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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
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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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可作为人工智能、数据科学、计算机、软件工程等专业的高年级本科生和研究生教材，也对从事相关工作的科研人员具有一定参考价值。
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Python深度元学习算法 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！
"立足于现有元学习、深度学习、机器学习技术，给出一套较为完备的深度元学习技术框架，同时加入了笔者所在课题组的一些近期新研究成果，提出了一系列具有启发性的元学习算法和思考方向。l行文力求浅显易懂、深入浅出，每章课后还配有相应的思考题，可以作为高等学校计算机相关专业研究生或高年级本科生理论教学，也可以作为学习深度元学习技术的参考书。"
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Python 深度学习实战：75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案 英德拉.丹.巴克 机械工业出版社 97
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Python 深度学习实战：75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案 英德拉.丹.巴克 著；程国建 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书以自上而下和自下而上的方法来展示针对不同领域实际问题的深度学习解决方案，包括图像识别、自然语言处理、时间序列预测和机器人操纵等。还讨论了采用诸如TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行的深度学习开源框架用于实际问题的解决方案及其优缺点。本书内容包括：用于深度学习的编程环境、GPU计算和云端解决方案；前馈神经网络与卷积神经网络；循环与递归神经网络；强化学习与生成对抗网络；深度学习用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、视频分析、时间序列预测、结构化数据分析以及游戏智能体（Agents）和机器人操控等。后讨论了深度学习的超参数选择和神经网络的内在结构以及预训练模型的使用技巧等。
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Python深度元学习算法 王茂发,陈慧灵 编 清华大学出版社
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302649519 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 424页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2023-12-01 Product Dimensions 商品尺寸 32开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书全面介绍了深度元学习技术的知识，包括元学习、机器学习、深度学习及其技术平台和应用案例，给出了一套较为完备的深度元学习框架，并根据作者所在课题组的研究成果提出了一些具有启发性的元学习算法和思考方向。全书共9章。第1章主要介绍元学习的基本概念、基本任务和基本类型；第2章系统介绍深度学习的概念、原理和应用，帮助读者逐步具备一定的深度学习实践能力；第3章介绍一种简单的元学习神经网络——孪生网络；第4章介绍原型网络及其各种变体；第5章介绍两种
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