本书不使用Tensorflow、PyTorch这些现成的 轮子 ，仅使用Python，从零开始创建自己的深度学习模型，并用通俗易懂的语言结合直观清晰的插图和示例代码，解释深度学习、AI相关的通用技术，让读者了解AI技术的底层原理，掌握深度学习技术的本质，从而掌握自己 造轮子 的方法。 本书特点： 1、注重动手实践。本书通过大量的示例代码，引导读者一边学习一边上机实践，提高动手能力。 2、强调基础的重要性。学习深度学习，扎实的数学和编程基础是非常重要的，本书首先用一定的篇幅对深度学习基础的数学、Python编程知识进行了复习巩固，以加深印象，为本书的顺利学习奠定基础。 3、注意知识的衔接。本书作为 写给新手 的第2本书，对神经网络的基础知识，如正向传播和反向传播的原理及编程实现、数据预处理等知识进行了复习巩固，让读者可以顺利过渡到循环神
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本书适合读者对象：1. 有一定编程基础，想从事图像识别开发相关工作的读者；2. 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的所有读者；3. 想通过动手实践提升图像识别编程能力的读者。 本书介绍的图像识别是人工智能的一个重要应用领域，是人脸识别和自动驾驶领域中重要的人工智能技术。 1、 作者专业，技术和经验丰富 本书作者为日本东京大学应用信息学硕士，并多年从事人工智能开发工作，专业知识雄厚，实战经验丰富。 2、 案例较多、注重实践 本书先对人工智能、机器学习、深度学习相关的术语、概念进行了详细解说，然后通过不同的深度学习框架（TensorFlow、PyTorch、Keras等）编程实现16个不同难易程度的图像识别相关案例，用实操练习让读者了解不同工具的使用方法及各自特点，选择合适的工具更好地为实现目标服务。 3、 通俗易懂，避免用复杂的数学
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智能系统与技术丛书PYTHON深度学习:基于PYTORCH 吴茂贵，郁明敏，杨本法，李涛，张粤磊 著 机械工业出版社 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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本书是学习Python编程语言的入门书籍。Python是一种很流行的开源编程语言，可以在各种领域中用于编写独立的程序和脚本。Python免费、可移植、功能强大，而且使用起来相当容易。来自软件产业各个角落的程序员都已经发现，Python对于开发者效率和软件质量的关注，这无论在大项目还是小项目中都是一个战略性的优点。
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本书在多年科研积累的基础上，指导读者建立以理论 实践 前沿为导向的 计算机视觉 学习思路，后以基于YOLO和DeepSort的目标检测与跟踪的综合案例完成实践
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Python图像处理实战 图像处理 计算机视觉人脸识别图像修复编程入门教程书籍 零基础 深度学习爬
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面向中高级Python开发人员，兼具基础理论与编程实战，现代自然语言处理领域从业者的实用指南
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本书读者对象为：有一定编程经验，想学习机器学习 深度学习中的图像识别、预测和异常检测技术的程序员。 机器学习是使计算机具有学习能力的数理技术。本书通过Python实例实现设备的异常检测和系列数据的识别，以此来加深对机器学习的理解。 作为一本人工智能技术类图书，本书没有面面俱到，仅针对机器学习中的图像识别、分类预测及异常检测技术用Python进行了编程实现，并对相关代码进行了分析。
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Python科学计算入门日系图书 numpy sympy scipy pandas matplotlib应用方法 数据处
适读人群：用计算机解决数学问题的理工科学生、工程师和科研人员 初学科学计算的大中专院校相关专业学生、数据科学和人工智能等相关领域的工程技术人员 数据科学家 入门容易：针对初学者，专门介绍科学计算必需的Python编程知识及编程环境的搭建知识。 内容丰富：涵盖数组运算、数值计算、代数计算、数据处理和数据可视化知识，以及NumPy、SciPy、SymPy、pandas、Matplotlib等软件库的使用方法。 面面俱到：使用CSV、JSON、Excel等文件格式存取数据的方法。针对追求计算效率的读者，介绍通过Cython和Numba使Python代码实现高速化处理的方法。 兼容Jupyter Notebook交互式编程环境，实时运行代码并呈现结果，学习更直观更有趣。 装帧讲究：全文双色印刷，版面设计精美，让学习过程不枯燥。
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1. 凝聚知名图像处理专家8年深度学习算法的研究心得和实践经验。 2. 中科院研究员鲁华祥、阿里达摩院计算机视觉大模型负责人赵德丽等专家力荐。 3. 全面、深入介绍基于深度学习的图像识别技术与应用，深入介绍图像识别的核心算法与12个经典案例，重点突出计算机视觉领域的多项新技术研究成果。 4. 印刷精美：采用全彩印刷，能更好地呈现图像的色彩和各种细节。 5. 内容全面、新颖：涵盖深度学习与图像识别的核心技术与应用，并重点介绍多项新技术研究成果，给出多个重要领域的应用实践代码。 6. 讲解深入：在对内容横向扩展的同时，还进一步从纵向挖掘，力争把知识讲深、讲透。 7. 讲解准确、细致：对涉及的概念和算法等理论知识给出准确的描述，并通过大量的示意图、表和详细的步骤呈现技术细节。 8. 框架流行、易用：涉及的所有案例均采用流行
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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 纳温·库马尔·马纳西 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
适读人群 ：深度学习从业者及研究人员 本书讨论使用TensorFlow和Keras等框架构建深度学习应用，如计算机视觉、语音识别以及聊天机器人。本书集中于深度学习应用所需的模型和算法，帮助你在短时间内提高实践技能。本书覆盖了聊天机器人、自然语言处理、人脸和物体识别等话题，目标是为创建能够执行深度学习的程序提供所需的概念、技术和算法实现。 本书涉及中高级的深度学习技术，其中包括卷积神经网络、循环神经网络以及多层感知机，同时探讨了一些比较流行的API，比如IBM Watson、Microsoft Azure以及scikit-learn。 通过阅读本书，你会学习： 如何运用各种各样的深度学习框架，如TensorFlow、Keras以及scikit-lear 如何构建人脸识别和人脸检测 如何实现语音到文本以及文本到语音的转换 如何用深度学习创建聊天机器人
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这是一本非常优秀的图解机器学习及其算法的入门书籍。本书从应用场景出发，利用大量图解和流程图相结合的方式讲解机器学习的基本知识及其常用经典算法的应用，全书没有大篇幅的理论介绍和复杂的数学公式推导，也没有生涩难懂的专业术语，而是通过浅显易懂的图示、直观的流程图以及与生活息息相关的实例应用让读者轻松学习和掌握机器学习知识，从而明白机器学习是如何影响和改变人类生活的。 本书覆盖了机器学习领域的监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习和机器学习新算法等内容，构成了机器学习从经典到现代的体系框架，每章也可独立阅读。限于篇幅，书中没有讲解Python语言的基础知识，如果读者没有Python语言的基础，建议先学习Python语言入门知识，这样可以更好地学习本书内容。 建议想从事机器学习的入门读者***，以便对机器学
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自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要研究和应用方向，广泛应用于机器翻译、文本分析、语音识别、文字识别等。本书是IBM公司一线AI工程师以多年来的实际项目经验为基础编写的自然语言处理入门书籍。对 检索技术 实体提取 关系提取 语素分析 和 评估/情感/概念分析 等自然语言处理中的常用知识，以及使用商用API和Word2Vec进行文本分析的方法进行了详细解说。 本书涵盖内容： 从用户角度和工程师角度对文本分析的相关知识进行解说。 文本数据获取的方法和如何进行语素分析，这是进行文本分析的技术前提。 利用Mecab和Elasticsearch等OSS开源项目介绍传统的文本分析方法。 利用IBM公司Watson API的人工智能技术的文本分析方法。 Word2Vec技术及应用。 迁移学习与BERT技术。 本书特点： 1. 本书为有30年IBM工作经验的AI工程师撰写，实战经验丰富。 2. 语言通
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