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1.本书介绍神经网络和深度学习的基本概念的同时还讲解了基于Python实现神经网络时用到的函数库。2.本书包含神经网络在不同领域中实际应用的案例，包括费用预估、图像分类、语义分析等。对于每个案例，本书提供了完整的问题描述以及解决该问题所需要的神经网络架构。不仅如此，本书还介绍了选择特定算法的原因以及一步步实现该解决方案的Python代码。3.在学习本书的过程中，读者将获得基于流行Python函数库（例如Keras）来实现并训练神经网络的实际使用经验。4.在读完本书后，读者不仅可以掌握多种不同类型的神经网络架构，还能够使用Python语言创建多个AI项目来丰富自己的作品集和项目经历。
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一本包含代码的参考书零基础学习深度学习基于NumPy的Python语言实现卷积神经网络本书用极少的数学知识，深入浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。书中没有借助深度学习库，完全使用Python语言基于NumPy库实现了神经网络和卷积神经网络，并给出了代码。为了方便读者理解深度学习和更好地使用深度学习库，如TensorFlow，书中特别对误差反向传播算法和神经网络的优化方法进行了深入分析。在此基础上，本书进一步实现了经典的VGG网络和移动端MobileNetV2网络，同时介绍了GoogLeNet、ResNet和SENet。
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人工智能和机器学习的广泛应用给当今的许多行业带来了根本性的变革。在金融领域，人工智能技术也已锋芒初露。通过阅读本书，你将了解如何利用神经网络和强化学习等方法，对金融市场的走势做出预测。 作者伊夫·希尔皮斯科博士基于多年开发、回测和部署人工智能算法交易策略的实战经验，展示了将人工智能算法应用于金融场景的实用方法。本书包含大量Python示例，有助于你边学边练，轻松复现书中的所有结果。 * 学习人工智能的主要概念和算法，并了解通用人工智能和超级智能 * 理解机器学习和数据驱动的金融学将如何改变金融理论和实践 * 运用神经网络和强化学习等方法，发掘金融市场的统计失效现象 * 学习向量化回测和算法交易，并掌握人工智能算法交易策略的执行与部署 * 展望金融人工智能的未来，涉及基于人工智能
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