Python机器学习入门与实践 从深度学习到生成对抗网络GAN 深入浅出GAN生成对抗网络 实战gan TensorFl 用故事串联知识点,一边阅读故事,一边动手实践,掌握用机器学习技术处理数据的方法
本书的读者对象为:有一定 Python 编程基础,想学习机器学习、深度学习的高校计算机、人工智能专业学生和想研究人工智能方向的程序员。 用故事串联知识点,趣味性强 采用著名童话故事中的角色 王后 魔镜 白雪公主 小矮人 等,并设定故事情节推动知识点逐步展开,生动有趣,引人入胜,学习过程不枯燥。 注重实践,提升动手能力 用相对简单的Python语言作为工具进行机器学习实践,让读者一边学习每段代码的含义,一边实际动手编写代码,在反复尝试与调试过程中,逐步进入机器学习世界,并能够将学到的知识应用到实际工作中。 注重思考方式的培养 本书在写作时,没有一味地灌输知识点,没有特别追求代码的优雅性,而是通过角色对话、代码分析等,引导读者积极思考,深入理解知识点,有利于读者编程思维方式的养成。
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面向移动设备的深度学习——基于TensorFlow Lite,ML Kit 和Flutter 通过真实项目掌握在iOS或Android上构建和部署高级深度学习移动应用程序的技能。
深度学习正迅速成为业界热门的话题。《面向移动设备的深度学习 基于TensorFlow Lite,ML Kit和Flutter》采用以工业和移动应用为中心的方法介绍深度学习的概念及其用例。本书将讨论一系列项目,涵盖移动视觉、面部识别、智能AI助手和增强现实等任务。
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深度学习:从Python到TensorFlow应用实战 采用Java或C#编程语言编写,机器学习应用的开发人员或者对人工智能等相关领域感兴趣的入门参考书。
读者对象 本书适合需要具体实现机器学习应用的开发人员或者对人工智能等相关 领域感兴趣的人员参考。 随着可获得文本和语音数据的日益增多,自然语言处理技术在生产和生活中发挥越来越重要的作用。《深度学习: 从Python到TensorFlow应用实战》介绍如何使用流行的TensorFlow进行自然语言处理,并介绍流行的Python语言以 及使用Python开发TensorFlow应用。
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深度学习入门:基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现
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简单易学的实例,助你轻松开启机器学习之旅
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计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法 视觉大数据分析技术及其工程应用图书,详细讲解视觉大数据实践案例,从算法到编程,边学原理边实践
涵盖多种典型神经网络模型,构建计算机视觉系统解决方案 详解计算机视觉应用案例,从算法到编程,边学原理边实践 提供完整的源码及数据集资料
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适读人群 :1、机器学习、深度学习从业者; 2、机器学习或者深度学习算法工程师; 3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员; 4、其他对机器学习和Scikit-Learn、Keras、TensorFlow感兴趣的人员 1) 美亚 人工智能图书畅销榜首图书,基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本全面升级; 2)Keras之父和TensorFlow移动端负责人鼎力推荐; 3)从实践出发,通过具体的示例、较少的理论和可用于生产环境的Python框架来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具; 4)实用性强。没有太多复杂的数学公式推导,每章都附有练习题和代码,可以帮助你应用所学的知识。
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TensorFlow与神经网络——图解深度学习的框架搭建、算法机制和场景应用
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Tensorflow接班王者 Google JAX深度学习又快又强大 港台原版 王晓华 深智数位
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TensorFlow2.X项目实战 李金洪|责编:吴宏伟 电子工业 【新华书店正版图书书籍】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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简明的TensorFlow 2 机器学习基础 人工智能 书籍
TensorFlow 2.0简明手册,简单粗暴TensorFlow,官方文档补充学习材料
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《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》 本书作者曾经是谷歌工程师,在2013年至2016年主导了YouTube的视频分类工程,拥有丰富的机器学习项目经验。与同类书相比,本书的独特之处在于,从开发者的实践角度,通过具体的例子、较少的理论和两个产品级的Python框架 -Scikit-learn 和 Tensorflow,使你在动手写代码的过程中,就可以循序渐进地了解机器学习的理论知识和工具的实践技巧,快速上手机器学习项目。此外,每章都配有习题来帮助你应用学到的知识,你所需要的只是一点编程经验。 《深度学习实战》 本书是一本聚焦深度学习实际应用的开发指南。作者曾是Google的软件工程师,对深度学习研究及实践有着丰富的积累。本书记录了作者从实际工作中总结出来的很多开发技巧, 不仅涵盖与深度神经网络调试相关的通用技巧,包括排查错误、检查结果、选择激
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移动端机器学习实战 Tensorflow Lite CoreML开发Android与iOS应用程序
系统介绍机器学习在移动端应用程序开发中的应用,讲述如何使用TensorFlow Lite 和Core ML开发Android与iOS应用程序
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深度学习入门与TensorFlow实践 机器学习实战人工智能*经网络python深度学习基于Tens
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【中商原版】生成对抗网路*精解 用TensorFlow实作*棒的GAN应用 港台原版 廖茂文 潘志宏 深智数位
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深度学习实战手册 R语言版 深度学习入门 tensorflow 神经网络与深度学习 动手学深度学习
深度学习与R语言强强联手 使用TensorFlow、H2O和MXNet解决复杂的神经网络问题 为读者提供项目和问题的解决方案 全彩印刷 源代码和彩图文件提供作者免费获取
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现货【外图台版】行动装置上的AI:使用TensorFlow on iOS Android及树莓派 / 王众磊/陈海波 深 -
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【中商原版】机器学习入门 使用Scikit-Learn与TensorFlow 港台原版 黄建庭 碁峰
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机器学习入门 使用Scikit-Learn与TensorFlow 港台原版 黄建庭 碁峰
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适读人群: 深度学习从业者;嵌入式工程师;从初级到高级的各级学生、教师、研究人员;其他对深度学习和TinyML感兴趣的人员。 1)内容过硬。谷歌TensorFlow团队创始成员领衔撰写,谷歌工程师翻译并审校; 2)大咖推荐。Arduino联合创始人、Arm副总裁联袂推荐; 3)题材新颖。TinyML里程碑级著作,手把手教你在Arduino和微控制器上部署ML; 4)知识体系完善。适合各层次学生及从业人员,无需任何机器学习或者微控制器开发经验。
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本书从MLP、CNN 和 RNN 3 种主要神经网络模型开始,先图解,再实现,后是更多的实战应用案例,循序渐进地进行讲解,不仅可以让读者实际使用 Python实现深度学习,更可以了解各种神经网络的来龙去脉,深入且真正了解神经网络的理论基础,终让读者能够真正构建出自己的神经网络模型。 本书涵盖内容 ◎ 人工智能、机器学习、深度学习的基础 ◎ 从基础的神经网络到构建深度学习模型 ◎ 突破性的卷积神经网络在计算机视觉中的应用 ◎ 处理自然语言等具序列性数据的循环神经网络 ◎ 构建并调整自己的神经网络模型 ◎ 神经网络的模型视觉化、共享与输出 ●本书采用图解的形式,让你快速理解工作原理,数学不好也没关系。 ●大量案例,教你用适当的算法调整模型,提高模型准确率。 ●解说各种类型数据的预处理方法,让预测结果更准确。 本书主要知识点及部
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深度学习导论 动手学深度学习 机器学习 人工智能 深度学习入门 强化学习 Tensorflow NL
人工智能经典入门书,美国常青藤名校经典教材,理论与实战结合的良好典范,附带习题和答案
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讲解细:沿着需求 算法 代码实现的思路,适合各类读者 图示多:全书200多张图片,助你快速理解算法核心 案例全:将近80个代码案例,可以拿来就用 涉及广:囊括神经网络、深度强化学习、可视化、加速计算等内容
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随着一系列的技术突破,深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在,即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单有效的工具来实现“可以自动从数据中学习”的程序。这本畅销书的更新版通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识,你只需要有一些编程经验。所有代码都可以在GitHub上获得。它已更新为TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本。
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TensorFlow是开源机器学习库。本书将教你如何使用TensorFlow进行复杂数据计算,让你对数据有更深刻的理解。书中循序渐进地讲解了TensorFlow的变量、矩阵和各种数据源等基本概念,深度剖析线性回归、支持向量机、*近邻域、神经网络和自然语言处理等算法,并结合丰富的实例详细讲解情感分析、回归分析、聚类分析、神经网络和深度学习实战等应用。此外,本书还给出了TensorFlow产品级应用的*佳实践和扩展用法,可以帮助你由浅入深地掌握机器学习核心思维,构建起立体完备的机器学习概念体系。 通过阅读本书,你将: 熟悉TensorFlow模块中的基本组件 掌握TensorFlow的线性回归技术 学习SVM算法及其实践 使用神经网络优化模型预测 将NLP和情感分析应用到你的数据中 通过实践掌握CNN和RNN 使用梯度提升随机森林算法进行预测 学习TensorFlow产品化
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TensorFlow Keras深度学习入门书,用通俗易懂的语言、简短代码和图形图示介绍深度学习的基础知识、相关原理及深度学习模型的构建方法。 作者权威:TensorFlow用户组东京组织者,谷歌开发专家(机器学习方向),日本深度学习协会考试委员会委员组织编写。 循序渐进:先介绍深度学习和TensorFlow、Keras的基础知识,为后续的实际开发奠定技术基础,然后介绍如何实现噪声去除、自动着色、超分辨率成像、画风转换和图像生成等,从基础到应用,循序渐进,稳步过度。 示例 代码 图示:书中用简短代码和清晰直观的图示对知识点进行解释,让读者一看就懂,动手就会,确保彻底掌握知识点。 知识扩展:书中大量的图形和知识点给出了相关链接,读者可以通过网络对该知识进行扩展学习,丰富知识深度和广度。 兼容Jupyter Notebook:可以在Jupyter Notebook交互式编程环境中编
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基于TensorFlow的深度学习:神经网络、计算机视觉和NLP的理论与实践 [美]马格努斯·埃克曼 周翊民 译 利用深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等构建先进的架构
本书使用TensorFlow和Keras提供了简洁、注释良好的代码示例,还提供了相应的PyTorch示例,涵盖了工业和学术界关于深度学习的两个主要Python库。最后,介绍了神经结构搜索(NAS),并探索了重要的伦理问题,为进一步学习深度学习提供了资源。
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Python深度学习与项目实战 人工智能机器学习实战tensorflow神经网络编程生成对抗网络Py
全方位解读深度学习五大主流与前沿技术,理论与实战紧密结合,详解深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、金融、强化学习等众多领域的新进展和应用。
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预售 黄建庭 机器学习入门:使用Scikit-Learn与TensorFlow 碁峰港台原版 正规进口台版书籍,付款后75天内到货发出!
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