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图文详情
- ISBN：9787550932234
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 开本：26cm
- 页数：126页
- 出版时间：2022-01-01
- 条形码：9787550932234 ; 978-7-5509-3223-4
内容简介
本书共11章, 第1章介绍了大数据、人工智能等数字化技术 ; 第2章介绍了机器学习基础知识、模型评估与度量、机器学习的主要算法等 ; 第3章介绍了机器学习与深度学习、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、长短时记忆网络等 ; 第4章介绍了语音处理、图像处理、文本处理、知识图谱等人工智能主要应用 ; 第5章介绍了电力人工智能平台基础知识、推广应用等 ; 第6章介绍了Python编程基础相关知识 ; 第7-11章主要介绍了检修专业、输配电专业、营销专业、运行专业及其他专业的人工智能典型案例应用。
目录
前言
第1章 概述
1．1 数字化技术概述
1．2 大数据概述
1．3 人工智能概述
第2章 机器学习基础
2．1 机器学习基础知识
2．2 模型评估与度量
2．3 机器学习的主要算法
第3章 深度学习基础
3．1 机器学习与深度学习
3．2 神经网络
3．3 卷积神经网络
3．4 循环神经网络
3．5 长短时记忆网络
第4章 人工智能主要应用
4．1 语音处理
……
第1章 概述
1．1 数字化技术概述
1．2 大数据概述
1．3 人工智能概述
第2章 机器学习基础
2．1 机器学习基础知识
2．2 模型评估与度量
2．3 机器学习的主要算法
第3章 深度学习基础
3．1 机器学习与深度学习
3．2 神经网络
3．3 卷积神经网络
3．4 循环神经网络
3．5 长短时记忆网络
第4章 人工智能主要应用
4．1 语音处理
……
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