时,第2版也补充了更多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外,第2版还新增两章分别介绍TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。《TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)》适用于想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家、工程师,希望了解深度学习的大数据平台工程师,对人工智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等。目录第1章 深度学习简介1.1 人工智能