深度学习经典教程:深度学习+动手学深度学习(套装共2册) “花书”与沐神大作双剑合璧,入门深度学习看这一套就够了,来自一线科学家的经验总结,人工智能机器学习AI算法数据科学领域的重磅作品
《深度学习》编辑推荐:深度学习是机器学习的一个分支,它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识,所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念,而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。 本书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时,它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术,包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等,并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。zui后,本书还提供了一些研究方向,涵盖的理论主题包括线性因子
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图解深度学习 彩色图解版深度学习人工智能入门书 畅销书《图解机器学习》同系列作品
1.实用136张图 60段代码帮助理解相关理论和工具的使用方法。可作为专业理论书籍、参考文献的辅助读物随时翻阅2.专业浓缩深度学*的关键知识点,内容涉及*经网络、卷积*经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。同时辅以代码,介绍了Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer和TensorFlow等深度学*工具的安装和使用方法。3.易懂图文并茂,知识点清晰直观、便于理解。全彩**、版式精美,技术书也可赏*悦目。
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1.基于PyTorch新版本,涵盖深度学习基础知识和前沿技术 2.由浅入深,通俗易懂,适合初学人士的深度学习入门书 3.实战案例丰富有趣,深度学习原理与具体的操作流程相结合 4.新增了Transformer、BERT、图神经网络等热门技术的讲解 5.配有源代码和导学视频,让学习更直观、更有效。另有付费视频课程。
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不可不读的深度学习面试宝典《百面机器学习》姊妹篇。 Hulu诚意出品,全面收录135道算法面试题。 一线大厂算法工程师合力创作,直击面试要点。 从算法与模型到多领域应用,全方位解读深度学习。 诚意推荐 吴军 / 《浪潮之巅》《数学之美》作者 华先胜 / 阿里巴巴达摩院人工智能中心主任,IEEE Fellow 李沐 / AWS首席科学家,《动手学深度学习》作者 孙茂松 / 清华大学人工智能研究院常务副院长 本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度,求职者快速复习和补充相关的深度学习知识,以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外,非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员,也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。
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深度学习——基于Python语言和TensorFlow平台(视频讲解版) 人工智能之深度学习极简入门教程,配套500分钟视频讲解,提供源代码、PPT课件等资源
1. 只需具备少许编程基础,即可学习本书。2. 帮助大家快速入门,几个实例讲解解决初学常见问题,避开大多数人会遇上的坎和坑,少走弯路,尽快具备自己动手和继续自学深造的能力。3. 基于使用Python语言的TensorFlow深度学习框架进行讲解。4. 配套500分钟视频讲解。
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深度学习与大模型基础 引导趣味互动学习法 段小手 以项目实践为引导,通过有趣的AI插画辅助学习增加学习趣味性,通过【原理输出】和【实操练习】助力学与练,从而解锁人工智能与大规模语言模型精髓。
1.打破传统说教,通过互动式学习加深理解。 2.有趣的AI插画辅助学习,增添学习兴趣。 3.创新的【原理输出】和【实操练习】,助力学与练。 4.借助ChatGPT,点燃学习热情,解锁人工智能与大规模语言模型精髓。
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高中生物学深度学习 生物技术与工程 沉浸式体验高中生物学的深度学习与思维训练
本书的内容知识体系系统、完整;重要知识内容讲解透彻,对高考重点考查内容进行拓展;突显科学思维和科学方法;将高中生物学中重要、典型的情景与概念的生成相结合,并适当地运用命题方式呈现相应知识的考查方式,强调学考衔接的学习方式。本书可作为高中教师深度教学的重要参考书目,也可作为高中优质生源自主深度学习的重要载体。
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高中生物学深度学习 稳态与调节 沉浸式体验高中生物学的深度学习与思维训练
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漫画图解 销售就是会玩转情商:深度成交,玩的就是心计 如何说客户才会听如何说客户才会买 费曼学习法思考快与慢销售心理学
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网易云课堂、51CTO、CSDN人气培训讲师迪哥唐宇迪老师多年实战经验汇总 30万学员共同的选择 面向零基础,沉浸式学习体验,打通从算法原理、数学推导到实例操作的疑难点,快速入门人工智能领域。 1. 通俗易懂,快速入门 对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释,实例演示。 2. Python主导,实用高效 使用数据领域主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。 3. 案例为师,实战护航 基于真实数据集,从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。
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人工智能算法 卷1 基础算法 AI算法入门教程书籍,人人都能读懂的人工智能书,全彩印刷,实例讲解易于理解的人工智能基础算法 多种语言版本示例代码、丰富的在线资源,方便动手实战与拓展学习
欲建高楼,必重基础。本书讲授诸如维度法、距离度量算法、聚类算法、误差计算、爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead算法和线性回归算法等人工智能基础算法。本书中所有算法均配以具体的数值计算示例。 人工智能算法 系列图书的目标读者是那些没有良好数学基础,又对人工智能感兴趣的人。本书读者只需具有基本的大学代数和计算机编程知识,任何超出这个范围的内容都会在书中详细说明。本书为读者提供配套的示例程序代码, 当前已有Java、C#、R、C/C 和Python的语言版本,还有社区支持维护的Scala语言版本。
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机器学习主要研究如何使计算机模拟或实现人类的学习行为,从而获取新的知识或技能,是人工智能领域的核心技术。基于机器学习开发的应用程序可以灵活地处理新数据。本书将展示如何将机器学习技术应用于移动端的应用程序开发中。 本书首先介绍TensorFlow Lite和Core ML的基础知识,然后讲述7个常见应用程序的开发,*后讨论基于机器学习的云服务。通过本书,读者可以学会如何开发一个预测年龄和性别的应用程序,如何对图片进行艺术风格迁移,如何实现面部检测和条形码扫描,如何构建一个用于美化的AR滤镜,如何在移动设备上检测手写的数字,如何实现可以换脸的应用程序,如何利用迁移学习对食物进行分类。 本书有助于读者掌握机器学习的概念,学会使用TensorFlow Lite和Core ML在手机上开发功能强大的应用程序。
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