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内容简介:
本书融合了人工智能和物联网两大热点技术，将人工智能中的优越方法应用到物联网的构建中，以形成更加智能的物联网系统。
书中系统地介绍了人工智能算法，包括传统的机器学习、流行的深度学习、遗传算法、强化学习、生成式模型等，还提供了相关算法和应用实例的完整代码，可以帮助读者快速构建所需的智能物联网系统。本书介绍的模型构建技术适用于物联网设备生成和使用的各种数据，如时间序列、图像和音频；给出的典型实例涉及个人物联网、家庭物联网、工业物联网、智慧城市物联网等。
学完本书，读者能够应用不同的人工智能技术，包括机器学习和基于TensorFlow和Keras的深度学习。访问和处理来自各种分布式数据源的数据。
对IoT数据执行有监督和无监督机器学习。
基于MLlib和H2O.ai平台，在Apache Spark框架上实现对IoT数据的分布式处理。
基于深度学习方法对时间序列数据进行预测。
从可穿戴设备和智能设备得到的数据中获取独到的洞察。 
