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自然语言处理实战 利用Python理解、分析和生成文本 NLP入门人工智能深度学习神经网络理论与实战
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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（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，为深度学习提供全栈式内容解决方案； （3）含大量实战案例和综合性项目案例； （4）图形化的表达方式，降低读者学习门槛。
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Python深度学习入门(从零构建CNN和RNN)/图灵程序设计丛书
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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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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】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
适读人群 ：对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣，并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 （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。
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计算机视觉与PyTorch项目实战：基于深度学习框架的端到端产品级模型设计与开发 一本书，助力数据科学家、机器学习工程师以及Python软件工程师迅速掌握新技能
如爱因斯坦所说： 提出问题往往比解决问题更重要。 李飞飞认为，关键问题的提出会推进计算机视觉，甚至整个AI领域的发展。 本书针对计算机视觉领域尤为重要的业务问题，结合实例，重点阐述了如何基于深度学习框架来设计和开发端到端的产品级商用视觉模型。 通过本书的阅读，读者将能够使用迁移学习和PyTorch来搭建产品级别的计算机视觉模型。 使用PyTorch来解决计算机视觉问题 实现迁移学习和执行图像分类、对象检测、图像分割和其他计算机视觉应用 面向现实世界中的行业问题设计和开发产品级计算机视觉项目 解释计算机视觉模型并解决业务问题
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Python深度学习原理、算法与案例 涵盖深度学习的基础理论，以及常见的应用场景和代码实现
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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本书读者对象为：想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员，以及有一定Python编程和机器学习经验，想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法，并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书，读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理，以及各种算法的实现方法。学完本书后，读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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Python深度学习从零开始学 从模型和实验入手，快速Python掌握深度学习技术
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。 本书配套示例源代码已经升级到TensorFlow 2.9 版本。
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【出版社】Python深度学习第2二版 机器学习动手学深度学习自然语言处理python编程从入门到实战chatgpt人工
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Python深度学习实用案例 以Python 3.11.0为平台，“概念+公式+经典应用”相结合，配套课件与源码
理论与实践并重、站在工程与科技的前沿； 提供书中全部程序源代码，可快速进阶到实用阶段； 由浅入深，理论结合实际，案例丰富实用； 取材科学、结构严谨、实用性突出。
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Python深度学习：基于TensorFlow 第2版 畅销书升级，TensorFlow领域公认标准著作，20余年研发经验AI专家撰写，详解TensorFlow深度学习全栈知识
（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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深度学习入门 基于Python的理论与实现 人工智能入门学习教程 日本深度学习入门书籍 基于python 3 从零创建一个深度学习模型
1.日本深度学习入门经典畅销书，原版上市不足2年印刷已达100 000册。长期位列日亚 人工智能 类图书榜首，众多五星好评。 2.使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从零创建一个深度学习模型。 3.示例代码清晰，源代码可下载，需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序，简单易上手。 4.使用平实的语言，结合直观的插图和具体的例子，将深度学习的原理掰开揉碎讲解，简明易懂。 5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法，非常直观。 6.相比AI圣经 花书 ，本书更合适入门。 对于非AI方向的技术人员，本书将大大降低入门深度学习的门槛；对于在校大学生、研究生，本书不失为学习深度学习的一本好教材；即便是在工作中已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者，也可以从本书中获得新的体会。 摘自本书译者序
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Python机器学习技术：模型关系管理 用案例学Python数据分析 数据挖掘 机器学习 深度学习 模型关系管理 AI人工智能 作者多年项目经验总结 大数据技术和流程的梳理应用
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本书读者对象为：Web系统开发人员、网页制作人员、网站建设人员、网络管理员、系统安全与维护人员，对Web技术感兴趣的所有人。 本书以图解的形式，对与Web技术相关的方方面面（基础知识、架构、Web网站的创建、Web系统的开发原则、网络安全等）进行了详细解说，是一本能掌握有用知识的专业科普书。 Web技术基础知识 浏览器和Web服务器 Web特有的架构 不断发展的Web网站后台 为Web提供支持的技术 Web相关功能与服务器的创建 Web的普及与发展 不断增加的用户与不断扩大的市场 不同于Web的系统 无须迁移与无法迁移到Web的系统 Web与云计算的关系 理解目前Web系统的底层技术 Web网站的创建 应检查的项目 Web系统的开发原则 能用则用，物尽其用 安全措施 Web特有安全措施与系统通用措施 本书特点 精选主题内容，知识涵盖面广 精选与Web相关的98个主题，并
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Python贝叶斯深度学习 是一本简化BNN理论、讲代码实现、介绍工具集和填补了目前贝叶斯深度学习市场空白的BDL实战技巧书。示例代码文件和彩色图片扫描封底的二维码下载。
贝叶斯深度学习、深度集成学习、集成学习、贝叶斯推理等这些术语以及这些理论的推理过程，会让人望而生畏，畏葸不前。不过，本书并不是一本讨论贝叶斯深度学习理论的著作，而是将理论进行了简化，着重讲述其代码实现，以及贝叶斯深度学习工具集使用方面的实战技巧。本书内容共分三部分，第一部分(第 1~3 章)是基础概念和理论，主要介绍深度学习的发展历史和局限性，以及它与贝叶斯推理结合的时机、贝叶斯推理基础、深度学习基础；第二部分(第4~7 章)主要介绍贝叶斯深度学习的基本思想、使用原则、标准工具集代码实现、实际考虑因素；第三部分(第 8~9 章)，讲述贝叶斯深度学习的应用和发展趋势。本书内容新颖、实战性强，填补了目前该领域的市场空白。此外，如果读者想进一步深入学习贝叶斯推理、集成学习等方面的主题，可参阅译者翻译的《概
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