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醉染图书人工智能蓝图9787564199722
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1 人工智能工作流
人工智能不是多能的
人工智能工作流
确定问题特征
检查清单
开发方法
检查清单
设计部署策略
检查清单
设计并实现持续评估
检查清单
章节概述
本章总结
2 规划云基础设施的蓝图
问题、目标和业务用例
方法:约束求解器
OptaPlanner
部署策略
持续评估
本章总结
3 有效利用反馈的蓝图
问题、目标和业务用例
方法:情感分析
部署策略
CoreNLP处理流水线
Twitter API
GATE平台
Reddit API
News API
带有plotly.js和Dash的仪表板
持续评估
重新训练CoreNLP情感模型
本章总结
4 商品和服务的蓝图
使用场景:隐反馈
基于内容的
协同过滤
BM25加权算法
矩阵分解
部署策略
持续评估
为BM25加权算法计算准确度和召回率
在线评估系统
本章总结
5 在社交媒体中检测logo的蓝图
机器学习的崛起
目标和业务案例
神经网络与深度学习
深度学习
卷积
网络架构
激励函数
TensorFlow和Keras
YOLO和Darknet
持续评估
本章总结
6 发现趋势和识别异常的蓝图
技术概览
发现线趋势
利用滑动窗口发现动态线趋势
发现周期趋势
ARIMA
动态线模型
识别异常
静态模型的z分数
滑动窗口的z分数
RPCA
聚类
部署策略
本章总结
7 理解查询和生成响应的蓝图
问题、目标和业务案例
我们的方法
Pokemon领域
课程建议领域
方法——自然语言处理+逻辑编程+自然语言生成
使用Rasa进行自然语言处理
使用Prolog和tuProlog进行逻辑编程
Prolog的合一和消解
通过tuProlog Java库使用Prolog
Prolog中的Pok色mon
使用ShnpleNLG进行自然语言生成
第二个例子——大学课程建议
持续评估
本章总结
8 为未来做好准备并在炒作周期中生存下来
始终靠前一步
事物的状态
自然语言处理
计算机视觉
专家系统和业务规则
规划与调度
机器人
了解人工智能的炒作周期
下一个大事件
本章总结
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