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视频教学 本书提供350分钟的视频教学，读者可扫码或者下载学习，学习轻松高效。 内容全面丰富 本书归纳了10大类算法，解析了每类算法原理并提供了典型实例的算法详解，通过图解算法流程、算法思路解析、算法代码实现、算法对比讲解来学习算法的适用场景。 提供完整代码 为了便于读者理解本书内容，提高学习效率，本书提供每一个实例的完整代码供读者学习与参考。 算法分类明确，原理讲解清晰 本书对各种经典算法分类明确，在实例之前先进行原理分析与讲解，为之后的实例展开做铺垫，便于读者理解典型实例。 算法实例典型，讲解详细 本书每一章均提供了多个实例，这些实例都是经典的算法问题，在各种应用与面试场合中出现频率极高，配合详细的讲解，便于读者融会贯通地理解本书所介绍的算法。 提供完善的售后服务 本书提供了
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这是一本权威的人工智能从入门到精通的读本从人工智能的发展之路说起，结合丰富的应用与实战实例，详细阐述了Python入门、人工智能数学基础、手工打造神经网络、TensorFlow与PyTorch、卷积神经网络、目标分类、目标检测、图像语义分割、循环神经网络、自然语言处理、生成对抗网络、强化学习等行业前沿知识。
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1.本书围绕TensorFlow 2.0框架讲解人工智能的项目开发 TensorFlow 2.0的优势 （1）工具种类齐全 l有基本的神经网络计算函数（接口），如卷积计算、池化计算、损失计算， l有丰富的工具函数（接口）， l具备Python的多个工具库功能，如图像处理中实现了OpenCV、Pillow、Matplotlib的功能，能完成图像读取、图像编码和解码、图像剪裁、图像亮度调节等任务，文件读写中实现了Open函数的功能，数据处理与计算实现了Numpy的部分功能，完成了数据封装TFRecord、矩阵计算等。 （2）简单易用 lTensorFlow 2.0在TensorFlow1.x的基础上，删除了冗余的接口，并提供了高度封装的接口，将具体的计算过程都封装成函数，供开发者调用，大大降低了学习成本与使用难度 lTensorFlow 2.0内置了Keras，这个工具就是高度封装的计算框架，Keras提供了完整的神经网络开发工具，简单易用。 （3）兼容性好
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本书读者对象：想了解数据分析、统计分析、机器学习的人员；想从事数据科学相关工作者的人员 本书以R语言和Python为工具，对数据科学实践中经常遇到的数据质量问题和处理要点、回归模型、决策树、聚类、降维，以及常用的监督学习方法和深度学习等内容，进行了详细讲解。可以让读者在短时间内掌握使用R语言和Python从数据创建模型到获取结果的基本步骤，并用R语言和Python体验学习各种统计分析的 理论 和 实际思维方式 ，在掌握使用R / Python实践数据科学与机器学习基本技能的同时获得自身持续发展和深入学习所需的素养。 □ 能够直观地了解什么是统计建模。 □ 能够理解基于模型的因素分析和预测之间的差异。 □ 在实际创建模型或解释结果时不要掉进 陷阱 本书特点 1、本书的特点是数据分析和建模都是基于实际数据进行，而不是基于已经处理过的特
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TensorFlow与Keras—Python深度学习应用实务 9787517090564
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787517090564 Author 作者 陈允杰 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 424页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2020-11-01 Product Dimensions 商品尺寸 其他 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书秉持“先图解、再实作，而后实务应用”的精神，带你实际使用Python 3 + TensorFlow + Keras，训练自己的深度学习模型。主要内容包括人工智能与深度学习的基础、多层感知器：回归与分类问题、卷积神经网络：计算机视觉、循环神经网络：自然语言处理、建构出你自己的深度学习模型等。本书秉持“先图解、再实作，而后实务应用”的精神，带你实际使用Python 3 + TensorFlow + Keras，训练自己的深度学习模型。主要内容包括人工智能与深度学习的基础、多层感知
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写给新手的深度学习(2用Python实现的循环神经网络RNN和VAE\GAN) [日]我妻幸长 中国水利水电出版社
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读者对象：想学习人工智能、机器学习、深度学习、统计分析、数据分析的所有人员。 要想熟练使用机器学习，理解基于概率、统计的数据分析基础理论是不可或缺的。因此，本书从Python的简单使用方法开始讲解了概率、统计的基础知识，以及基于统计模型的机器学习方法，涵盖回归分析、聚类分析、支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型、密度比估计等，内容比较全面，可以让读者很好地了解和掌握Python在统计机器学习中的应用方法。
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本书读者对象为：有编程经验，想学习机器学习 深度学习中的图像识别、预测和异常检测技术的程序员。 机器学习是使计算机具有学习能力的数理技术。本书通过Python实例实现设备的异常检测和系列数据的识别，以此来加深对机器学习的理解。 作为一本人工智能技术类图书，本书没有面面俱到，仅针对机器学习中的图像识别、分类预测及异常检测技术用Python进行了编程实现，并对相关代码进行了分析。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787517099116 Author 作者 (日)我妻幸长 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 320页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2022-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 32开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 《写给新手的深度学习2——用Python实现的循环神经网络RNN和VAE、GAN》一书以Python为基础，不借助TensorFlow、PyTorch等任何框架，以浅显易懂的语言对循环神经网络RNN及生成模型中的VAE、GAN的构建方法进行了详细解说。其中在前3章对深度学习和Python编程及数学的相关知识进行了简要概括，然后依次介绍了RNN、LSTM、GRU、VAE、GAN的工作原理及编程实现，这也是本书的主要内容，*一章作为进阶准备，介绍了很优化算法、机器学习的一些技巧以及几种便于开发、试
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