Python人工智能项目实战[IntelligentProjectsUsingPython]

Python人工智能项目实战[IntelligentProjectsUsingPython]

作者：[印度]桑塔努·帕塔纳亚克（SantanuPattanayak）著，魏兰，潘婉琼，方舒译
ISBN：9787111637905
出版社：机械工业出版社
出版日期：2019-10-01
市场价：79.00

内容简介

本书通过9个直观、有趣和生活息息相关的实际项目，详细介绍如何通过结合深度学习和强化学习构建智能而实用的人工智能系统，涉及的项目涵盖医疗健康、电子商务、专家系统、智能安防、移动应用和自动驾驶等领域，使用的技术包括卷积神经网络、深度强化学习、基于LSTM的RNN、受限玻尔兹曼机、生成对抗网络、机器翻译和迁移学习。借助本书的理论知识，你将有能力建立自己的智能模型，轻松解决任何类型的人工智能问题。

全书共10章，第1章介绍构建人工智能系统的基础知识；第2章介绍如何使用迁移学习来检测人眼中的糖尿病视网膜病变症状，并判断其严重程度；第3章介绍循环神经网络（RNN）架构的基础知识；第4章解释如何创建一个智能的AI模型；第5章讨论CNN和长短期记忆（LSTM）在视频字幕中的角色，以及视频字幕系统的构建；第6章讨论推荐系统；第7章解释机器学习如何向移动应用提供服务；第8章解释聊天机器人是如何进化的，以及使用聊天机器人的好处；第9章解释强化学习和Q学习；第10章讨论什么是CAPTCHA以及为什么我们需要CAPTCHA，并介绍如何使用对抗学习来生成CAPTCHA。

编辑推荐

适读人群 ：本书面向的读者是希望拓展AI知识的数据科学家、机器学习专家、算法工程师和深度学习从业者。 如果你希望构建一个实用的在任何系统可发挥重要作用的智能系统，那么这本书正是你需要的。

本书由高通资深机器学习专家撰写，通过9个实际项目，详细介绍如何结合深度学习和强化学习构建智能而实用的人工智能系统，涉及的项目涵盖医疗健康、电子商务、专家系统、智能安防、移动应用和自动驾驶等领域，使用的技术包括卷积神经网络、深度强化学习、基于LSTM的RNN、受限玻尔兹曼机、生成对抗网络、机器翻译和迁移学习。借助本书的理论知识，你将有能力建立自己的智能模型，轻松解决任何类型的人工智能问题。

每章首页列出本章要点，便于预览整章内容。

作者简介

桑塔努·帕塔纳亚克（Santanu Pattanayak）是高通公司研发部门的一名资深机器学习专家，著有《Pro Deep Learning with TensorFlow - A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python》。他拥有12年的工作经验，在加入高通之前，曾在GE、Capgemini和IBM任职。