源代码及PPT下载：span.baidu./s/1mWa2fy457fhUXKxT-FgyPw 哈工智诚在线编程云平台：.zc.airtros./ 《人工智能基础教程：Python篇（青少版）》以人工智能教育为主线，以Pytho编程为实现手段， 辅以在线视频课程和虚拟实验室，由哈工大机器人国际创新研究院针对高中生打造，适合“青少年人 工智能技术水平测试”使用，完善人工智能时代教育体系。 源代码及PPT下载：span.baidu./s/1mWa2fy457fhUXKxT-FgyPw 哈工智诚在线编程云平台：.zc.airtros./
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自动机器学习入门与实践:使用Python西班扬·达斯，乌米特·卡卡华中科技大学出版社9787568049528
AutoML可以将部分机器学习过程自动化，减轻数据科学从业者的工作负担，深受高级分析人员的喜爱。本书介绍搭建AutoML模块的基础知识，并通过练习帮助读者消化这些知识。读者将学习使用机器学习流水线自动实现数据预处理、特征选择、模型训练、模型优化等任务，学习应用auto-sklearn和MLBox等已有的自动化库，并且创建和扩展自定义的AutoML环节。阅读本书，你将对AutoML有更清晰的认识，能利用真实数据集完成自动化任务。书中知识可运用到实际的机器学习项目中，或者在机器学习竞赛中助你一臂之力。
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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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Keras深度学习 基于Python [韩]金兑映 人民邮电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
在众多深度学习框架中，*容易上手的就是Keras，其简单、可扩展、可重复使用的特征使得非深度学习者也能轻松驾驭。《Keras深度学习 基于Python》通过日常生活中常见的乐高模型块，以简洁易懂的语言介绍了使用Keras时必知的深度学习概念，提供了可实操的Python源代码，讲解了能够直观构建并理解深度学习模型的模块示例。
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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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TensorFlow深度学习：数学原理与Python实战进阶 [印]桑塔努·帕塔纳雅克（Santanu Pattanay 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书重点在帮你掌握深度学习所要求的数学原理和编程实战经验，使你能快速使用TensorFlow轻松部署产品中的深度学习解决方案，并形成开发深度学习架构和解决方案时所需的数学理解和直觉。 本书提供了丰富的理论和实战动手经验，使你可以从零开始掌握深度学习，并能快速部署有价值的深度学习解决方案。本书重点讲解了与多个行业相关的深度学习实践方面的专业知识。通过这些实战经验，你将能够使用原型来构建新的深度学习应用程序。 本书适合谁 正在研究深度学习解决方案以解决复杂业务问题的数据科学家和机器学习专业人员。 通过TensorFlow开发深度学习解决方案的软件开发人员。 渴望不断学习的师生和人工智能爱好者。
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深度学习计算机视觉实战卷积神经网络、Python、TensorFlow和Kivy [埃]艾哈迈德·法齐·迦得（Ahmed 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
主要内容 ● 理解ANN和CNN的工作机制 ● 使用Python从头创建计算机视觉应用和CNN ● 使用TensorFlow从概念到生产学习深度学习项目 ● 与Kivy配合使用NumPy构建跨平台的数据科学应用
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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 水利水电出版社 【正版旧书，保证质量，此书为单本，电子发票！】
《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，后一章作为进阶准备，介绍了化算法、机器学习的一些技巧以及几种便于开发、试错的数据集。通过本书，读者可以从根本上理解深度学习技术的本质和相关算法原理，能够构建简单的深度学习模型，特别适合作为零基础读者学习深度学习技术的入门书，也适合作为高校人工智能相关专业的教材和参考书。
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机器学习入门:基于数学原理的Python实战戴璞微,潘斌北京大学出版社9787301308974
机器学习是一门涉及高等数学、线性代数、概率论、统计学和运筹学等领域的交叉学科。机器学习的基础就是数学，这也就要求学习者要有良好的数学基础。为了降低机器学习的学习门槛，本书深入浅出地对机器学习算法的数学原理进行了严谨的推导；并利用Python 3对各种机器学习算法进行复现，还利用介绍的算法在相应数据集上进行实战。本书主要内容包括机器学习及其数学基础；线性回归、局部加权线性回归两种回归算法；Logistic回归、Softmax回归和BP神经网络3种分类算法；模型评估与优化；K-Means聚类算法、高斯混合模型两种聚类算法和一种降维算法 主成分分析。 《机器学习入门：基于数学原理的Python实战》理论性与实用性兼备，既可作为初学者的入门书籍，也可作为求职者的面试宝典，更可作为职场人士转岗的实用手册。本书适合需要全面学习机器学习算法
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人工智能+机器人入门与实战（修订版）用树莓派+Python+OpenCV制作计算机视觉机器人 用树莓派+Python+OpenCV制作计算机视觉机器人，切身感受人工智能的魅力。
1.内容为机器人方面的中高阶内容，真正应用人工智能（机器视觉），绝不是噱头。 2.通过热门的Python语言和OpenCV库实现，树莓派 OpenCV本身也是目前流行的玩法。 3.作者团队来自浙大，专门从事STEAM与创客教育，专业性有保障，同时通俗易懂。
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