Python深度学习:基于PyTorch 第2版 畅销书升级,PyTorch领域公认标准著作,20余年研发经验AI专家撰写,详解PyTorch深度学习全栈知识
(1)作者经验丰富:核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。(2)畅销书全面升级:第1版销量和口碑俱佳,是深度学习领域的畅销书,第2版根据PyTorch新版本升级,技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。(3)PyTorch领域事实标准:因为内容扎实、可读性强,第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作,是读者的。(4)深度学习双子星:本书是《Python深度学习:基于TensorFlow(第2版)》的姊妹篇,这两本书均是深度学习领域的畅销书。(5)精心谋划、通俗易懂:本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划,目的是确保高质量内容的同时,让深度学习的学习门槛大大降低。
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Python深度学习:基于TensorFlow 第2版 畅销书升级,TensorFlow领域公认标准著作,20余年研发经验AI专家撰写,详解TensorFlow深度学习全栈知识
(1)作者经验丰富:核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 (2)畅销书全面升级:第1版销量和口碑俱佳,是深度学习领域的畅销书,第2版根据TensorFlow新版本升级,技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。 (3)TensorFlow领域事实标准:因为内容扎实、可读性强,第1版被读者誉为TensorFlow领域的标准著作,是读者的shou选。 (4)深度学习双子星:本书是《Python深度学习:基于PyTorch(第2版)》的姊妹篇,这两本书均是深度学习领域的畅销书。 (5)进行谋划、通俗易懂:本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划,目的是确保高质量内容的同时,让深度学习的学习门槛大大降低。
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Python深度学习:基于PyTorch 吴茂贵,郁明敏,杨本法,李涛,张粤磊 著 机械工业出版社【正版书】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
适读人群 :对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣,并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 (1)核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 (2)作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习:基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等书。 (3)本书是《Python深度学习:基于TensorFlow》的姊妹篇。 (4)本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 (5)本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划,目的是确保高质量内容的同时,让深度学习的学习门槛大大降低。
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Python深度学习:基于TensorFlow 从Python和数学,到机器学习和TensorFlow,再到深度学习的应用和扩展,为深度学习提供全栈解决方案
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读者对象:对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣,并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 【免费获取】配套视频 代码 数据 导读PPT 内容拓展 作者答疑群 搭配图书学习效果更佳! 获取方式: 1、微信关注 华章计算机 2、在后台回复关键词:PyTorch (1)核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 (2)作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习:基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等畅销书。 (3)本书是《Python深度学习:基于TensorFlow》的姊妹篇。 (4)本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 (5)本书在内容的选择
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这是一本基于新的Python和PyTorch版本的深度学习的著作,旨在帮者低门槛进入深度学习的领域,轻松速掌握深度学习的的理论知识和实践方法,快速实现从入门到进阶的转变。本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶,从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习的进行了系统的讲解。内容选择上,广泛涉猎、重点突出、注重实战 内容安排上,实例切入、由浅入深、循序渐进 表达形式上,深度抽象、化繁为简、用图说话。本书共6章,分为三部分 部分(第~4章)PyTorch基础首先讲解了机器学习的和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用,然后从多个角度讲解了Pytorch的基础知识,详细讲解了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。第二部分(第5~8章)深度学习的基础这部分从技术原理、算法设计、实践技巧等维度讲
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