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100 条"知识图谱与深度学习（新时代·技术新未来）"搜索结果
知识图谱与深度学习（新时代·技术新未来）
知识图谱与深度学习（新时代·技术新未来）
  • 刘知远
  • 知识就是力量，人工智能想要让计算机像人一样思考，同样需要知识的力量。计算机实现人工智能需要哪些知识，这些知识要如何表示、获取、计算以及使用，都是人工智能的重要研究课题。知识图谱作为人类知识结构化形成的知识系统，是人工智能研究和智能信息服务的基础核心技术，被广泛应用于搜索引擎、问答系统、智能对话系统以及个性化推荐等知识驱动的领域。为了更好地向读者阐述知识智能方面的z新研究成果，作者整理出版了这部专著。本书内容包括语言知识和世界知识两种类型知识，以及这两类知识在表示学习、自动获取与计算应用方面的z新探索。作为数据智能与知识智能的前沿研究方向，知识图谱与深度学习的融合互动是人工智能的重要发展趋势，本书对此做了全面梳理。作者希望能够得到业内专家指正，也希望能够吸引更多志同道合之士，共同探讨未来专业发展方向。
TensorFlow深度学习基础与应用 电子书
TensorFlow深度学习基础与应用
  • 杨虹 谢显中 周前能 王智鹏 张安文编著
  • 本书内容包括TensorFlow在Windows操作系统、Linux操作系统、macOS下的安装，TensorFlow静态图、动态图、损失函数、优化器等基础语法，k均值、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络、线性回归、逻辑回归、决策树回归等机器学习算法，分类、检测、检索、光学字符识别等图像处理技术，中文分词、命名实体识别等自然语言处理技术，TensorFlow高阶应用等。
Python深度学习与项目实战 电子书
Python深度学习与项目实战
  • 著
  • 本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。
PyTorch深度学习实战 电子书
PyTorch深度学习实战
  • [美]伊莱·史蒂文斯（Eli,Stevens），[意]卢卡·安蒂加（Luca Antiga），等
  • 1.PyTorch核心开发者教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。3.PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目，快速提升读者动手能力：a.全面掌握PyTorch相关的API的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法；b.快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器；c.轻松学会使用PyTorch实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题；d.章尾附有“练习题”，巩固提升所学知识；更有配套的代码文件可下载并动手实现。4.PyTorch联合创作者SoumithChintala作序推荐！5.书中所有代码都是基于Python3.6及以上的版本编写的，提供源代码下载。
Keras深度学习与神经网络 电子书
Keras深度学习与神经网络
  • 肖睿 程鸣萱　编著
  • 本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专
科学知识图谱：工具、方法与应用 电子书
科学知识图谱：工具、方法与应用
  • 王大阜 编著
  • 系统介绍讲述科学知识图谱中常用的工具及其应用。
深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战 电子书
深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战
  • 于祥
  • 飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架，不仅支撑了百度公司的很多业务和应用，而且随着其开源过程的推进，在其他行业得到普及和应用。本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddleFluid1.5版本（后续版本会兼容旧版本），以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读，尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。本书包括以下内容：●飞桨PaddlePaddle的核心设计思想；●PaddlePaddle在MNIST上进行手写数字识别；●图像分类网络实现案例；●“天网”中目标检测和像素级物体分割的实现；●NLP技术应用案例：word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译；●Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题；●飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比。
深度学习与计算机视觉实战 电子书
深度学习与计算机视觉实战
  • 主编
  • 本书以深度学习在计算机视觉领域的常用技术与案例相结合的方式，深入浅出地介绍计算机视觉的常见任务及实现技术。全书共7章，内容包含概述、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、基于FaceNet的人脸识别实战、基于FasterR-CNN的目标检测实战、基于U-Net的城市道路场景分割实战、基于SRGAN的图像超分辨率技术实战等。本书大部分章包含操作实践代码和课后习题，希望能够帮助读者在计算机视觉基础任
Python深度学习：逻辑、算法与编程实战 电子书
Python深度学习：逻辑、算法与编程实战
  • 何福贵 编著
  • 机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向，而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支，其思路在于建立进行分析学习的神经网络，模仿人脑感知与组织的方式，根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中，不断有与其相关的产品推向市场，显然，深度学习的应用将会日趋广泛。《Python深度学习：逻辑、算法与编程实战》是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型
动手打造深度学习框架 电子书
动手打造深度学习框架
  • 李伟
  • 本书基于C++编写，旨在带领读者动手打造出一个深度学习框架。
深度学习实战之PaddlePaddle 电子书
深度学习实战之PaddlePaddle
  • 潘志宏 王培彬 万智萍 邱泽敏
  • 内容提要本书全面讲解了深度学习框架PaddlePaddle，并结合典型案例，阐述了PaddlePaddle的具体应用。本书共15章。第1章介绍了深度学习及其主流框架；第2章介绍了几种不同的PaddlePaddle安装方式；第3章使用MNIST数据集实现手写数字识别；第4章介绍CIFAR彩色图像识别；第5章介绍了自定义数据集的识别；第6章介绍了验证码的识别；第7章介绍了场景文字的识别；第8章实现了验
深度强化学习实战 电子书
深度强化学习实战
TensorFlow 2深度学习实战 电子书
TensorFlow 2深度学习实战
  • 张良均
  • 本书以深度学习的常用技术与TensorFlow2真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍TensorFlow2实现深度学习的重要内容。全书共7章，分为基础篇（第1～3章）和实战篇（第4～7章），基础篇内容包括深度学习概述、TensorFlow2快速入门、深度神经网络原理及实现等基础知识；实战篇内容包括4个案例，分别为基于CNN的门牌号识别、基于LSTM网络的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换
网络智能化中的深度强化学习技术 电子书
网络智能化中的深度强化学习技术
  • 王敬宇
  • 随着人工智能技术的广泛应用，网络智能化近年来受到广泛的关注，已经成为下一代移动通信与未来网络的重要技术。阿尔法围棋（AlphaGo）之后，深度强化学习不断推陈出新，为网络中的决策问题提供了有效的潜在解决方案。本书系统介绍了网络智能化中深度强化学习的基本理论、算法及应用场景。全书共8章，针对互联网、移动通信网、边缘网络、数据中心等典型网络，阐述了网络管理、网络控制、任务调度等决策需求，深入论述了深度
新时代数字政府建设：使命、发展与未来 电子书
新时代数字政府建设：使命、发展与未来
  • 莫宏波 编著
  • 政府数字化转型智慧结晶，为政府数字化转型实践提供先行先试经验，密切跟踪中国数字政府改革的政策方向，深入剖析地方数字政府建设的行动路径。
数字工厂实践: 技术图谱与管理指南 电子书
数字工厂实践: 技术图谱与管理指南
  • 顾强
  • 本书系统介绍了数字工厂的相关知识，梳理了新一代数字工厂的应用技术图谱，并分析和讨论了各技术应用实践场景。本书分为技术基础篇和应用管理篇。技术基础篇包括数字工厂绪论、数字工厂基础平台、数字工厂应用技术图谱的规划域和运营域；应用管理篇包括数字工厂应用案例、数字工厂项目实践管理、数字工厂管理规范、对数字工厂建设管理的思考。本书适合制造业转型的从业者，以及制造业信息化领域研究方向的师生阅读。
Python计算机视觉与深度学习实战 电子书
Python计算机视觉与深度学习实战
  • 戴亮
  • 一本书入门计算机视觉，将深度学习理论融入视觉识别案例，搭建理论与实践的桥梁。
深度学习原理与PyTorch实战（第2版） 电子书
深度学习原理与PyTorch实战（第2版）
  • 集智俱乐部
  • 一本系统介绍深度学习技术及开源框架PyTorch的入门书。
用Python实现深度学习框架 电子书
用Python实现深度学习框架
  • 陈震
  • 本书分为三个部分。第一部分是原理篇，实现了MatrixSlow框架的核心基础设施，并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理。第二部分是模型篇，介绍了多种具有代表性的模型，包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络，这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外，还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题
深度学习程序设计实战 电子书
深度学习程序设计实战
  • 方林 编著
  • 本书以Python语言和Tensorflow为工具，由浅入深地讲述了深度学习程序设计的基本原理、算法和思考问题的方法，内容包括自顶向下的程序设计、递归程序设计、面向对象的程序设计、反向传播算法、三层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络和目标检测等。
Python深度学习（第2版） 电子书
Python深度学习（第2版）
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