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本书通过理论与项目实践相结合的方式引领读者进入人工智能技术的大门。书中首先从人工智能技术的数学基础讲起,然后重点剖析神经网络的运行流程,很后以大量的实际项目编码实践方式帮助读者扎实地掌握人工智能开发所需要的基本理论知识和核心开发技术。 本书共15章,涵盖的内容有神经网络初体验;深度学习的微积分基础;深度学习的线性代数基础;神经网络的理论基础;用Python从零实现识别手写数字的神经网络;神经网络项目实践;使用神经网络实现机器视觉识别;用深度学习实现自然语言处理;自动编解码网络和生成型对抗性网络;增强性学习网络的开发实践;TensorFlow入门;使用TensorFlow和Keras开发不错自然语言处理系统;使用TensorFlow和Keras实现不错图像识别处理系统;使用TensorFlow和Keras打造智能推荐系统;深度学习重要概念和技巧总结。 本书
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TensorFlow 2.x深度学习从入门到实战 资深工程师多年人工智能算法研究和实践的经验总结,结合大量典型实例,通过“干中学”的方式讲透复杂算法理论,学习梯度平滑,上手比较容易
资深工程师多年从事人工智能算法研究和实践的经验总结 结合大量典型实例,通过 干中学 的方式讲透复杂的算法理论 给出比较平滑的学习路线,极大地降低读者的学习难度 从TensorFlow 2.x的基础知识讲起,逐步深入其高级技术与使用技巧 从理论讲解、代码实现和调试演示等多个角度,加深读者对知识点的理解 结合近40个代码示例进行讲解,让读者通过编码的方式理解所学的知识点 结合80余幅示意图,详解深度学习的相关算法逻辑与多种模型的原理
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