物联网AI技术实战：Packt出版《动手人工智能》

资源摘要信息:"物联网动手人工智能" 本书《物联网动手人工智能》是Packt出版社出版的一本关于如何运用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习技术，以增强物联网(IoT)系统智能化程度的实用技术指南。本书详细介绍了将AI应用于物联网系统开发的全过程，并提供了大量实战案例和代码示例。 知识点: 1. 人工智能在物联网中的应用： - 描述了AI技术如何帮助物联网系统从收集的海量数据中提取有价值的信息，从而提高系统的智能化水平。 - 着重讲解了机器学习和深度学习技术在物联网环境中的实际应用场景。 2. 数据科学和分析： - 探讨了数据科学在物联网中的作用，尤其是在处理TB级数据并从中提取洞察力方面的重要性。 - 介绍了数据预处理和分析的技术与方法，以支持物联网数据模式的发现。 3. TensorFlow和Keras的使用： - 介绍了如何使用TensorFlow和Keras框架，这些是目前流行的人工智能开发工具，尤其在机器学习和深度学习领域应用广泛。 - 展示了如何应用这两个框架来实现复杂的AI技术，如神经网络模型的构建和训练。 4. 数据的访问与处理： - 讲述了如何从各种分布式数据源中获取数据，并进行有效的访问和处理。 - 详细说明了处理物联网数据时遇到的特定挑战和解决方案。 5. 机器学习的有监督与无监督学习： - 分析了物联网数据的特征和应用场景，解释了有监督学习和无监督学习在物联网中的应用。 - 提供了针对物联网数据执行机器学习任务的案例研究和代码示例。 6. 分布式处理与Apache Spark： - 详细介绍了在Apache Spark环境下使用MLLib和H2O.ai平台进行物联网数据的分布式处理方法。 - 解释了分布式计算平台对于处理大规模物联网数据集的重要性。 7. 深度学习与时间序列预测： - 讲述了如何利用深度学习技术来预测时间序列数据，这对于预测未来趋势和模式分析至关重要。 - 提供了关于时间序列数据的深度学习模型构建和训练的实践指导。 8. 实用代码和示例： - 书籍中包含大量的代码示例，所有代码都组织在对应的文件夹中，例如“Chapter02”，方便读者查找和学习。 - 代码示例通常与Jupyter Notebook结合使用，这是一种交互式计算环境，适用于数据清理、数据可视化、数据分析以及机器学习模型的实验和测试。 9. 代码存储库的组织结构： - 说明了代码存储库“Hands-On-Artificial-Intelligence-for-IoT-master”的组织方式，便于读者理解整个项目结构和文件布局。 综上所述，本书为读者提供了一套完整的工具集和知识体系，使他们能够将AI技术应用到物联网系统中，开发出更加智能化的应用解决方案。同时，它也适合那些希望在人工智能领域深入探索的开发者和工程师，特别是那些对TensorFlow、Keras、Apache Spark等工具感兴趣的读者。通过本书，读者将学会如何处理和分析物联网数据，建立预测模型，以及如何将这些模型部署到实际的物联网应用中去。