本书是一本系统论述TensorFlow编程的新形态图书(含纸质图书、程序代码及微课视频)。全书分为22章:第1~5章介绍了TensorFlow基础;第6~8章介绍了神经网络多层感知层编程;第9~12章介绍了人工智能数学;第13章介绍了存储和读取;第14章介绍了回归预测数据结果;第15~17章介绍了图形辨识和CNN;第18~20章介绍了CNN数学基础;第21~22章介绍了物体的影像辨识。为便于读者高效学习,快速掌握人工智能和机器学习编程与实践,本书提供所有实例的完整源代码,并配套制作了微课视频。本

告诉你一个不太光彩的秘密:在大多数数据科学项目中，有一半的时间都花在清理和准备数据上了。但还有更好的方法:针对表格数据和关系数据库进行优化的深度学习技术，无需密集的特性工程，就能提供洞察和分析。学习使用少量的数据过滤、验证和清洗，就能解锁深度学习性能的技能。《深度学习处理结构化数据实战》传授面向表格数据和关系数据库的强大数据分析技术。本书从多伦多公交系统的数据集出发，带你领略用深度学习处理表格化数据的简易性和便捷性，并教你解决在生产环境中部署模型和监控模型性能等关键问题。主要内容●何时何地使用深

作为一门应用型学科，机器学习植根于数学理论，落地于代码实现。这就意味着，掌握公式推导和代码编写，方能更加深入地理解机器学习算法的内在逻辑和运行机制。本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上，分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型四个大类共26个经典算法进行了细致的公式推导和代码实现，旨在帮助机器学习学习者和研究者完整地掌握算法细节、实现方法以及内在逻辑。

《人工智能与电气应用》系统地阐述了人工智能与电气应用的理论基础及应用实践。《人工智能与电气应用》共分为五部分，分别为理论篇、基于人工智能的故障诊断技术、基于人工智能的模式识别和预测技术、基于人工智能的控制和优化技术以及展望篇。部分介绍人工智能技术的理论基础。第二部分介绍风机叶片覆冰故障检测技术、电网故障诊断技术、电力设备图像识别技术等方面的人工智能故障诊断技术。第三部分介绍电力指纹负荷识别技术、配电网可靠性评估技术、智能电网信息系统的假数据侵入识别技术、台风灾害下架空输电线路损毁预测技术等方面的

今天，人工智能在我们的生活中随处可见。它能推送我们喜欢的电视节目，帮助我们诊断疑难杂症，还能向我们推荐商品。因此，让我们掌握人工智能的核心算法，拥抱日新月异的智能世界吧。与那些充斥着公式和术语的教材不同，本书利用丰富的图表、案例和习题，深入浅出地讲解人工智能的基本概念。你只需要具备高中数学基础知识，即可轻松阅读本书。读完本书之后，你将能亲手设计算法来预测银行交易风险，创造艺术作品甚至配置自动驾驶汽车。主要内容●各种人工智能算法的实践场景●帮助决策的智能搜索算法●受生物学启发的算法簇●机器学习与神

本书作者对于人工智能的发展、应用和影响问题的研究已有几年的时间：初关注人工智能的微观应用问题，对于无人经济的内涵、分类、发展机制、应用模式等做了一些探索；后来研究兴趣转移到宏观层面，重点关注人工智能发展对于就业的影响，本书是作者近两年研究的总结。未来作者将把研究重点转向人工智能发展背景下的分配问题。随着人工智能发展导致劳动被大量替代，社会保障制度的完善将成为维持经济正常运转和社会稳定的关键，当人工智能的发展和应用根本改变了劳动方式、生产方式、资源配置方式、就业结构、经济制度乃至所有制结构时，全民

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、问题分析与建模、数据探索与准备、特征工程、模型训练与评价、模型部署与应用、回归模型、支持向量机、决策树、集成学习、K近邻算法、贝叶斯方法、聚类算法、关联规则学习、神经网络基础、正则化、深度

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TensorFlowCPU版本和GPU版本的安装，并通过一个知识图谱的例子引导读者开始学习；第2~4章介绍TensorFlowAPI的使用；第5章是DatasetAPI，学习使用原生API处理

本书以工程实践为主线，基于TensorFlow2.0软件框架详细介绍了深度学习的工作原理和方法，并以实际代码为例，剖析了构建神经网络模型的流程、全连接网络的运行原理、卷积神经网络的结构与运行机制、循环神经网络的结构与运行机制，讨论了使用Dense、Conv1D、Conv2D、SimpleRNN、LTSM、GRU、Bidirectional等深度学习模型解决计算机视觉、序列问题的方法，并在此基础上基于具体示例介绍了深度学习的高阶实践。

本书从深度学习的发展历程开始，系统介绍了基于深度学习的目标检测的基本问题及其相关处理方法与技术，主要内容涉及两阶段和单阶段目标检测的理论、算法和研究成果。本书共6章，包括深度学习神经网络类型、目标检测技术、基于FasterR-CNN的目标检测改进算法、领域自适应及其在目标检测技术上的典型应用、图像识别模型改进及面部表情识别、结论与展望等内容。本书主要面向人工智能、自动化、电子信息、计算机等专业高年级本科生以及控制科学与工程、信息与通信工程、计算机科学与技术等学科研究生，帮助读者了解目标检测技术的