AIoT 是一个新兴词汇，即 AI+IoT，AIoT 的终极目标是实现“万物智联”。这意味着不仅要把所有的设备连接起来，并且要赋予其智能的“大脑”，真正实现万物智联，发挥出 IoT 的巨大潜力和价值。AI 技术是实现这一目标的必备工具，通过分析、处理历史数据和实时数据，AI 可以更准确地预测设备和用户的行为，使设备变得更加智能，进而提升产品效能，丰富用户体验。

本篇将会首先介绍人工智能和物联网设备的基础知识，以及如何从各种数据源和信息流中读取物联网数据。然后通过 TensorFlow、scikit-learn 和 Keras 三个实例讲解实现人工智能的各种方法。本书涵盖的主题包括机器学习、深度学习、遗传算法、强化学习和生成对抗网络，并且向读者展示了如何使用分布式技术和在云上实现人工智能。一旦读者熟悉了人工智能技术，PDF 中就会针对物联网设备生成和处理的不同类型数据，如时间序列、图像、音频、视频、文本和语音，介绍各种相关的技术。

PDF 版章节目录

第 1 章：物联网与人工智能的原理和基础

第 2 章：面向物联网的数据访问和分布式处理

第 3 章：用于物联网的机器学习

最大间隔分类超平面

第 4 章：用于物联网的深度学习

第 5 章：用于物联网的遗传算法

第 6 章：用于物联网的强化学习

为何使用策略梯度

第 7 章：用于物联网的生成式模型

第 8 章：面向物联网的分布式人工智能

MLlib 中的回归

第 9 章：个人物联网和家庭物联网

第 10 章：人工智能用于工业物联网

第 11 章：人工智能用于智慧城市物联网

利用旧金山的犯罪数据来侦查犯罪

第 12 章：组合应用

时间序列建模

AIoT 必定是未来的一大趋势，已经略显势不可挡的气势了！所以大家一定要学习起来！

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