本書分三個部分來講述："競爭”講述了智能語音時代的競爭之戰(zhàn)和范式轉換；"創(chuàng)新”講述了語音技術的探索之路，同時探索了語音人工智能的技術突破、個性設計和交談能力，"未來”探討了預測了語音科技的未來，并探討了它將如何最終改變世界。
作為一本綜合指南，《精通TensorFlow1.x（影印版英文版）》將帶領你探究TensorFlow1.x的高級特性。深入了解TensorFlowCore、Keras、TFEstimators、TFLearn、TF-Slim、PrettyTensor以及Sonnet。通過TensorFlow和Keras的強大功能，利用
TensorFlow自然語言處理（影印版）
作為一名開發(fā)人員，您總是需要留心并做好準備以應對即將發(fā)生的事情，同時還要關注當前趨勢。那么，有什么比學習現(xiàn)在和未來這兩個世界的完美結合更好呢？人工智能（AI）被廣泛認為是繼移動之后的下一個大產業(yè)，而谷歌的TensorFlow是*的開源機器學習框架，也是人工智能熱門的分支。這《TensorFlow智能移動項目（影印版英文
PyTorch是Facebook于2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發(fā)布的一個全新的機器學習工具包，一經推出便受到了業(yè)界的廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業(yè)人員的研發(fā)工具。 《PyTorch深度學習》是使用PyTorch構建神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyT
本書介紹大量特征工程技術，闡明特征工程的基本原則。主要內容包括：機器學習流程中 的基本概念，數(shù)值型數(shù)據(jù)的基礎特征工程，自然文本的特征工程，詞頻-逆文檔頻率，高效的分類變量編碼技術，主成分分析，模型堆疊，圖像處理，等等。
Python、TensorFlow、神經網絡和深度學習因人工智能的流行而成為當下IT領域的熱門關鍵詞。本書首先介紹了Python及其常用庫Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介紹了TensorFlow的基本知識及使用方法；然后介紹了神經網絡的基礎知識以及神經網絡基本應用——感知機、線性回歸與
探索人工智能Ⅱ· 交叉應用
“理解未來系列”一套共7本，本書是其中之一�！袄斫馕磥怼笔俏磥碚搲吭屡e辦的免費大型科普講座，它邀請知名科學家用通俗的語言解讀*激動人心的科學進展，旨在傳播科學知識，提高大眾對科學的認知。本套叢書是精選的部分現(xiàn)場講座的文字整理，然后按照不同學科歸類分冊。
本書是“達人迷”經典系列中關于機器學習的一本。本書內容分為6個部分,共計23章,由淺入深地講解機器學習的基礎知識,本書使用的語言--Python和R,必備數(shù)學知識,處理數(shù)據(jù)的常用工具,機器學習的應用以及常見的學習包、模型等6個方面,以幫助讀者了解并掌握機器學習的相關知識、并能將其應用于自己的工作中。
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