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基础知识 算法原理 经典案例 ，从全连接网络到复杂模型，从数据清洗到翻译模型，一本书轻松搞定Keras。 本书适合读者：人工智能深度学习爱好者、算法工程师、计算机视觉专业相关学生、机器学习深度学习等人工智能化各类从业人员 本书特色： 入门门槛低，内容安排符合学习规律 从搭建环境学起 不同环境下相关软件和工具的下载和安装 深度学习基础理论 *后通过Keras实现深度学习的各类经典应用。由简到难，逐步深入，适合深度学习和机器学习零基础的读者学习。 注重新手友好性，理论结合实践 作者以学生的视角，将自己Keras实际学习过程中的经验进行积累，让新手更容易上手。 在具体介绍过程中给出短小精悍的示例，让读者能边学习边实践，缩短新手与老手之间的差距。 技术面广泛，注意技巧丰富 本书内容涵盖10种Python常用数据结构、5种
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R数据科学——从数据挖掘基础到深度学习 机器学习人工智能丛书 chatgpt聊天机器人 r数据科学实战 python数据
本书以 知识点 例题解析 测试题演练 的形式，用通俗易懂的语言，简明扼要地介绍了相关知识点及R语言在数据科学中的具体应用过程，涵盖从数据挖掘基础到深度学习的丰富内容。如果你想快速对R语言在数据科学中的应用有一个整体认识，本书是一本很好的选择。 本书没有冗长的理论叙述，而是对知识点进行简要介绍，并通过具体的例子对知识点进行综合应用，后通过测试题（也给出了详细答案）对所学知识进行巩固，举一反三，以期实现融会贯通的目的。 在知识点介绍和例题解析过程中，在合适位置给出了一些图形图示，让知识展示更直观，更易理解。 在每章首页，给出一个有趣的图形，可让读者对本章知识有一个大概认识。 针对R语言基础薄弱的读者，在附录部分对R语言简单运算的内容进行了简要介绍。
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本书读者对象为：想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员，以及有一定Python编程和机器学习经验，想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法，并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书，读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理，以及各种算法的实现方法。学完本书后，读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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本书既包含机器学习、深度学习、强化学习理论，又包括深度神经网络、高性能算法、Python框架训练、生成模型；既包含计算机视觉、自然语言处理、语音识别的相关知识，又包含游戏深度强化学习应用、自动驾驶深度学习应用，通过本书学习，你将能够： 掌握神经网络和深度学习过程背后的数学理论 使用卷积网络和胶囊网络研究和解决计算机视觉挑战 使用变分自动编码器和生成对抗性网络解决生成性任务 使用循环网络(LSTM和GRU)和注意力模型实现复杂的NLP任务 探索强化学习，了解行为体在复杂环境中的行为方式 了解深度学习在车辆自动驾驶和游戏深度强化学习中的应用
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本书读者对象为：Web系统开发人员、网页制作人员、网站建设人员、网络管理员、系统安全与维护人员，对Web技术感兴趣的所有人。 本书以图解的形式，对与Web技术相关的方方面面（基础知识、架构、Web网站的创建、Web系统的开发原则、网络安全等）进行了详细解说，是一本能掌握有用知识的专业科普书。 Web技术基础知识 浏览器和Web服务器 Web特有的架构 不断发展的Web网站后台 为Web提供支持的技术 Web相关功能与服务器的创建 Web的普及与发展 不断增加的用户与不断扩大的市场 不同于Web的系统 无须迁移与无法迁移到Web的系统 Web与云计算的关系 理解目前Web系统的底层技术 Web网站的创建 应检查的项目 Web系统的开发原则 能用则用，物尽其用 安全措施 Web特有安全措施与系统通用措施 本书特点 精选主题内容，知识涵盖面广 精选与Web相关的98个主题，并
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Python深度学习 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《Python深度学习（第2版）》系统地讲解了机器学习、深度学习、强化学习理论知识，揭秘了各种神经网络架构如卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络和胶囊网络背后的原理和实际应用；讲解了如何使用高性能的算法和常用的Python框架来进行训练，以及如何解决计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的问题；还讲解了生成模型方法以及如何使用变分自编码器和生成式对抗网络来生成图像；后深入研究强化学习的新发展领域，并介绍了一些先进热门游戏Go、Atari和Dota背后的算法。学习完本书，读者可以精通深度学习理论及其在现实世界中的应用。 《Python深度学习（第2版）》一书面向数据科学从业者、机器学习工程师以及对深度学习感兴趣的读者，也适合作为高校计算机专业的教材使用。
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Python深度学习 [英]彼得·罗兰茨 (美)瓦伦蒂诺·佐卡 水利水电出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
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正版Python深度学习第2版 中国水利水电出版社 探索深度学习技术和神经网络架构书籍 (保) 伊万·瓦西列夫, 等著
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机器学习与深度学习（基于Python实现）智博人工智能技术图书 python机器学习实战 python深度学习 用Python编程解释机器学习和深度学习的算法原理，学习机器学习和深度学习的本质。
读者对象：有一定Python基础，想学习人工智能、机器学习、深度学习的所有人员。 用Python直接实现机器学习和深度学习相关算法，可以让读者更好地理解机器学习和深度学习算法的本质，更好地理解其中的原理。 用程序范例呈现机器学习和深度学习程序处理的核心框架，对机器学习和深度学习的相关技术进行具体、深入的说明。
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【书】Python深度学习第2版 基于TensorFlow智能系统与技术丛书人工智能深度学习计算机软件工具程序设计 Py 支持发票 如需请联系在线客服
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强化学习算法入门实战 机器学习中的分类和回归人工智能丛书 python深度学习机器学习大模型 强化学习的数学原理教程 自 从“平均值计算”开始的强化学习算法入门书
本书读者对象：大中专院校计算机、人工智能相关专业学生，对机器学习、强化学习算法感兴趣的程序员。 ● 本书从初高中学生都熟悉的 平均值计算 的角度出发，简单易懂地解释复杂的强化学习原理。 ● 使用常见的例子（多臂老虎机问题和网格世界问题）对各种算法进行比较，使它们的特点更易理解。 ● 对于强化学习的核心算法，提供了Python 3和MATLAB两种类型的代码。执行代码，可直观理解 原理 公式 程序 这一系列流程。
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全新正版 Python深度学习（第2版） [英]彼得·罗兰茨 [美]瓦伦蒂诺·佐卡 水利水电出版社 9787517099
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