
会员
TensorFlow移动端机器学习实战
更新时间:2020-04-03 12:44:09 最新章节:11.2 人工智能的发展方向
书籍简介
随着人工智能技术的普及和边缘计算等新兴技术的兴起,很多人工智能的应用逐渐从云端向边缘设备和终端设备转移,基于移动端设备和嵌入式设备等小型设备的人工智能应用的开发越来越重要。TensorFlow作为开源机器学习框架,提供了对不同开发环境和设备的支持。本书详细讲解了如何使用TensorFlow进行端到端机器学习应用的开发,以及使用TensorFlowLite在小型设备(包括Android、iOS、树莓派(RaspberryPi))上进行应用开发的要点和相应的实战案例。本书也讲解了针对Android的硬件加速技术,以及业界流行的机器学习应用框架。本书代码基本对应TensorFlow2.0。本书适合没有人工智能开发经验的初学者,以及有一定相关经验并且希望在人工智能应用上更加深入了解的开发者阅读。
上架时间:2019-10-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
最新章节
最新上架
- 会员本书通过对10款人工智能应用的介绍及调试,帮助读者快速掌握人工智能辅助文案变现的方式。本书共10章,分别讲解AI智能创作,AI爆款文案写作工具,人工智能辅助泛流量文案、泛商业文案、私域文案创作,利用人工智能实现文案变现的底层逻辑,以及在今日头条、百家号、小红书、知乎等平台及不同展示形式下进行文案创作的实战案例等。计算机12.2万字
- 会员本书聚焦如何高效运用DeepSeek这一前沿AI工具,帮助读者在技术浪潮中把握机遇。全书从DeepSeek发展历程切入,系统解析DeepSeek在信息处理、创意生成与决策辅助中的核心能力,并结合生活管理、职场协作、学习优化、社交互动等场景,通过真实案例讲解其应用方法。同时,针对内容创作、自媒体运营、副业变现等需求,书中提供了可落地的策略与案例,助力读者实现效率提升与价值创造。书中不仅提供技术使用技计算机5.5万字
- 会员随着ChatGPT等人工智能和语言模型不断进步,了解这些技术的含义和潜在陷阱比以往任何时候都更加重要。作为享誉全球的跨技术和设计学科思想家,前田约翰利用他的丰富经验,为企业、产品设计师和决策者提供了可行的指导。通过深思熟虑和偶尔异想天开的例子,他构造了一个可以描述任何机器学习系统的关键功能的框架,并展望了可以如何使用它们来创造富有包容性和改变世界的产品。对任何想要深入了解机器如何“思考”以及未来可计算机9.6万字
- 会员本书从基础的神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等入门知识,到深度学习的应用领域如计算机视觉、自然语言处理等高级主题都有涉及,可以帮助读者更好地理解深度学习知识,并为未来的职业发展打下坚实的基础。计算机23.6万字
- 会员本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写,一本书打通大模型的技术原理与应用实践壁垒,深入大模型3步工作流程,详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案,全流程讲解6个典型场景的应用开发实践。本书共10章,从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用开发实践”三部分。基础知识(第1章)介绍大模型定义、应用现状、存在的问题,以及发展趋势。原理与技术(第2和3章)详细讲解大计算机12.3万字
- 会员青少年人工智能编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖曳程序模块到程序编写、从数学建模到算法设计等多学科知识,能够对学生的多学科知识综合运用能力做出评价;能够通过设计的具体解决方案,对学生的计算思维、创造性思维等能力做出评价;在具体的解决方案中,能够通过设计算法模型和实现算法,对学生掌握和运用编程的能力做出评价。本书将生活中的一些案例和程序算法相结合,深入浅出地为学生讲解不同进制之间的转换、函数计算机3.9万字
- 会员AI的本质是什么?自然语言和人工语言的区别在哪里?ChatGPT究竟是人工智能发展道路上的里程碑,还是某种误入歧途的“假AI”?我们不许诺美丽空洞的AI前景,而是告诉读者,未来的AI之路到底有多少激流险滩——对于统计学工具与硬件升级的片面崇拜,对于智能科学基本原理的蔑视,是目前AI研究的大危机。在我们看来,万众期待的ChatGPT,只是新时代的“牛顿炼金术”。计算机17.8万字
同类书籍最近更新
- 会员本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发,通过一系列生动有趣的具体应用实例,运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法,比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法,引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码,逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点,让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论人工智能15.6万字
- 会员机器学习算法评估力求用科学的指标,对机器学习算法进行完整、可靠的评价。本书详细介绍机器学习算法评估的理论、方法和实践。全书分为3个部分。第1部分包含第1章~第3章,针对分类算法、回归算法和聚类算法分别介绍对应的基础理论和评估方法;第2部分包含第4章~第8章,介绍更复杂的模型(如深度学习模型和集成树模型)的对比与评估,并且针对它们实际应用的业务场景介绍一些特有的评估指标和评估体系;第3部分包含第9人工智能12.3万字