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認(rèn)知計(jì)算攻略:使用Cognitive Services和TensorFlow

包郵 認(rèn)知計(jì)算攻略:使用Cognitive Services和TensorFlow

出版社:清華大學(xué)出版社出版時(shí)間:2020-08-01
開(kāi)本: 其他 頁(yè)數(shù): 326
中 圖 價(jià):¥49.0(5.0折) 定價(jià)  ¥98.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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認(rèn)知計(jì)算攻略:使用Cognitive Services和TensorFlow 版權(quán)信息

認(rèn)知計(jì)算攻略:使用Cognitive Services和TensorFlow 本書(shū)特色

《認(rèn)知計(jì)算攻略 使用Cognitive Services和TensorFlow》通過(guò)完整且真實(shí)的代碼示例解決AI和機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。本書(shū)使用了一種從提出問(wèn)題到給出解決方案的方式,以便通過(guò)提供諸如認(rèn)知服務(wù)API、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)和庫(kù)的工具組合來(lái)讓日常開(kāi)發(fā)人員都可以接觸到深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)。 《認(rèn)知計(jì)算攻略 使用Cognitive Services和TensorFlow》提供了同時(shí)期技術(shù)體系的概覽,涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的業(yè)務(wù)用例。通過(guò)講解諸如數(shù)字化助理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、文本分析、語(yǔ)音和機(jī)器人流程自動(dòng)化的主題,提供一套全面的工具集以便讓讀者可以快速且容易地應(yīng)用到自己的項(xiàng)目中。本書(shū)重點(diǎn)介紹的是Microsoft Cognitive Services的能力應(yīng)用,講解使用包括TensorFlow和CNTK在內(nèi)的多種不同環(huán)境來(lái)實(shí)現(xiàn)的方案,以便讓讀者能夠更寬泛地審視深度學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)。

認(rèn)知計(jì)算攻略:使用Cognitive Services和TensorFlow 內(nèi)容簡(jiǎn)介

讀者將: ● 使用Microsoft Cognitive Services API構(gòu)建可用于生產(chǎn)環(huán)境的解決方案 ● 解決自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的企業(yè)問(wèn)題 ● 探究機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)生命周期——從正式的問(wèn)題定義到規(guī)模化部署

認(rèn)知計(jì)算攻略:使用Cognitive Services和TensorFlow 目錄

第1章 使用認(rèn)知服務(wù)實(shí)現(xiàn)AI民主化
1.1 AI民主化
1.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
1.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)目前的狀態(tài)
1.2 為人工智能構(gòu)建業(yè)務(wù)用例
1.2.1 自然語(yǔ)言理解和生成
1.2.2 語(yǔ)音識(shí)別
1.2.3 認(rèn)知數(shù)字助理
1.2.4 非結(jié)構(gòu)化文本分析
1.2.5 決策管理
1.2.6 機(jī)器人流程自動(dòng)化
1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的五大流派
1.4 Microsoft認(rèn)知服務(wù)——概述
1.4.1 語(yǔ)音
1.4.2 語(yǔ)言
1.4.3 知識(shí)
1.4.4 搜索
1.5 人工智能的倫理規(guī)范
1.6 結(jié)語(yǔ)

第2章 構(gòu)建對(duì)話式接口
2.1 對(duì)話式UI的組成部分
2.2 開(kāi)始使用機(jī)器人框架
2.3 Bot Framework SDK示例
2.4 攻略2-1:構(gòu)建YodaBot
2.4.1 問(wèn)題
2.4.2 解決方案
2.4.3 運(yùn)行機(jī)制
2.5 攻略2-2:使用Azure Bot Service創(chuàng)建機(jī)器人
2.5.1 問(wèn)題
2.5.2 解決方案
2.5.3 運(yùn)行機(jī)制
2.6 攻略2-3:構(gòu)建一個(gè)問(wèn)答機(jī)器人
2.6.1 問(wèn)題
2.6.2 解決方案
2.6.3 運(yùn)行機(jī)制
2.7 攻略2-4:數(shù)據(jù)中心健康監(jiān)測(cè)機(jī)器人
2.7.1 問(wèn)題
2.7.2 解決方案
2.7.3 運(yùn)行機(jī)制
2.8 通過(guò)Resource Manager模板設(shè)置Azure部署

第3章 眼見(jiàn)為實(shí):自定義視覺(jué)
3.1 熱狗,非熱狗
3.1.1 問(wèn)題
3.1.2 解決方案
3.2 構(gòu)建自定義視覺(jué)以訓(xùn)練安防系統(tǒng)
3.2.1 問(wèn)題
3.2.2 解決方案
3.3 使用認(rèn)知服務(wù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)API構(gòu)建說(shuō)明標(biāo)注機(jī)器人
3.3.1 問(wèn)題
3.3.2 解決方案
3.3.3 DAQUAR挑戰(zhàn)
3.4 使用CustomVision.AI研究冰箱
3.4.1 問(wèn)題
3.4.2 解決方案
3.5 現(xiàn)在使用認(rèn)知工具集研究冰箱
3.5.1 問(wèn)題
3.5.2 解決方案
3.6 使用自定義視覺(jué)進(jìn)行產(chǎn)品和部件識(shí)別
3.6.1 問(wèn)題
3.6.2 解決方案
3.7 在CNTK中使用自定義視覺(jué)模型搜索服飾
3.7.1 問(wèn)題
3.7.2 解決方案
……
第4章 文本分析:暗數(shù)據(jù)前沿
第5章 認(rèn)知機(jī)器人技術(shù)處理自動(dòng)化:自動(dòng)執(zhí)行
第6章 知識(shí)管理和智能搜索
第7章 AIOps:運(yùn)維中的預(yù)測(cè)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)
第8章 行業(yè)中的AI用例
附錄A 公共數(shù)據(jù)集&深度學(xué)習(xí)模型倉(cāng)庫(kù)

展開(kāi)全部

認(rèn)知計(jì)算攻略:使用Cognitive Services和TensorFlow 作者簡(jiǎn)介

  Adnan Masood,博士是一位人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)研究者、斯坦福大學(xué)AI實(shí)驗(yàn)室的訪問(wèn)學(xué)者、軟件工程師以及人工智能領(lǐng)域的Microsoft MVP。作為UST Global Al和機(jī)器學(xué)習(xí)的首席架構(gòu)師,他與斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室和MIT CSAIL協(xié)作,并且?guī)ьI(lǐng)一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師團(tuán)隊(duì)致力于構(gòu)建人工智能解決方案,以便獲得影響一系列業(yè)務(wù)、產(chǎn)品和倡議計(jì)劃的業(yè)務(wù)價(jià)值和見(jiàn)解。  在其職業(yè)生涯中,Masood博士對(duì)于從財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)到創(chuàng)業(yè)公司的管理層而言一直都是一位值得信賴(lài)的顧問(wèn)。Adnan是Amazon編程語(yǔ)言領(lǐng)域暢銷(xiāo)書(shū)Functional Prograrmming with F#的怍者,他在美國(guó)帕克大學(xué)教授數(shù)據(jù)科學(xué),并且曾在UCSD教授Windows WGF課程。他是各種學(xué)術(shù)和技術(shù)會(huì)議、代碼訓(xùn)練營(yíng)以及用戶(hù)小組的國(guó)際演講者。    Adnan Hashmi,在技術(shù)領(lǐng)域擁有20年經(jīng)驗(yàn),他與醫(yī)療健康、金融、建筑和咨詢(xún)行業(yè)的許多客戶(hù)合作。他目前在Microsoft從事數(shù)據(jù)和AI領(lǐng)域的工作,為金融服務(wù)業(yè)的客戶(hù)提供支持。

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