Python深度学习从原理到应用 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. 涵盖深度学习算法的实际应用和很好实践,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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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 Python、深度学 官方正版
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Python深度学习 基于PyTorch 第2版 机器学习 视觉处理 自然语言处理 注意力机制 语义分割 人工智能书籍
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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 【新华正版图书】
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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TensorFlow第2版 吴茂贵 机械工业出版社 9787111712244
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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深度学习从零开始学 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
本书立足实践,以通俗易懂的方式详细介绍深度学习的基础理论以及相关的必要知识,同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。本书的读者只需具备Python语言基础知识,不需要有数学基础或者AI基础,按照本书的内容循序渐进地学习,即可快速上手深度学习。本书配套示例源码、PPT课件、数据集、开发环境与答疑服务。 本书共分13章,主要内容包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系、深度学习的环境搭建、深度学习的原理、深度学习框架TensorFlow和Keras、卷积神经网络相关知识、图像识别、情感分析、迁移学习、人脸识别、图像风格迁移、生成对抗网络等内容。本书从简单的常识出发来切入AI领域,打造平滑和兴奋的学习 体验。 本书作为零基础入门书,既适合希望了解深度学习、使用深度学习框架快速上手的初学者和技术人员阅读,也
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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】
本书是使用Python 进行深度学习实践的一本初学指南。本书并未罗列大量的公式,而是通过一些实用的实际案例,以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务——分类和回归,解析深度学习模型中的一些核心问题,以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。 本书共9 章,分别介绍了深度学习基础理论、神经网络基础知识、构建定制化深度预测模型、性能提升技术、二元分类的神经网络应用等内容,并借助Python 语言对基本算法和实现模型进行了探索。 本书适合期望用较短时间在深度神经网络领域初试牛刀的读者,也适合深度学习的初学者以及业内人士参考。
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《Python深度学习:基于PyTorch》 (1)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)作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习:基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等畅销书。 (3)本书是《Python深度学习:基于TensorFlow》的姊妹篇。 (4)本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 (5)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。 《Python深度学习:基于TensorFlow》 (1)4位作者在大数据和人工智能领域有多年积累,经验丰富; (2)从Python和数学基础,到机器学习和TensorFlow理论,再到深度学习的应用和扩展,为深度学习提供
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Python深度学习及智能车竞赛实践 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.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深度学习从零开始学(双色印刷)宋立桓 清华大学出版社 Python深度学习入门【潺潺图书正版 保真】
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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PyTorch 中文版 吴茂贵 郁明敏等著 deep learning计算机控制仿真与人工智能
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Python深度学习(第2版) 弗朗索瓦·肖莱 人工智慧入门书籍 正版书籍 可开发票 联系在线客服索取
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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 【新华书店自营店】 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.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
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Python深度学习:基于PyTorch 吴茂贵 郁明敏 杨本法 李涛 张粤磊 智能系统与技术丛书 编程 计算机网络 机
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Python深度学习:逻辑、算法与编程实战 何福贵 人工智能 AI 机器学习 数据爬取和清洗 图像识别分类 978711
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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: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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Python深度学习实战 (美)罗恩·克努斯|译者:宿翀 化学工业 【新华书店正版图书】
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Python深度学习+Pytoch计算机视觉目标检测图像处理(套装共2册) 网
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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深度学习异常检测使用Keras和PyTorch,清华大学出版社【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
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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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch
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Python深度学习 [英]尼格尔·刘易斯(N.D. Lewis) 人民邮电出版社【可开电子发票】 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书是使用Python 进行深度学习实践的一本初学指南。本书并未罗列大量的公式,而是通过一些实用的实际案例,以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务——分类和回归,解析深度学习模型中的一些核心问题,以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。 本书共9 章,分别介绍了深度学习基础理论、神经网络基础知识、构建定制化深度预测模型、性能提升技术、二元分类的神经网络应用等内容,并借助Python 语言对基本算法和实现模型进行了探索。 本书适合期望用较短时间在深度神经网络领域初试牛刀的读者,也适合深度学习的初学者以及业内人士参考。
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本书以通俗易懂的方式详细介绍深度学习的基础理论及其相关知识,同时提供图像识别、情感分析、迁移学习、人脸识别、图像风格迁移、生成对抗网络等案例引导读者入门深度学习。
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人工智能无疑是近年来热门词汇,而深度学习又是热门中的热门,对于想要进入人工智能行业的您来说,节省时间、快速入门首要问题。再多的知识也要实践,现场实操,才是快速学习、消化的通路。 《Python深度学习入门: 从基础知识到实践应用》正是这样一本,从基础理论讲起,以实操驱动的方式全面展示技巧和方法,为您提供了快速入门机器学习的途径,找到了学习的方法。
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Python深度学习应用 亚历克斯·盖利 清华大学出版社 9787302541967
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Python深度学习 书籍非全新 85-99成新,以实拍图为准发货,介意勿拍
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Python深度学习(美)弗朗索瓦·肖莱著人民邮电出版社9787115597175
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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