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深度学习与TensorFlow实战李建军、王希铭、潘勉 著人民邮电出版社9787115478849 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识，全书分为10章，主要内容如下：第1章为深度学习概述，包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行；第2章为机器学习概述，讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本；第3章介绍从生物神经元到感知器的内容，讲解基于MCP神经元实现布尔逻辑、感知器、使用感知器做分类等；第4章介绍人工神经网络，讲述的内容包括从感知器到多层感知器、带有权值的MCP神经元—感知器、反向传播神经网络、使用人工神经网络分类mnist；第5章介绍Logistic回归与Softmax回归；第6章介绍卷积神经网络，讲述感知器模式识别、卷积操作、卷积神经网络的结构、使用TensorFlow实现卷积神经网络的实例；第7章介绍循环神
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书籍正版 TensorFlow机器学习项目实战 人民邮电出版社 计算机与网络 9787115463623
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机器视觉之TensorFlow 2 入门、原理与应用实战李金洪人民邮电出版社9787115539090
1.本书基于TensorFlow 2.0 新版本讲解，涵盖与计算机视觉有关的算法模型，代码基于Python语言；2.书中包括模型设计和优化、编程实现和调试技巧等实战知识；3.结合工业落地热门的图像和视频处项目，以实战案例融会贯通所有知识点，注重读者实践能力的培养；4.提供源代码，全彩印刷基于TensorFlow 2新版本讲解工业应用的图像和视频应用通过识别图片中不同肤色人数的案例讲解在网络侧搭建图片分类器讲解了迁移学习在诊断医疗影像上的应用讲解了使用Anchor-Free模型检测文字，如实现OCR模型、优化OCR模型
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书籍正版 TensorFlow机器学习项目实战 人民邮电出版社 计算机与网络 9787115463623【德智图书社】
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【正版现货】TensorFlow 2深度学习实战 9787115575906 崔炜 张良均 人民邮电
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机器视觉之TensorFlow2入门原理与应用实战 python计算机视觉算法教程 人工智能深度学习实战指南自学书籍oc
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机器视觉之TensorFlow 2 入门、原理与应用实战李金洪计算机与网络书籍【锦园图书】 支持发票 如需请联系在线客服
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机器视觉之TensorFlow 2 入门、原理与应用实战,人民邮电出版社 【新华书店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
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1. “1+X”大数据应用开发（Python）职业技能等级证书配套教材 2. 随书附带Python源码，方便系统学习并动手实践 3. TensorFlow 2版本
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机器学习流水线实战 TensorFlow深度学习 机器学习实战 神经网络编程 人工智能入门书籍
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深度学习项目开发实践（TensorFlow+Sklearn+PyTorch）（微视频版）王振丽、刘德民 97873026 【本店支持开【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】 如需帮助请联系客服】
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深度学习原理与TENSORFLOW实践/人工智能人才培养 【店长推荐正版图书 请放心下单，本店所有商品均可开票】
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深度学习原理与 TensorFlow实践 黄理灿 深度学习 Python 编程语言以及TensorFlow编程知识和代码 全店支持开发票
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人工智能原理与实践：基于Python语言和TensorFlow
1、图书内容倡导并实践理论实践相结合的教学方式，鼓励并督促学生“学习和练习相结合，理论与 实践相结合”。针对图书所要求的理论与实践并重，两方面都要抓，两方面都要硬的要求，在实际教学过程中，除了基本的课堂授课以外，还会将知识点都设计并贯穿到实验中，当堂实验当堂讲解当堂掌握，让学生尽快掌握基本知识的应用。 2、将 Python语言内容加入课程中，使得学生能够学习了解到目前 IT领域内比较受欢迎的热门编程 语言。进一步扩宽学生的知识范围，并为以后的就业打下了扎实的理论和实践基础。 3、TensorFlow 使用 Python 来构建和执行 graphs、编写程序等工作。Python 作为一种流行的脚本语言，拥有免费、跨平台、简单易用、使用广泛等优点；将它应用在人工智能课程的实验项目上，可以明显减少花费在实验项目上的时间，用Python 语言所写的代码也更
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详解深度学习 基于TensorFlow和Keras学习RNN【正版书籍，满额减，电子发票】 正版
从零开始详细解说神经网络和深度学习 重点讲解时序数据分析模型循环神经网络RNN 从基础到应用、从理论到实践 公式齐全、代码丰富，使用热门Python库逐一实现 1. 梳理基础数学知识和Python知识，为深入理解打基础 2. 数学公式讲解详细，为读懂大部头开路 3. 相同代码通过TensorFlow和Keras分别实现，对比说明，更易理解 4. 以sin波为例讲解循环神经网络的理论和实现，详细介绍LSTM算法
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2021新书 TensorFlow 2实战 机器学习深度学习教程书籍 Python 3人工智能机器学习神经网络深度学习快
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【官方旗舰店教材】TENSORFLOW 2深度学习实战 9787115575906 崔炜 张良均
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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 App开发教程【铭悦
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正版图书 深入理解TensorFlow 架构设计与实现原理(图灵出品) 人民邮电出版社 9787115480941 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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深度学习原理与 TensorFlow实践 deepseek教程
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深度学习入门与TensorFlow实践 林炳清 人民邮电出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书首先介绍深度学习方面的数学知识与Python基础知识，线性模型中的线性回归模型和logistic模型；然后讲述正向传播算法、反向传播算法及深度神经网络的完整训练流程，输出层的激活函数和隐藏层的常见激活函数，深度学习的过拟合和欠拟合，应对过拟合的方法，以及使用TensorFlow 2建立深度神经网络模型的步骤；接着介绍卷积神经网络及其两个重要的组成部分—卷积和池化，以及如何使用TensorFlow 2建立卷积神经网络；后讨论如何从零开始实现循环神经网络，如何搭建深度学习框架，如何使用TensorFlow 2建立循环神经网络模型。 本书既可供从事人工智能方面研究的专业人士阅读，也可供计算机专业的师生阅读。
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详解深度学习 基于TensorFlow和Keras学习RNN (日)巢笼悠辅 人民邮电出版社【售后无忧】 正版图书，下单前请先咨询客服，欢迎选购！
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深度学习原理与TensorFlow实践/人工智能人才培养【饮水图书 正版速发】 【全店支持发票 请联系客服】
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适读人群 ：本书适合数据科学家、机器学习和深度学习领域的从业者以及人工智能技术的爱好者阅读 1.用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统，实现有趣的深度学习项目。 2.10个真实项目，侧重于实战，涵盖图像处理、推荐系统、股票价格预测和训练聊天机器人、机器翻译系统和基于强化学习的电子游戏等实际应用 3.适合数据科学家、机器学习和深度学习领域的从业者以及人工智能技术的爱好者阅读。
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深度学习入门与TensorFlow实践【新华书店总店自营店】 正版图书 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
基于TensorFlow 2，系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型；本书旨在填补理论和应用的鸿沟，帮助读者更好、更快地掌握深度学习的算法和原理。本书旨在讲述深度学习的各种基本算法和原理，以及如何使用Python实现这些算法。本书首先介绍深度学习的相关基础知识，然后讨论深度神经网络的训练、激活函数与正则化等技术，接着讲述卷积神经网络及其搭建方法，最后阐述循环神经网络及其搭建方法。通过本书，读者可以深入理解如何基于TensorFlow 2搭建、训练和应用深度学习模型。本书主要内容：·线性模型、激活函数；·深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络；·模型评估和正则化；·搭建深度学习框架；·基于TensorFlow 2搭建卷积神经网络模型；·基于TensorFlow 2搭建循环神经网络模型。
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正版书籍 图灵原创:TensorFlow入门与实战 人民邮电出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
零基础入门TensorFlow和深度学习 示例丰富，提供所有的源代码，基于TensorFlow1.3版本 内容由浅入深，包含全连接网络、卷积神经网络和循环神经网络、分布式训练等 一线开发人员实战经验总结
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基于TensorFlow 2，系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型；本书旨在填补理论和应用的鸿沟，帮助读者更好、更快地掌握深度学习的算法和原理。本书旨在讲述深度学习的各种基本算法和原理，以及如何使用Python实现这些算法。本书首先介绍深度学习的相关基础知识，然后讨论深度神经网络的训练、激活函数与正则化等技术，接着讲述卷积神经网络及其搭建方法，最后阐述循环神经网络及其搭建方法。通过本书，读者可以深入理解如何基于TensorFlow 2搭建、训练和应用深度学习模型。本书主要内容：·线性模型、激活函数；·深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络；·模型评估和正则化；·搭建深度学习框架；·基于TensorFlow 2搭建卷积神经网络模型；·基于TensorFlow 2搭建循环神经网络模型。
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