Easy RL 强化学习教程( “蘑菇书”强化机器学习深度学习实战书籍，李宏毅周博磊李科浇热门公开课精选总结，继南瓜书后第2本自学笔记，赠送配套python实现代码 面试题习题答案
（1）萃取强化学习热门公开课精华的课程伴侣！ 对李宏毅 深度强化学习 、周博磊 强化学习纲要 和李科浇 世界冠军带你从零实践强化学习 3门累积播放过百万的公开课进行内容精选和公式推导，对较难理解的知识点进行重点讲解和补充强化，方便读者边看视频边查阅学习。 （2）GitHub下载量过万的开源教程，迭代升级的入门指南！ 本 蘑菇书 系中科院王琦、清华杨毅远、北大江季3位Datawhale成员继 南瓜书 《机器学习公式详解》后第2本自学笔记，开源教程发布于GitHub不到10个月，已有1.1万下载量及3.3k Star数。本 蘑菇书 吸收读者对于开源教程上百次的反馈，利用简单生动的例子解释强化学习概念，对重难点公式详细推导、分析，设置原创关键词、习题和面试题，配有Python实现代码，方便读者轻松入门。 （3）原课程作者 李宏毅、周博磊、李科浇，以及强化学习
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模式识别和机器学习基础 精选知识点，涵盖大量Python编程实践，帮助读者掌握该领域的核心知识
本书没有对模式识别和机器学习进行百科全书式的介绍，而是精选了核心内容，使读者在学习本书后能够精通核心知识点。本书广泛使用Python脚本和真实的生物信息学和材料信息学数据集来说明理论的要点。
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人工智能基础 数学知识 Python机器学习深度学习的数学，大圣张晓明人工智能的数学三部曲，程序员的数学基础课
《人工智能基础 数学知识》的目标在于拉低机器学习入门的门槛，揭开人工智能理论层面的神秘面纱。《人工智能基础 数学知识》假设读者没有深厚的理工背景，完全站在一个迫切想入门人工智能的外行的角度上，力争让每个有兴趣、有热情的读者不会在人工智能的大潮中落伍。《人工智能基础 数学知识》结合工程应用场景以及Python代码来解读人工智能背后的数学原理和意义，使读者不仅知其然，还知其所以然，让学习数学不再枯燥。本书中的案例、代码都是通过精心挑选的，读者通过阅读、模仿和实践，可以很快地发现“人工智能”原来如此。
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带您启航机器学习的风帆 用简单的方式讲述复杂的算法 提供完整Python代码及实验数据下载
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1.百度飞桨团队参与策划、并大力推荐此书； 2.全书代码基于 Python 3.7 实现； 3.支持 PaddlePaddle Fluid 2.0 版本； 4.内容简单易上手，读者无须理解复杂的数学公式和算法； 5.通过9大实战案例全面讲解PaddlePaddle Fluid框架在深度学习领域的应用； 6.提供实例配套源代码、部分实例相关素材和数据集下载
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人工智能算法与实战（Python+PyTorch）-微课视频版
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从零开始构建深度前馈神经网络（Python+TensorFlow 2.x）
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人工智能算法与实战（Python+PyTorch）-微课视频版 基础与实战案例相结合，代码详尽、语言简明易懂，由浅入深带你学会Python机器学习与数据挖掘
本书可视为一本以问题为导向的书籍，非常适合具备一定数学基础和Python3基础的读者学习。读者可以在短时间内学习本书中介绍的所有算法。（1）以问题为导向，对基础理论知识点与算法演练进行详细讲解。（2）实战案例丰富，涵盖20个知识点案例、12个完整项目案例。（3）代码详尽，避免对API的形式展示，规避重复代码。（4）语言简明易懂，由浅入深带你学会Python以及人工智能常见算法。（5）各个算法相对独立，数学原理相对容易理解。（6）配套资源丰富：微课视频、源代码、数据集、教学课件、教学大纲、安装程序
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智能机器人开发入门指南 移动智能机器人 Python OpenCV Arduino 树莓派 Raspberry Pi 人工智能 电动机 传感器 AI 创客 STEAM 信息技术 素质教育
编辑推荐 完整代码和搭建步骤，移动智能机器人制作高效入门书 极好实现Arduino和树莓派交互的逐步实践指南 高效控制电动机、传感器等机器人硬件 详解Python、Sketch、OpenCV实现高级机器人功能 机器人学不一定很难。通过本书，我将带你走进机器人世界，你将亲身接触到机器人学的许多基本的和一些特别的方面。 使用多种硬件，组装并焊接电路板，用两种语言编写代码，安装和配置Linux操作系统环境，使用计算机视觉技术。 本书适合开始探索机器人领域的创客、爱好者和学生阅读。 ● 学会使用树莓派与Arduino构建具有高级功能的机器人 ● 学会利用树莓派提供的强大计算能力 ● 学会利用Arduino与传感器和电动机进行交互 ● 学会Python编程以进行更强大的智能功能开发 ● 制作一个可以追踪球的机器人
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正版书籍 AI可解释性（python语言版） 清华大学出版社 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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AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）
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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)
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1.基于PyTorch新版本，涵盖深度学习基础知识和前沿技术 2.由浅入深，通俗易懂，适合初学人士的深度学习入门书 3.实战案例丰富有趣，深度学习原理与具体的操作流程相结合 4.新增了Transformer、BERT、图神经网络等热门技术的讲解 5.配有源代码和导学视频，让学习更直观、更有效。另有付费视频课程。
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深度学习与围棋 人工智能的实践性入门教程，采用Keras深度学习框架，用Python来实现代码，Google旗下AI子公司Deepmind研究科学家Thore Graepel作序推荐，提供配套源代码
1.本书是一本人工智能的实践性入门教程，成功地把AlphaGo这个人工智能领域中*激动人心的里程碑之一，转化为一门优秀的入门课程； 2.采用Keras深度学习框架，用Python来实现代码； 3.内容全面，层次划分细致，基本上将AlphaGo背后所有的理论知识都覆盖了； 4.提供配套源代码。 围棋这个古老的策略游戏是AI研究的特别适用的案例。2016年，一个基于深度学习的系统战胜了围棋世界冠军，震惊了整个围棋界。不久之后，这个系统的升级版AlphaGo Zero利用深度强化学习掌握了围棋技艺，轻松击败了其原始版本。读者可以通过阅读本书来学习潜藏在它们背后的深度学习技术，并构建属于自己的围棋机器人！ 本书通过教读者构建一个围棋机器人来介绍深度学习技术。随着阅读的深入，读者可以通过Python深度学习库Keras采用更复杂的训练方法和策略。读者可以欣赏自己的机器人
¥77.20定价：¥99.00 (7.8折)
融汇科研与教学经验，案例可二次开发利用！阿里巴巴|字节跳动|讯飞智元|腾讯|百度|微软专家联袂推荐！配套程序代码、工程文件、附赠案例！
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计算机视觉与深度学习实战(以MATLAB\Python为工具)
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¥94.10定价：¥99.00 (9.51折) 电子书：¥69.30
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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神经机器翻译 NLP大牛菲利普·科恩机器翻译权威之作！中科院自动化所宗成庆老师领衔翻译，多位重量级专家倾情推荐！包含大量插图及Python代码示例，无须深厚数学背景知识
深度学习正在彻底改变当今机器翻译系统的构建方式。本书从历史、语言和应用背景等方面介绍了机器翻译和评价所面临的挑战，讲述了自然语言应用中常用的深度学习核心方法。此外，本书还包含使用Python撰写的代码示例，为读者理解和实现自己的机器翻译系统提供了一个实践蓝本。本书内容广泛，涵盖了机器学习技巧、处理各种形式的数据所涉及的问题、模型增强，以及分析和可视化面临的挑战和方法等内容。 本书是对机器翻译应用当前研究的一个总结，可作为相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为那些对神经方法在人类语言处理更广泛领域中的应用感兴趣的研究人员和开发人员的参考书。 【配套代码及课程网站】获取方式： 1 、微信关注 华章计算机 2 、在后台回复关键词：神经机器翻译
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JavaScript深度学习 深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇，谷歌大脑团队核心开发人员官方解读TensorFlow.js，前端工程师不可错过的AI入门书
1.深度学*扛鼎之作《Python深度学*》姊妹篇； 2.谷歌大脑团队**开发人员官方解读TensorFlow.js； 3.前端工程师不可错过的AI入门书。
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本书配套资源丰富，包括教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、教学进度表，作者还为本书精心录制了600分钟的微课视频。
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Python深度学习 人工智能机器学习经典教程 用Python Keras TensorFlo
《Python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的Franc?ois Chollet执笔，详尽展示了用Python、Keras、TensorFlow进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。在学习完本书后，读者将了解深度学习、机器学习和神经网络的关键概念，具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力，学会解决现实世界中的深度学习问题。除此之外，本书还深刻剖析了当前的"人工智能热"，从理性的视角展望了深度学习在未来的可能性。 ● 30多个代码示例，带你全面掌握如何用深度学习解决实际问题 ● Keras框架速成的明智之选 ● 夯实深度学习基础，在实践中培养对深度神经网络的良好直觉 ● 无须机器学习经验和高等数学背景 "本书在当前的'人工智能热'和深度学习的本来面目之间架起了一座桥梁。"-
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金融人工智能：用Python实现AI量化交易 机器学习知识+大量Python示例，帮助您走入AI金融新赛道，从过去到未来，全景式理解AI在金融领域的应用！
人工智能和机器学习的广泛应用给当今的许多行业带来了根本性的变革。在金融领域，人工智能技术也已锋芒初露。通过阅读本书，你将了解如何利用神经网络和强化学习等方法，对金融市场的走势做出预测。 作者伊夫 希尔皮斯科博士基于多年开发、回测和部署人工智能算法交易策略的实战经验，展示了将人工智能算法应用于金融场景的实用方法。本书包含大量Python示例，有助于你边学边练，轻松复现书中的所有结果。 * 学习人工智能的主要概念和算法，并了解通用人工智能和超级智能 * 理解机器学习和数据驱动的金融学将如何改变金融理论和实践 * 运用神经网络和强化学习等方法，发掘金融市场的统计失效现象 * 学习向量化回测和算法交易，并掌握人工智能算法交易策略的执行与部署 * 展望金融人工智能的未来，涉及基于人工智能的竞争和金融奇点
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本套教材充分调研了中小学生的学习特点，做到了内容的规范化、趣味化，以学习者年龄和学业特征相适应的方式进行编程知识的讲解和编程能力的培养，教材内容完全符合团体标准T/CERACU/AFCEC/SIA/CNYPA100.2-2019 《青少年编程能力等级 第2部分：Python编程》的规范，并与PAAT考试命题标准、考核方式深度符合，是青少年学习Python编程，并获得国内权威编程能力认证的不可多得的优秀标准教材。
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