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Python深度学习：基于PyTorch 算法实现工程实践深度学习 编程语言与程序设计计算机软件工具使用技术原理【凤凰】
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Python深度学习实战(基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸【潺潺图书正版 保真】
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Python深度学习实战 基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书讨论使用TensorFlow和Keras等框架构建深度学习应用程序，集中于所需的模型和算法，帮助你在短时间内提高实践技能。内容涵盖了聊天机器人、自然语言处理、人脸和对象识别等主题。目标是提供创建能够执行深度学习的程序所需的概念、技术和算法实现。
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Python深度学习 基于PyTorch 吴茂贵 等 智能系统与技术丛书 人工智能 专业科技 算法实现工程实践深度学习
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Python深度学习从原理到应用 [美]瓦伦蒂诺·佐卡(Valentino Zocca)(意)詹马里奥·斯帕卡尼亚 人民 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书借助现实案例介绍深度学习算法的实际应用（包括*实践），旨在帮助读者了解如何识别和提取信息，以提高预测准确率及优化结果。 本书共10章，分别是机器学习—引言、神经网络、深度学习基本原理、无监督特征学习、图像识别、递归神经网络和语言模型、深度学习在棋盘游戏中的应用、深度学习在电子游戏中的应用、异常检测和构建一个可用于生产环境的入侵检测系统。 本书适合想深入研究深度学习算法和技术的读者学习，也适合想探究如何从这项强大技术中学到更多知识的读者参考。
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Python深度学习实战 基于Pytorch 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！
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深度学习及智能车竞赛实践 徐国艳 刘聪琳 机械工业出版社 【新华书店正版书籍】
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Python深度学习(第2版),人民邮电出版社 【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
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
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Python深度学习keras之父DeepLearningWithPython中文版人工智能书籍机器学习实战tensor 正版书籍 七天无理由退换货【让您无忧购物】
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《Python深度学习：基于PyTorch（第2版）》畅销书升级，PyTorch领域公认标准著作，20余年研发经验AI专 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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Python深度学习基于TensorFlow 从Python和数学到机器学习和TensorFlow再到深度学习的应用和扩 可开发票 联系在线客服索取
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Python深度学习从原理到应用,人民邮电出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
1. 涵盖深度学习算法的实际应用和最佳实践，可从中了解识别和提取信息的方法，提高预测的准确率，并对结果进行优化；2. 涵盖神经网络、无监督特征学习、图像识别以及递归神经网络等多种机器学习的方法和技术；3. 展示了深度学习在棋盘游戏和电子游戏中的应用；4. 实现了一个可用于生产环境的入侵检测系统；5. 提供源代码。
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1.本书配套刮刮卡，凭借其兑换码可以以1折价格观看专题讲座，也可以凭借兑换码加入“智能汽车与深度学习”读者专属群与作者交流。一个兑换码只能供一个手机号使用。2.本书全彩印刷，内容丰富且循序渐进。本课程内容从零基础开始讲解python，由易到难逐步过渡到能设计深度学习模型完成车辆图片分类深度学习模型设计、智能汽车竞赛的自动巡航、目标检测任务等。配套有习题、线上实践项目、线下竞赛等丰富的教学资源，共设计有四大部分共11章内容。3. 本书深度融合全国大学生智能汽车竞赛深度学习项目，讲述了完整的Python深度学习+智能车开发流程和知识体系。4. 本书实用性和实践性强，由北京航空航天大学和北京百度网讯科技有限公司联合打造建设，引入了产业级工程实践项目，并基于全国大学生智能汽车竞赛设计各知识点的教学实例，以竞赛内容串
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Python深度学习 基于PyTorch 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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[正版]Python深度学习(第2版) (美)弗朗索瓦·肖莱 著 张亮 译 可开发票，正版现货，支持7天无理由退换货
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1.全方位解读深度学习五大主流与前沿技术；2.理论与实战紧密结合，通过足够多的实际项目帮助读者；3.知识全面，详解深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、金融、强化学习等众多领域的新进展和应用；4.悉尼大学Basem Suleiman和Johan Alibasa以及伦敦大学玛丽女王学院Soren Riis等多位世界名校教师联袂推荐。
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Python深度学习 基于TensorFlow 吴茂贵 王冬 李涛 杨本法 机械工业出版社 【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（第2版） 9787115597175 正版图书，收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
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：基于TensorFlow 吴茂贵 机械工业出版社 9787111609728
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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深度学习实战(基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸 【佳倪文化】
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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优选应用，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
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"在这本通俗易懂的入门级指南的引导下，了解如何将深度学习应用于各种异常检测任务！本书浓墨重彩地描述如何利用Python中的Keras和PyTorch框架，将各种深度学习模型应用于半监督和无监督异常检测任务。 《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》开篇讨论异常检测的含义、用途和重要性。在介绍用Python的scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法后，本书引入深度学习方法，详述如何在Keras和PyTorch中构建和训练深度学习模型，重点分析各类自动编码器、RBM、RNN、LSTM和TCN等深度学习模型在异常检测领域的应用。除了讲解基于时间序列的异常检测的基础知识外，本书还探索无监督和半监督异常检测的相关内容。 学习《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》后，你将全面了解异常检测的基本任务，掌握各种处理异常检测的方法(从传统方法到深度学习方
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