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巧用AI大模型轻松学会Python金融数据分析 AI时代金融数据分析新模式：本书专注于帮助金融数据分析师在AI时代实现晋级、提高效率，详解使用ChatGPT来完成金融数据分析的各个环节
1.金融大数据分析新模式：让金融大数据分析更高效、更快捷、更完美。 2.全流程解析：涵盖获取金融数据到数据处理、数据可视化、探索、建模，再到机器学习和深度学习等全流程应用。 3.实战检验：ChatGPT结合多种金融大数据分析工具及案例实操讲解，理解更加透彻。 4.快速提高金融大数据分析效率：揭秘ChatGPT与金融大数据分析高效融合的核心方法论和实践经验。
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2017年中国国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑国家人工智能发展的优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。人才是强国的关键，大学高校专业分类众多，对于相关专业的学生，如何学好人工智能系列课程，成为了当下教育改革关注的焦点之一。 本教材以Python语言为对象，紧扣人工智能主题，选举的实战实例涵盖医学、商务等多个领域，通过基础知识讲解，逐步过渡到综合实例的应用。
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网络上的信息呈指数级爆炸式增长，通过浏览网络信息获得有助于行深度学习的可靠内容变得比以往任何时候都要困难。如果你是一个初学者，希望从头始学习深度学习理论以及构建深度学习模型，并且已经具备了门所需的基本数学知识和编程知识，那么这本书正是你所需要的。 本书从机器学习的基本概述始，指导你建立流行的基于Python语言的深度学习程序框架。你还将了解如何实现对数据的清洗和预处理，以便使用数据样本行深度学习，并逐步探索神经网络的训练方法和应用技术。本书还将帮助你亲自动手训练单层和多层神经元，从而深理解神经网络模型的工作原理。稍后，你将在一些简单应用实例的帮助下掌握若干当前比较流行的神经网络架构，例如CNN、RNN、AE、VAE和GAN。你甚至将从头始构建这些模型。在每一章的结尾处有一个问答环节，可以帮助你测试对本
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计算机视觉与深度学习实战 以MATLAB、Python为工具 9787121374838
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787121374838 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 482页 Publisher 出版社 电子工业出版社 Publication Date 出版日期 2019-11-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书详细讲解了36个计算机视觉与深度学习实战案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理、胸片及肝脏分割、基于深度学习的汽车目标检测、基于计算机视觉的自动驾驶应用、基于深度学习的视觉场
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1.找准切入点，使复杂问题简单化：本书的讲解都是从简单实例开始，然后逐步扩展。 2.图文并茂，使抽象问题直观化：用图说话，一张好图胜过千言万语。 3.实例说明，使抽象问题具体化：对Python及各种框架的理解和掌握离不开实战，本书介绍了很多实例，以及对实例的后续思考等内容。
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OpenCV 4.5计算机视觉开发实战：基于Python 解析OpenCV图像与视频处理技术，实战停车场车牌识别、物体识别、运动跟踪、人脸检测案例
近年来，OpenCV在图像分割、物体识别、运动跟踪、人脸识别、目标检测、机器视觉、机器人等领域大显身手。OpenCV内容之丰富，是目前开源视觉算法库中所罕见的。本书基于Python 3.8和OpenCV 4.5，面向初学者，涵盖传统的图像与视频处理方法，内容丰富，行文通俗，适合读者快速入门。
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基于Python实现的遗传算法 应用遗传算法解决现实世界的深度学习和人工智能问题 (美)伊亚尔·沃桑斯基 著 吴虎胜 等
通过本书，读者可以： ·了解如何使用Python工具创建基于遗传算法的应用程序。 ·利用遗传算法优化函数，并解决规划和调度问题。 ·提升机器学习模型的性能，优化深度学习网络结构。 ·基于工具包Open AI Gym将遗传算法应用于强化学习。 ·探索其他生物启发方法，包括遗传规划和粒子群优化等。
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《人工智能B2B落地实战：基于云和Python的商用解决方案》介绍了如何使用云服务，以较低的成本和较快的速度来开发与部署人工智能产品或服务。通过理论和详细的步骤讲解，书中介绍了数据分区、建模、数据推断和部署等主题，与此同时，还提供了丰富的Python范例代码，旨在帮助读者理解和掌握如何以更快的速度把想法变成上线的产品。 从内容上看，书中首先介绍当前AI生态系统的社会背景，然后进一步探索高层级的业务需求和最佳实践，最后还探讨了如何与干系人与敏捷团队展开合作。透过本书，读者可以探究数据管线的协同运作，探究机器学习和深度学习，同时掌握AutoML和AutoAI等人工神经网络的使用。本书包含AI应用开发、工业案例研究以及实用指南，可以帮助读者熟练应用NoLo UI。 《人工智能B2B落地实战：基于云和Python的商用解决方案》为云服务预算有限
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