認知計算攻略：使用Cognitive Services和TensorFlow

定　價：￥98.00

作　者：	[巴基] 阿德南·馬蘇德（Adnan Masood）著，蒲成譯
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302554356	出版時間：	2020-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	326	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《認知計算攻略使用Cognitive Services和TensorFlow》通過完整且真實的代碼示例解決Al和機器學習問題。該書使用了一種從提出問題到給出解決方案的方式，以便通過提供諸如認知服務API、機器學習平臺和庫的工具組合來讓日常開發(fā)人員都可以接觸到深度學習和機器學習?！墩J知計算攻略使用Cognitive Services和TensorFlow》提供了同時期技術體系的概覽，涵蓋了機器學習和深度學習的業(yè)務用例。通過講解諸如數(shù)字化助理、計算機視覺、文本分析、語音和機器人流程自動化的主題，提供一套全面的工其集以便讓讀者可以快速且容易地應用到自己的項目中。該書重點介紹的是Microsoft Cognitive Services的能力應用，講解使用包括TensorFlow和CNTK在內(nèi)的多種不同環(huán)境來實現(xiàn)的方案，以便讓讀者能夠更寬泛地審視深度學習生態(tài)系統(tǒng)。

作者簡介

　　Adnan Masood，博士是一位人工智能和機器學習研究者、斯坦福大學AI實驗室的訪問學者、軟件工程師以及人工智能領域的Microsoft MVP。作為UST Global Al和機器學習的首席架構師，他與斯坦福人工智能實驗室和MIT CSAIL協(xié)作，并且?guī)ьI一個數(shù)據(jù)科學家和工程師團隊致力于構建人工智能解決方案，以便獲得影響一系列業(yè)務、產(chǎn)品和倡議計劃的業(yè)務價值和見解。在其職業(yè)生涯中，Masood博士對于從財富500強企業(yè)到創(chuàng)業(yè)公司的管理層而言一直都是一位值得信賴的顧問。Adnan是Amazon編程語言領域暢銷書Functional Prograrmming with F#的怍者，他在美國帕克大學教授數(shù)據(jù)科學，并且曾在UCSD教授Windows WGF課程。他是各種學術和技術會議、代碼訓練營以及用戶小組的國際演講者。Adnan Hashmi，在技術領域擁有20年經(jīng)驗，他與醫(yī)療健康、金融、建筑和咨詢行業(yè)的許多客戶合作。他目前在Microsoft從事數(shù)據(jù)和AI領域的工作，為金融服務業(yè)的客戶提供支持。

圖書目錄

第1章使用認知服務實現(xiàn)AI民主化
1．1 AI民主化
1．1．1 機器學習庫
1．1．2 機器學習和深度學習目前的狀態(tài)
1．2 為人工智能構建業(yè)務用例
1．2．1 自然語言理解和生成
1．2．2 語音識別
1．2．3 認知數(shù)字助理
1．2．4 非結構化文本分析
1．2．5 決策管理
1．2．6 機器人流程自動化
1．3 機器學習的五大流派
1．4 Microsoft認知服務——概述
1．4．1 語音
1．4．2 語言
1．4．3 知識
1．4．4 搜索
1．5 人工智能的倫理規(guī)范
1．6 結語
第2章構建對話式接口
2．1 對話式UI的組成部分
2．2 開始使用機器人框架
2．3 Bot Framework SDK示例
2．4 攻略2-1：構建YodaBot
2．4．1 問題
2．4．2 解決方案
2．4．3 運行機制
2．5 攻略2-2：使用Azure Bot Service創(chuàng)建機器人
2．5．1 問題
2．5．2 解決方案
2．5．3 運行機制
2．6 攻略2-3：構建一個問答機器人
2．6．1 問題
2．6．2 解決方案
2．6．3 運行機制
2．7 攻略2-4：數(shù)據(jù)中心健康監(jiān)測機器人
2．7．1 問題
2．7．2 解決方案
2．7．3 運行機制
2．8 通過Resource Manager模板設置Azure部署
第3章眼見為實：自定義視覺
3．1 熱狗，非熱狗
3．1．1 問題
3．1．2 解決方案
3．2 構建自定義視覺以訓練安防系統(tǒng)
3．2．1 問題
3．2．2 解決方案
3．3 使用認知服務計算機視覺API構建說明標注機器人
3．3．1 問題
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 問題
3．4．2 解決方案
3．5 現(xiàn)在使用認知工具集研究冰箱
3．5．1 問題
3．5．2 解決方案
3．6 使用自定義視覺進行產(chǎn)品和部件識別
3．6．1 問題
3．6．2 解決方案
3．7 在CNTK中使用自定義視覺模型搜索服飾
3．7．1 問題
3．7．2 解決方案
……
第4章文本分析：暗數(shù)據(jù)前沿
第5章認知機器人技術處理自動化：自動執(zhí)行
第6章知識管理和智能搜索
第7章 AIOps：運維中的預測分析與機器學習
第8章行業(yè)中的AI用例
附錄A 公共數(shù)據(jù)集＆深度學習模型倉庫