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本书适合读者对象：1. 有一定编程基础，想从事图像识别开发相关工作的读者；2. 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的所有读者；3. 想通过动手实践提升图像识别编程能力的读者。 本书介绍的图像识别是人工智能的一个重要应用领域，是人脸识别和自动驾驶领域中重要的人工智能技术。 1、 作者专业，技术和经验丰富 本书作者为日本东京大学应用信息学硕士，并多年从事人工智能开发工作，专业知识雄厚，实战经验丰富。 2、 案例较多、注重实践 本书先对人工智能、机器学习、深度学习相关的术语、概念进行了详细解说，然后通过不同的深度学习框架（TensorFlow、PyTorch、Keras等）编程实现16个不同难易程度的图像识别相关案例，用实操练习让读者了解不同工具的使用方法及各自特点，选择合适的工具更好地为实现目标服务。 3、 通俗易懂，避免用复杂的数学
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深度强化学习算法与实践:基于PyTorch的实现 强化学习算法模型算法原理基础知识入门教程教材书籍 电子工业正版正版
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本书是一本通过PyTorch深度学习模型开发案例学习深度学习技术应用方法的图书，对精心设计的9大类深度学习任务构建模型，让读者可以逐步掌握高级且实用的深度学习开发和应用的方法。每个深度学习模型都是 State-of-the-Art（性能模型）的基础，读者若能够亲自动手实现，对以后的研究和开发工作一定会有很大帮助。 案例涵盖面广：以PyTorch为工具，对常见的9种类型的深度学习任务进行了编程实现，让读者对深度学习技术的应用有一个全面了解。 代码解说详细：对各深度学习模型的实现方法及源代码进行了详细解说，将原理与实际操作相结合，便于学生阅读和理解程序的本质。 语言通俗易懂：虽然本书针对的是深度学习中、高级层次的读者，但书中的语言也尽量避免晦涩艰深，做到通俗易懂，让学习过程更高效。 实用针对性强：书中的每章都是为了解决特定任
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PyTorch自然语言处理入门与实战 一本兼顾理论基础和工程实践的入门级教程，基于PyTorch揭示自然语言处理的原理，描绘学术研究脉络，案例丰富，通过实践与项目展现技术与应用的细节
运用PyTorch 探索自然语言处理与机器学习！ 这是一本兼顾理论基础和工程实践的入门级教程，基于 PyTorch，揭示自然语言处理的原理，描绘学术研究脉络，通过实践与项目展现技术与应用的细节，并提供可扩展阅读的论文出处。 1.路线图：从基础工具、基本原理，到常用模型，再到领域前沿。 2.有项目：中文地址解析 诗句补充。 3.可实践：给出代码、数据集和论文出处。
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