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Python深度学习 基于TensorFlow 第2版 机械工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。（2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据TensorFlow新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）TensorFlow领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为TensorFlow领域的标准著作，是读者的shou选。（4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于PyTorch（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的畅销书。（5）进行谋划、通俗易懂：本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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Python深度学习与项目实战 周北 人民邮电出版社 9787115550835
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Python深度学习实用案例 丁伟雄 编 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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Python深度学习实战——基于Pytorch 深度学习主流框架Pytorch入门与实战，结合实际案例，由浅入深介绍Pytorch深度学习相关应用。提供原始程序、数据集、教学课件、教学大纲等学习资源
1. 使用PyTorch框架，快速入门深度学习。 2. 8个实战案例，分别展示了针对不同的问题使用深度学习技术如何进行解决。 3. 提供源程序、数据集、教学课件、教学大纲等学习资源。
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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 苏曼·卡拉扬·阿达里(Suman Kalyan Adari 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
主要内容 ● 了解异常检测的含义及其重要性 ● 熟悉利用scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法 ● 借助Keras和PyTorch了解Python深度学习的基本知识 ● 掌握度量模型性能的基本数据科学概念：AUC、精确率和召回率等 ● 将深度学习应用于半监督和无监督异常检测
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Python深度学习 TensorFlow+PyTorch 新版 套装共2册
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Python深度学习弗朗索瓦·肖莱（Francois Chollet） 著人民邮电出版社9787115488763 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Franc.ois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将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。
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Python深度学习(第2版) 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上进行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。- Keras和TensorFlow入门：详解实践深度学习所需的全部知识- 神经网络入门：分类与回归- 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习- 新增Transformer架构的原理及用法- 新增机器学习的工作流程- 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
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Python深度学习从零开始学（人工智能技术) 宋立桓 清华大学出版社 【新华书店正版书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠！
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Python深度学习：模型、方法与实现 机械工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
为了构建稳健的深度学习系统，需要理解神经网络的工作原理以及如何训练CNN模型等知识。通过本书，你可以探索新开发的深度学习模型及其在各个领域的使用方法，以及基于应用领域的实现。 本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识，然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的先进应用，以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN，以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络(如LSTM和GRU)之前，会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后，介绍如何使用图神经网络处理结构化数据，以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。最后，了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。 阅读本书，你将掌握关键的深度学习概念和深度学习模型在现实世界中的不
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（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。（2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据PyTorch新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）PyTorch领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作，是读者的首选。（4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于TensorFlow（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的畅销书。（5）精心谋划、通俗易懂：本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。（2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据PyTorch新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）PyTorch领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作，是读者的优选。（4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于TensorFlow（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的畅销书。（5）精心谋划、通俗易懂：本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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Python深度学习原理、算法与案例 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容，并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。本书配套70个示例源码、PPT课件，所有示例源码都经过测试无误。
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（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。（2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据PyTorch新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）PyTorch领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作，是读者
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本书是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，通过各种典型实例，展示了深度学习的整个流程和精髓。
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