简介
本书采用基于配方的方法完成从数据收集、分析、建模、统计和监视以及部署的基本过程。本书提供来自智能家居，工业物联网和智能设备的真实数据集来训练和评估简单到复杂的模型，并使用经过训练的模型进行预测。本书还介绍了在实施机器学习和深度学习以及其他AI技术（例如自然语言处理、计算机视觉和用于构建智能IoT系统的强化学习）时面临的主要挑战。通过本书读者可以学习如何打包和部署端到端AI应用程序，以及如何将最佳实践解决方案应用于常见的IoT问题。
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? 探索各种人工智能技术，从零开始构建智能物联网解决方案 ? 使用机器学习和深度学习技术构建智能语音识别和面部检测系统 ? 使用算法深入了解物联网数据并在项目中实施 ? 对时间序列数据和其他类型的物联网数据执行异常检测 ? 在小型设备上实施用于机器学习的嵌入式系统学习技术 ? 将预训练的机器学习模型应用于边缘设备 ? 使用TensorFlow.js和Java将机器学习模型部署到Web应用程序和移动设备
更多出版物信息
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2023-04-01
- 更新： 2023-12-20
- 书号：9787302614326
- 中图：TP18;TP393.4
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术交叉学科智能科学与技术
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