Python深度学习弗朗索瓦·肖莱（Francois Chollet） 著人民邮电出版社（正版旧书）9787115488 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Franc.ois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。
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Python深度学习 王志立 清华大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
深度学习是人工智能技术和研究领域之一，通过建立阶层人工神经网络在计算机实现人工智能。通过本课程的学习，读者可以了解Python开发环境构建、Python基础、网络爬虫的数据采集、深度学习BP神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、遗传算法和进化策略等。本课程理论与实践并重，配套教学视频，知识体系完整全面，读者通过本教程的学习可以构建属于自己的深度学习知识体系，了解人工智能的发展趋势和新技术，并可以往自己感兴趣的方向深挖。本书可作为人工智能初学者的入门书目，也可作为具备一定知识背景的读者的学习参考书籍。
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【正版】【正版】Python深度学习实用案例丁伟雄人工智能深度学习Python清华大学出版社 9787302673392
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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 [美]弗朗索瓦·肖莱（Franc·ois Chollet） 著；张亮 译 人民邮电出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号，转而采用Python代码来解释深度学习的核心思想。全书共计14章，既涵盖了深度学习的基本原理，又体现了这一迅猛发展的领域在近几年里取得的重要进展，包括Transformer架构的原理和示例。读完本书后，你将能够使用Keras解决从计算机视觉到自然语言处理等现实世界的诸多问题，包括图像分类、图像分割、时间序列预测、文本分类、机器翻译、文本生成等。
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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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本书是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，通过各种典型实例，展示了深度学习的整个流程和精髓。
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Python深度学习：模型、方法与实现 [保]伊凡·瓦西列夫（Ivan Vasilev） 著；冀振燕、赵子涵、刘伟、刘冀 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书集合了基于应用领域的高级深度学习的模型、方法和实现。本书分为四部分。第1部分介绍了深度学习的构建和神经网络背后的数学知识。第二部分讨论深度学习在计算机视觉领域的应用。第三部分阐述了自然语言和序列处理。讲解了使用神经网络提取复杂的单词向量表示。讨论了各种类型的循环网络，如长短期记忆网络和门控循环单元网络。第四部分介绍一些虽然还没有被广泛采用但有前途的深度学习技术，包括如何在自动驾驶上应用深度学习。学完本书，读者将掌握与深度学习相关的关键概念，学会如何使用TensorFlow和PyTorch实现相应的AI解决方案。
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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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本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，*后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。本书结合计算机视觉、自然语言处理、金融领域等方面的项目，系统讲述深度学习技术，可操作性强。
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