简介

结合人工智能和物联网构建更智能的系统 - 这是当今很受关注的两个主题。

主要特点

• 利用TensorFlow和Keras等Python库的强大功能来处理实时物联网数据
• 处理物联网数据并实时预测结果，以构建智能物联网模型
• 涵盖工业物联网，智能城市和家庭自动化的实际案例研究

图书说明

有许多应用程序使用数据科学和分析来从数TB的数据中获取洞察力。但是，这些应用程序无法解决不断发现物联网数据模式的挑战。在物联网的动手人工智能中，我们涵盖了人工智能（AI）的各个方面及其实施，以使您的物联网解决方案更加智能。

本书首先介绍了收集和预处理从分布式源收集的物联网数据的过程。您将学习不同的人工智能技术，如机器学习，深度学习，强化学习和自然语言处理，以构建智能物联网系统。您还将利用AI的强大功能处理来自可穿戴设备的实时数据。随着本书的进展，将介绍用于构建模型的技术，这些模型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。有关物联网解决方案四个主要应用领域的实用案例研究是本书的重点。在最后的章节中，您将利用广泛使用的Python库TensorFlow和Keras的强大功能来构建不同类型的智能AI模型。

到本书结束时，您将能够自信地构建智能AI驱动的物联网应用程序。

你会学到什么

• 使用TensorFlow和Keras应用不同的AI技术，包括机器学习和深度学习
• 访问和处理来自各种分布式源的数据
• 对物联网数据执行有监督和无监督的机器学习
• 使用MLLib和H2O.ai平台在Apache Spark上实现IoT数据的分布式处理
• 使用深度学习方法预测时间序列数据

• 通过个人物联网，工业物联网和智能城市的案例研究实施人工智能

  从可穿戴设备和智能设备获得的数据中获得独特的见解
  

这本书的对象

如果您是数据科学专业人员或希望为物联网构建智能系统的机器学习开发人员，那么物联网的动手人工智能就是您的最佳选择。如果您想了解人工智能（AI）技术在物联网领域中的使用方式，本书也将从中受益。为了充分利用本书，需要对机器学习概念有基本的了解。

目录

• 物联网和人工智能的原理和基础
• 物联网的数据访问和分布式处理
• 物联网机器学习
• 物联网深度学习
• 物联网的遗传算法
• 物联网的强化学习
• 物联网的GAN
• 物联网的分布式AI
• 个人和家庭以及物联网
• AI for Industrial IoT
• AI智能城市物联网
• 将它们结合在一起

参考资料

• 下载：https://www.jianshu.com/p/956bfaf1eb1e
• python测试开发项目实战-目录
• 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞！
• 本文相关海量书籍下载
• 2018最佳人工智能机器学习工具书及下载(持续更新)
• Format Pdf
• Page Count 436 Pages
• https://github.com/PacktPublishing/Hands-On-Artificial-Intelligence-for-IoT