本書(shū)共9章，主要內(nèi)容包括物聯(lián)網(wǎng)初探、物聯(lián)網(wǎng)的演進(jìn)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備識(shí)別、物聯(lián)網(wǎng)信息感知、物聯(lián)網(wǎng)通信、物聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)的典型應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)綜合應(yīng)用實(shí)例等。本書(shū)可作為高職高專(zhuān)及應(yīng)用型本科院校物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)專(zhuān)業(yè)的教材，也可作為從事物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)工作的技術(shù)人員的參考書(shū)。

《大學(xué)人工智能基礎(chǔ)（大學(xué)計(jì)算機(jī)系列教材）》是華東師大非計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)本科生理科方向教學(xué)用書(shū)。大學(xué)程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)是大學(xué)計(jì)算機(jī)教學(xué)的核心課程，該書(shū)以零基礎(chǔ)的初學(xué)者為對(duì)象，循序漸進(jìn)地講述各種客觀數(shù)據(jù)對(duì)象在計(jì)算機(jī)世界中是如何表示的，計(jì)算機(jī)又是如何操作數(shù)據(jù)對(duì)象，實(shí)現(xiàn)各種功能的�！洞髮W(xué)人工智能基礎(chǔ)（大學(xué)計(jì)算機(jī)系列教材）》旨在幫助讀者形成

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)新興方向，它不僅迅速得到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，而且被成功地應(yīng)用在工業(yè)界的多個(gè)領(lǐng)域。本書(shū)介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和前沿研究，不僅包括它們的發(fā)展歷史和經(jīng)典模型，還包括圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在深層網(wǎng)絡(luò)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、大規(guī)模訓(xùn)練、知識(shí)圖譜推理等方面的前沿研究，以及它們?cè)诓煌�領(lǐng)域（如推薦系統(tǒng)、生化醫(yī)療

本書(shū)分類(lèi)《機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》面向機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主要模型和算法，重點(diǎn)闡述不同方法背后的基本假設(shè)以及它們之間的相關(guān)性，幫助讀者建立機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論功底，為從事該領(lǐng)域的相關(guān)工作打下基礎(chǔ)。具體內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)研究的總體思路、發(fā)展歷史與關(guān)鍵問(wèn)題，線性模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)，核方法，圖模型，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，非參數(shù)模型，演化學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)

本書(shū)介紹內(nèi)容包括支持向量機(jī)、線性回歸、決策樹(shù)、遺傳算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（VGG、GooleLeNet、Resnet、MobileNet、EfficientNet）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM、GRU、Attention）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（DCGAN、WGAN-GP）、自編碼器、各種聚類(lèi)算法、目標(biāo)檢測(cè)算法（YOLO、MTCNN）

本書(shū)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)學(xué)問(wèn)題研究為核心，是一部由研究工作構(gòu)成的原創(chuàng)著作。全書(shū)共分7章，按三個(gè)模塊劃分：第一個(gè)模塊是研究背景和框架介紹，即第1章緒論，這是本書(shū)主題內(nèi)容的一個(gè)導(dǎo)論；第二個(gè)模塊是粒度空間的基礎(chǔ)理論及模型，由第2～5章組成，其中涉及粒度空間的基本理論，結(jié)構(gòu)聚類(lèi)特征與融合，以及聚類(lèi)結(jié)構(gòu)分析理論等研究；第三個(gè)模塊是粒度

書(shū)特色主要有：1、注重實(shí)例的一本教材盡可能簡(jiǎn)化繁瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和定理證明，將重點(diǎn)放在解決問(wèn)題的原理和思路上，并介紹一些經(jīng)典有趣的實(shí)例。2、適合不同專(zhuān)業(yè)層次的教材選擇結(jié)合教學(xué)、科研及應(yīng)用需求，注重概念清晰、既有深度又有廣度、理論性較強(qiáng)的教材，著力于內(nèi)容的體系化，適合不同層次專(zhuān)業(yè)選用。3、注重能力評(píng)價(jià)的考核方式注重能力評(píng)價(jià)的

《人工智能從小白到大神（案例視頻）》主要從人工智能的發(fā)展之路說(shuō)起，結(jié)合豐富的應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)實(shí)例，詳細(xì)闡述了Python入門(mén)、人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、手工打造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、TensorFlow與PyTorch、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、圖像語(yǔ)義分割、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等行業(yè)前沿知識(shí)。

本書(shū)是由湖南省人力資源和社會(huì)保障廳職業(yè)技能鑒定中心(湖南省職業(yè)技術(shù)培訓(xùn)研究室)組織行業(yè)專(zhuān)家、職業(yè)教育專(zhuān)家和專(zhuān)項(xiàng)職業(yè)能力考核專(zhuān)家，配合專(zhuān)項(xiàng)職業(yè)能力題庫(kù)開(kāi)發(fā)的專(zhuān)項(xiàng)職業(yè)能力教材。內(nèi)容包括認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)標(biāo)注、圖像標(biāo)注、語(yǔ)音標(biāo)注和文本標(biāo)注。本書(shū)圖文并茂，通俗易懂，還配有標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使學(xué)員能夠通過(guò)學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，掌握人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注專(zhuān)項(xiàng)技

本書(shū)以TensorFlow2深度學(xué)習(xí)的常用技術(shù)與真實(shí)案例相結(jié)合的方式,深入淺出介紹TensorFlow2深度學(xué)習(xí)的重要內(nèi)容。全書(shū)共7章,內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)入門(mén)、TensorFlow2快速入門(mén)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及實(shí)現(xiàn)、基于CNN的門(mén)牌號(hào)識(shí)別、基于LSTM的語(yǔ)音識(shí)別、基于CycleGAN的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換等技術(shù),以及如何使用Ti