Python深度学习第2二版 机器学习自然语言处理python人工智能入门书籍 keras运算kag 官方正版 出版社直发
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Python深度学习(第2版) 流行深度学习框架Keras之父执笔,涵盖Transformer架构等进展,文字生,简单方式解释复杂概念,不用一个数学公式,利用直觉自然入门深度学习
近年来,深度学习在自然语言处理、计*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*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*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*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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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专家撰写,详解PyTorch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PyTorch新版本升级,技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。(3)PyTorch领域事实标准:因为内容扎实、可读性强,第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作,是读者的。(4)深度学习双子星:本书是《Python深度学习:基于TensorFlow(第2版)》的姊妹篇,这两本书均是深度学习领域的畅销书。(5)精心谋划、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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本书重点阐述利用机器学习、深度学习、自然语言处理等多种方法,以及当前流行的Python库――Tensorflow和Keras构建实时数据的智能物联网IOT系统。还给出了工业物联网、智能城市和家庭自动化等物联网主要应用领域的实际案例。
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基础知识 算法原理 经典案例 ,从全连接网络到复杂模型,从数据清洗到翻译模型,一本书轻松搞定Keras。 本书适合读者:人工智能深度学习爱好者、算法工程师、计算机视觉专业相关学生、机器学习深度学习等人工智能化各类从业人员 本书特色: 入门门槛低,内容安排符合学习规律 从搭建环境学起 不同环境下相关软件和工具的下载和安装 深度学习基础理论 *后通过Keras实现深度学习的各类经典应用。由简到难,逐步深入,适合深度学习和机器学习零基础的读者学习。 注重新手友好性,理论结合实践 作者以学生的视角,将自己Keras实际学习过程中的经验进行积累,让新手更容易上手。 在具体介绍过程中给出短小精悍的示例,让读者能边学习边实践,缩短新手与老手之间的差距。 技术面广泛,注意技巧丰富 本书内容涵盖10种Python常用数据结构、5种
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R数据科学——从数据挖掘基础到深度学习 机器学习人工智能丛书 chatgpt聊天机器人 r数据科学实战 python数据
本书以 知识点 例题解析 测试题演练 的形式,用通俗易懂的语言,简明扼要地介绍了相关知识点及R语言在数据科学中的具体应用过程,涵盖从数据挖掘基础到深度学习的丰富内容。如果你想快速对R语言在数据科学中的应用有一个整体认识,本书是一本很好的选择。 本书没有冗长的理论叙述,而是对知识点进行简要介绍,并通过具体的例子对知识点进行综合应用,后通过测试题(也给出了详细答案)对所学知识进行巩固,举一反三,以期实现融会贯通的目的。 在知识点介绍和例题解析过程中,在合适位置给出了一些图形图示,让知识展示更直观,更易理解。 在每章首页,给出一个有趣的图形,可让读者对本章知识有一个大概认识。 针对R语言基础薄弱的读者,在附录部分对R语言简单运算的内容进行了简要介绍。
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