未来网络是什么样子？构建未来网络的关键技术有哪些？如果你在思考这些问题，请你一定要阅读本书。AI助力通信网络的发展构建了“网络AI”，在此基础上叠加云网融合、B5G/6G、网络5.0、算力网络、区块链、数字孪生、量子通信、网络安全等新的关键技术，共同打造“2030后的未来网络”。本书通过讲解和剖析上述关键技术，多维度地阐述了未来网络发展的愿景和演进路径，可让读者系统地学习与思考。 本书的主要读者对象为电信运营商、电信设备提供商、电信咨询行业的从业人员和从事通信科研的高校师生，以及关注通信行业技

本书以读者熟知的姜子牙的故事为线索，围绕人工智能技术的特色和应用，介绍自然语言处理、机器翻译、计算机视觉等人工智能技术内容，并通过大量实例帮助读者动手实践，掌握用AI解决实际问题的能力。

本书是一本系统介绍深度学习技术及开源框架PyTorch的入门书。书中通过大量案例介绍了PyTorch的使用方法、神经网络的搭建、常用神经网络（如卷积神经网络、循环神经网络）的实现，以及实用的深度学习技术，包括迁移学习、对抗生成学习、深度强化学习、图神经网络等。读者通过阅读本书，可以学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。 第2版基于PyTorch1.6.0，对全书代码进行了更新，同时增加了Transformer、

本书是关于神经网络的经典教材，完整、详细地讨论了各个主题，且包含了相关的计算机实验。全书共15章，主要内容包括神经网络的定义、Rosenblatt感知器、回归建模、最小均方算法、多层感知器、核方法和径向基函数网络、支持向量机、正则化理论、主成分分析、自组织映射、信息论学习模型、源于统计力学的随机方法、动态规划、神经动力学、动态系统状态估计的贝叶斯滤波、动态驱动递归网络。本书适合高等院校计算机、电子信息、软件工程、智能工程等专业的高年级本科生和研究生学习使用，也可供相关领域的技术人员参考。

本书旨在利用TensorFlow针对各种现实场景设计深度学习系统，引导读者实现有趣的深度学习项目。本书涵盖10个实践项目，如用目标检测API标注图像、利用长短期记忆神经网络（LSTM）预测股票价格、构建和训练机器翻译模型、检测Quora数据集中的重复问题等。通过阅读本书，读者可以了解如何搭建深度学习的TensorFlow环境、如何构建卷积神经网络以有效地处理图像、如何利用长短期记忆神经网络预测股票价格，以及如何实现一个能够自己玩电子游戏的人工智能（AI）！ 本书适合数据科学家、机器学习和深度学

本书介绍了人工智能和大数据涉及的核心概念和模型。书中涉及概念包括监督和非监督学习、数据类型、可视化、线性回归、逻辑回归、分类回归树、神经网络等。同时，本书理论和实际并重，基于真实的实例和数据集，引入了R语言演示实际计算和操作，为读者展示解决实际问题的代码，从而让读者掌握在实际生活中解决相关问题的方法。 本书适合想要综合学习人工智能、大数据和数据科学，尤其是想要依靠这些学科解决实际问题的人学习，也适合作为相关课程的参考教材。

《Scikit-Learn机器学习核心技术与实践》循序渐进地讲解了使用Scikit-Learn开发机器学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用Scikit-Learn的方法和流程。全书共10章，包括人工智能与Scikit-Learn简介，加载数据集，监督学习，无监督学习，模型选择和评估，数据集转换，实现大数据计算，英超联赛比分预测系统（Matplotlib+Scikit-Learn+Flask+Pandas），AI考勤管理系统（face-recognition+Matplotlib

主要内容●探索深度学习的**似然原理和统计学基础●发现能输出各种可能结果的概率模型●学习使用标准化流来建模和生成复杂分布●使用贝叶斯神经网络获取模型中的不确定性

《TensorFlowLite移动设备深度学习从入门到实践》循序渐进地讲解了使用TensorFlowLite开发移动设备深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlowLite的方法和流程。全书共12章，分别讲解了人工智能和机器学习基础、搭建开发环境、第一个TensorFlowLite程序、转换模型、推断、使用元数据进行推断、优化处理、手写数字识别器、鲜花识别系统、情感文本识别系统、物体检测识别系统、智能客服系统。《TensorFlowLite移动设备深度学习从入门

全书围绕Alink（阿里在Flink基础上做的开源版本）的展开，以实例为主阐述Alink的使用。?以机器学习的知识架构将各个章节串联起来，每个章节配合实例，用户更容易理解和入手尝试。?数据会采用读者能免费下载的数据集，在加上Alink本身是开源的、免费的。用户试用起来没有成本。?实例实现的源代码，准备放在Alink开源git上，大家容易看到，可以直接下载，代码旁边会有实体书的介绍?以机器学习的知识架构将各个章节串联起来，每个章节配合实例，用户更容易理解和入手尝试。?数据会采用读者能免费下载的数据