数据孤岛问题已经成为制约人工智能发展的主要阻碍。在此背景下,联邦学习(FederatedLearning)作为一种新兴的机器学习技术范式,凭借其突出的隐私保护能力,展示出在诸多业务场景中的应用价值。本书从联邦学习的基础知识出发,深入浅出地介绍了中央服务器优化和联邦机器学习的算法体系,详细阐述了联邦学习中涉及的加密通信模
本书介绍如何构建完整的机器学习流水线,从而在生产环境中准备数据以及训练、验证、部署和管理机器学习模型。你将了解机器学习流水线的每个环节,以及如何利用TensorFlowExtended(TFX)构建机器学习流水线。模型的生命周期是一个闭环,其中包括数据读取、数据校验、数据预处理、模型训练、模型分析、模型验证、模型部署、
本书是深度学习领域的入门教材,阐述了深度学习的知识体系,涵盖人工智能的基础知识以及深度学习的基本原理、模型、方法和实践案例,使读者掌握深度学习的相关知识,提高以深度学习方法解决实际问题的能力。全书内容包括人工智能基础、机器学习基础、深度学习主要框架、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器与生成对抗网络。 本
本书第4版共10章。第1章叙述人工智能的定义、起源与发展,归纳了人工智能的研究目标、研究内容和核心要素,简介人工智能的研究和计算方法,列举出人工智能的研究与应用领域,归纳了人工智能对人类经济、社会和文化的影响。第2章主要研究人工智能的知识表示方法,如状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、框架表示、知识图谱、和
本书根据普通高等学校的“自动控制原理”教学大纲编写。共9章,分别是:绪论,控制系统数学模型与建模方法,控制系统特性的时域分析法,控制系统特性的根轨迹分析法,控制系统特性的频率域分析法,控制系统校正与综合的经典方法,线性离散控制系统的分析基础,控制系统特性的状态空间分析法,非线性控制系统的分析基础。本书可作为自动化专业的
随着互联网、物联网、云计算等技术的不断发展,许多领域都产生了大量的数据。利用机器学习技术分析海量数据,可以从数据中发现隐含的、有价值的规律和模式,进而用于预测并采取相应动作。在上述背景下,本书从理论、技术和应用三个层面入手,全面讲解如何利用机器学习技术解决实际问题。本书共分26章,内容包括机器学习解决问题流程、问题分析
本书是人工智能和机器学习领域专业多年实践的结晶,深入浅出讲解机器学习应用和工程实践,是对机器学习工程实践和设计模式的系统回顾。全书分别从项目前的准备,数据收集和准备,特征工程,监督模型训练,模型评估,模型服务、监测和维护等方面讲解,由浅入深剖析机器学习实践过程中遇到的问题,帮助读者快速掌握机器学习工程实践和设计模式的基
大数据时代的到来,为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的喂养下,大量知识不断涌现,如何有效地发掘这些知识呢?知识图谱横空出世。本书是一本讲解如何使用TensorFlow2构建知识图谱的入门教程,引导读者掌握基于深度学习的知识图谱构建概念、理论和方法。本书分为13章:第1章从搭建环境开始,包含Tensor
本书记载的2020线上智博会”在困难中创新,将线上线下、现实与虚拟进行的有机结合,应用的VR、AR、数字孪生等现代信息技术。内容包括:盛会:全球精英的思维演进;趋势:智能产业的关键导航等。
机器学习目前是人工智能和模式识别领域的共同研究热点,其理论和方法已被广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题。作者从解决实际问题的角度出发,通过大量的实战经验深入剖析机器学习算法在解决实际问题中的具体应用,处理数据从一维到二维,研究对象从文本到图像,解决问题从股票预测到图像去雾。全书用通俗易懂的语言和绘声绘色的插图从