人工智能(AI) - 第10页

深度学习在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、推荐系统工程实现、模型评估体系、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。《深度学习推荐系统》既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合人工智能相关专业的本 科生、研究生、博士生阅读，帮助他们建立深度学习推荐系统的技术框架，通过学习前沿案例 加强深度学习理论与推荐系统工程实践的融合

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数字化转型背景下，Python作为一门简单、易学、速度快、免费、开源的主流编程语言，广泛应用于大数据处理、人工智能、云计算等各个领域，是众多高等院校学生的必修基础课程，也是堪与Office办公软件应用比肩的职场人士的必备技能。同时随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速进步，机器学习的各种算法在各行各业得以广泛应用，同样成为高校师生、职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将“

本书以抖音旗下的 Coze 平台为主要工具，通过为期 7 天的学习计划，系统性地引导读者实现从初步了解 AI 基础概念到熟练创建各类智能体和工作流的转变。这些智能体包括智能哄睡助手等基础智能体，脑筋急转弯、数字分身等趣味互动智能体；这些工作流包括创意贺卡生成、连环画创作等。 书中特别收录 20 个贴近生活实用场景的应用案例，涵盖 PPT 生成、菜谱助手、音乐生成等，并介绍智能体在微信等平台的分享与

本书首先介绍OpenCV 4以及如何基于Python 3在各种平台上安装OpenCV 4。接下来，你将学习如何执行读取、写入、操纵，以及显示静态图像、视频和摄像机回馈等基本操作。你还将学习图像处理、视频分析、深度估计和分割，并通过构建一个简单的GUI应用程序获得实践经验。接下来，你将处理两类常见问题：人脸检测和人脸识别。你还将学习物体分类和机器学习的概念，这将使你能够创建和使用物体检测器和分类器，

统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、K近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等，除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用．为满足

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《机器学习实战（原书第3版） : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》的英文原版Through a recent series of breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to

For readers who know Python. Experience developing machine learning models is useful but not essential.中文版地址：《从零构建大模型》Learn how to create, train, and tweak large language models (LLMs) by building one