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1.大咖推荐：复旦大学计算机学院教授邱锡鹏、一流科技创始人兼CEO袁辉（@老师木）、格灵深瞳创始人兼CEO赵勇、奇虎360集团副总裁邓亚峰联合推荐 2.干货满满：从零始用Python实现自己的深度学习框架，搭建从逻辑回归到卷积神经网络的各类模型和网络，涵盖模型的训练、评估、保存与部署等工程问题 3.聚焦实战：360智能工程部高级机器学习算法工程师倾力造 4.提供源代码
TensorFlow深度学习：数学原理与Python实战进阶 掌握深度学习数学原理、编程实战经验，轻松构建复杂实际项目的深度学习方案
掌握深度学习数学原理、编程实战经验 轻松构建复杂实际项目的深度学习方案 本书重点在帮你掌握深度学习所要求的数学原理和编程实战经验，使你能快速使用TensorFlow轻松部署产品中的深度学习解决方案，并形成开发深度学习架构和解决方案时所需的数学理解和直觉。 深入浅出讲解数学基础、深度学习与TensorFlow、卷积神经网络、自然语言处理、无监督学习、高级神经网络等内容，帮助你快速理解数学基础、理论知识，掌握实际项目开发经验，迅速胜任学习、工作要求。 本书特点： 通过使用TensorFlow深入理解全栈深度学习，并为深度学习奠定坚实的数学基础。 使用TensorFlow在实际项目中部署复杂的深度学习解决方案。 深入深度学习研究，并使用TensorFlow进行具体项目实践。
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1.以原理为导向：本书细致阐释神经网络和深度学习的核心概念，而不是笼统地罗列想法，带领读者掌握神经网络的工作原理，技术兴衰起落，而原理是长久的； 2.注重实践：本书通过解决具体问题 教计算机识别手写数字 来介绍神经网络和深度学习的核心理论； 3.Michael Nielsen高分深度学习入门讲义正式版，本书基于Python语言编写，新手也可以很快入门； 4.李航、马少平、邱锡鹏等多位科学家重磅推荐； 5.配套动态示例，有助于直观理解神经网络输出，提供源代码。
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深度学习——基于Python语言和TensorFlow平台(视频讲解版)
1. 只需具备少许编程基础，即可学习本书。2. 帮助大家快速门，几个实例讲解解决初学常见问题，避大多数人会遇上的坎和坑，少走弯路，尽快具备自己动手和继续自学深造的能力。3. 基于使用Python语言的TensorFlow深度学习框架行讲解。4. 配套500分钟视频讲解。
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深度强化学习：基于Python的理论及实践 [美]劳拉·格雷泽（Laura Graesser）；[美]华龙·肯 (Wah 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
这本书是针对计算机科学专业大学生和软件工程师的。本课程旨在介绍深度强化学习，无需事先了解相关主题。但是，我们假设读者对机器学习和深度学习有基本的了解，并且对Python编程有中级的了解。一些使用PyTorch的经验也是有用的，但不是必需的。
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Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案 一本书，帮助读者了解和应用机器学习与深度学习
NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch，一应俱全 涵括常见应用场景，可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现 本书分为三个部分。第一部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具，并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构，并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细
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本书从MLP、CNN 和 RNN 3 种主要神经网络模型开始，先图解，再实现，后是更多的实战应用案例，循序渐进地进行讲解，不仅可以让读者实际使用 Python实现深度学习，更可以了解各种神经网络的来龙去脉，深入且真正了解神经网络的理论基础，终让读者能够真正构建出自己的神经网络模型。 本书涵盖内容 ◎ 人工智能、机器学习、深度学习的基础 ◎ 从基础的神经网络到构建深度学习模型 ◎ 突破性的卷积神经网络在计算机视觉中的应用 ◎ 处理自然语言等具序列性数据的循环神经网络 ◎ 构建并调整自己的神经网络模型 ◎ 神经网络的模型视觉化、共享与输出 ●本书采用图解的形式，让你快速理解工作原理，数学不好也没关系。 ●大量案例，教你用适当的算法调整模型，提高模型准确率。 ●解说各种类型数据的预处理方法，让预测结果更准确。 本书主要知识点及部
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采用基于任务的方式介绍机器学习 涵盖在构建机器学习模型时可能遇到的常见任务 提供近200个小任务的解决方案，以及代码 在代码中加深对理论的理解
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本书在多年科研积累的基础上，指导读者建立以理论 实践 前沿为导向的“计算机视觉”学习思路，很后以基于YOLO和DeepSort的目标检测与跟踪的综合案例完成实践
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计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法 [爱尔兰]维哈夫·弗登(Vaibhav 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书聚焦深度学习架构和技术，使用Keras和TensorFlow库创建解决方案。涉及多种神经网络架构，包括LeNet、AlexNet、VGG、Inception、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO和SqueezeNet，并通过实践了解如何基于Python实现深度学习架构。书中对所有代码片段进行详细分解并彻底分析，以便可以在各自的环境中实现相同的原则。
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PyTorch深度学习项目教程 宋桂岭 刘军伟 李克新 通过Python语言和PyTorch框架的8个项目展示了深度学习技术的运用
本教材对多年产教融合一线实践经验进行归纳总结，结合作者技术研究领域，采用PyTorch作为深度学习框架，将搭建深度学习技术和企业应用场景项目需求间的桥梁，使得学生通过本教材的学习，具备企业项目开发能力。为紧跟企业需求，在内容选材上，突出以下要素： ① 通过5个基础项目，重点介绍了CNN、Transformer等主流的神经网络框架，做到逐行代码讲解，结合插图和DEBUG调试技巧，让读者理解神经网络参数变化趋势， 通过逐网络层级可视化，观察网络对特征的提取，揭开网络黑盒，直面神经网络本质。 ② 通过3个综合项目，紧扣实际项目需求和行业应用热点，重点介绍了Yolo、UNet、Real-ESRGAN、ChatGPT、Stable Difusion等最新技术，实现了目标检测、图像分割、超分辨率重建、智能问答、文生图、图生图等热门应用，带领读者完成商业级项目开发，让读者具备一定的企
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