深度学习进阶 自然语言处理 深度学习入门基于Python的理论与实现续作 NLP神经网络机器学习人工
畅销书《深度学习入门：基于Python的理论与实现》续作，轻松入门自然语言处理
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基于PyTorchLightning的深度学习：使用Python快速构建高性能人工智能（AI）模型 库纳尔·萨瓦卡 北京
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基于PyTorchLightning的深度学习：使用Python快速构建高性能人工智能（AI）模型
1、使用PyTorch Lightning构建深度学习模型，简化样板代码，提高生产力。 2、适合深度学习初学者和有实践需求的数据科学研究者 3、涵盖时间序列模型、深度生成式模型、半监督学习等内容 4、强调实践指导和案例，包括模型构建、部署应用等。 5、作者是资深数据科学家，读者可从其经验中受益
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深度学习计算机视觉实战卷积神经网络、Python、TensorFlow和Kivy 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
主要内容 ● 理解ANN和CNN的工作机制 ● 使用Python从头创建计算机视觉应用和CNN ● 使用TensorFlow从概念到生产学习深度学习项目 ● 与Kivy配合使用NumPy构建跨平台的数据科学应用
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【深度学习三剑客】 深度学习 基于Python的理论与实现+深度学习进阶 自然语言处理+深度学习入门2 自制框架 cha
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AI源码解读：卷积神经网络（CNN）深度学习案例（Python版） 李永华 清华大学出版社
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AI源码解读:循环神经网络(RNN)深度学习案例(Python版) 李永华,曲宗峰,李红伟 编 清华大学出版社
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本书读者对象为：有一定编程经验，想学习机器学习 深度学习中的图像识别、预测和异常检测技术的程序员。 机器学习是使计算机具有学习能力的数理技术。本书通过Python实例实现设备的异常检测和系列数据的识别，以此来加深对机器学习的理解。 作为一本人工智能技术类图书，本书没有面面俱到，仅针对机器学习中的图像识别、分类预测及异常检测技术用Python进行了编程实现，并对相关代码进行了分析。
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深度学习计算机视觉实战:卷积神经网络.Python.TensorFlow和Kivy[埃] 艾哈迈德·法齐·迦得(Ahme
《深度学习计算机视觉实战 卷积神经网络、Python、TensorFlow和Kivy》将深度学习应用部署到生产环境中。读者将学习使用卷积神经网络(CNN)深度学习模型和Python编写计算机视觉应用。本书从解释传统的机器学习流程开始介绍，分析了一个图像数据集。接下来，读者将学习人工神经网络(ANN)，使用Python从头开始构建一个ANN，然后使用遗传算法(GA)优化这个神经网络。 为了使过程自动化，本书强调了采用传统手工方式为计算机视觉选择特征的局限性，重点阐明了CNN深度学习模型是最先进的解决方案的原因，并从头开始讨论CNN，演示了CNN与完全连接的ANN相比的与众不同之处；而且说明CNN更有效率，还使用Python实现CNN，使读者对这个模型有一个透彻的理解。 在巩固了基础之后，读者可以使用TensorFlow构建实践中使用的图像识别应用，并且使用Flask使得预训练的模型在互联网上可
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Python科学计算入门日系图书 numpy sympy scipy pandas matplotlib应用方法 数据处
适读人群：用计算机解决数学问题的理工科学生、工程师和科研人员 初学科学计算的大中专院校相关专业学生、数据科学和人工智能等相关领域的工程技术人员 数据科学家 入门容易：针对初学者，专门介绍科学计算必需的Python编程知识及编程环境的搭建知识。 内容丰富：涵盖数组运算、数值计算、代数计算、数据处理和数据可视化知识，以及NumPy、SciPy、SymPy、pandas、Matplotlib等软件库的使用方法。 面面俱到：使用CSV、JSON、Excel等文件格式存取数据的方法。针对追求计算效率的读者，介绍通过Cython和Numba使Python代码实现高速化处理的方法。 兼容Jupyter Notebook交互式编程环境，实时运行代码并呈现结果，学习更直观更有趣。 装帧讲究：全文双色印刷，版面设计精美，让学习过程不枯燥。
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深度学习进阶 自然语言处理 人工智能NLP自然语言处理教程，经典畅销书《深度学习入门：基于Python的理论与实现》续作，带你轻松入门自然语言处理，提供源代码，双色印刷
豆瓣评分9.4的畅销书《深度学习入门：基于Python的理论与实现》续作，带你快速直达自然语言处理领域！ 1.简明易懂 本书内容精炼，聚焦深度学习视角下的自然语言处理，延续前作的行文风格，采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解，帮助读者加深对深度学习技术的理解，轻松入门自然语言处理。 2.侧重原理 不依赖外部库，使用Python 3从零开始创建深度学习程序，通过亲自创建程序并运行，读者可透彻掌握word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等技术背后的运行原理。 3.学习曲线平缓 按照 文字介绍 代码实现 分析结果 发现问题 进行改善 的流程，逐步深入，读者只需具备基础的神经网络和Python知识，即可轻松读懂。 4.提供源代码 5.双色印刷
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TensorFlow深度学习：数学原理与Python实战进阶 桑塔努·帕塔纳雅克 机械工业出版社 97871116458
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自然语言处理技术与应用 人工智能机器学习深度学习神经网络Python计算机网络技术书籍
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计算机视觉与深度学习实战 以MATLAB、Python为工具 刘衍琦 电子工业出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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TensorFlow深度学习：数学原理与Python实战进阶 [印]桑塔努·帕塔纳雅克（Santanu Pattanay 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
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。 本书提供了丰富的理论和实战动手经验，使你可以从零开始掌握深度学习，并能快速部署有价值的深度学习解决方案。本书重点讲解了与多个行业相关的深度学习实践方面的专业知识。通过这些实战经验，你将能够使用原型来构建新的深度学习应用程序。 本书适合谁 正在研究深度学习解决方案以解决复杂业务问题的数据科学家和机器学习专业人员。 通过TensorFlow开发深度学习解决方案的软件开发人员。 渴望不断学习的师生和人工智能爱好者。
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自然语言处理技术与应用 人工智能机器学习深度学习神经网络Python计算机网络技术书籍
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Python深度强化学习:基于Chainer和OpenAI Gym
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TensorFIOW神经网络设计：基于Python API的深度学习实战
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TenoFlow神经网络设计 基于Python API的深度学习实战 [土]奥汗 亚尔钦（ O
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TENSORFLOW神经网络设计——基于PYTHON API的深度学习实战[土]奥汗·亚尔钦（Orhan Yal?清华大
（1）介绍机器学习、深度学习等基础知识，阐述与TensorFlow互补的深度学习模型技术，探讨TensorFlow流行的原因； （2）使用Flask轻量级框架在Web上提供已训练的深度学习模型，给出建立浅神经网络的实用案例； （3）介绍数据增强和批处理规范化方法，给出使用MNIST数据集训练卷积神经网络的实用案例； （4）介绍序列数据与递归神经网络，基于IMDB影评系统给出递归神经网络的实用案例； （5）研究自然语言处理与推荐系统，给出深度自然语言处理及深度协同过滤的实用案例； （6）详细介绍自动编码器的理论应用以及使用tf-agent模型的强化学习，给出基于Fashion MNIST数据集的图像降噪实用案例； （7）详细介绍生成对抗网络，基于MNIST数据集实现生成对抗网络生成文本、图像或声音等应用。
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书籍 计算机视觉与深度学习实战：以MATLA、Python为工具 深度学理论应用图像检索人脸语音识别目标检测机器学习人工
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实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）徐彬 著电子工业出版社97871213717 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
深度学习是机器学习的重要分支。本书系统地介绍了如何用 Python 和 NumPy 一步步地实现深度学习的基础模型，无须借助 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，帮助读者更好地理解底层算法的脉络，进而进行模型的定制、优化和改进。全书由简到难地讲述感知机模型、多分类神经网络、深层全连接网络、卷积神经网络、批量规范化方法、循环神经网络、长短时记忆网络、双向结构的 BiGRU 模型等神经网络模型的必要算法推导、实现及其实例，读者可直接动手调试和观察整个训练过程，进一步理解模型及其算法原理。 本书适合没有深度学习基础，希望进入此领域的在校学生、研究者阅读，也适合有一定基础但不满足于“调包”和“调参”的工程师学习，还可供想要深入了解底层算法的研究人员参考阅读。
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本书面向机器学习领域的新手和希望学习如何使用scikit-learn库开发机器学习算法的开发人员。读者需要具备 Python编程方面的一些知识和经验，但不需要任何关于scikit-learn或机器学习算法的先验知识。 本书通过大量实例应用与活动练习，手把手教你一步一步地构建完整的机器学习程序和如何将一些流行的算法应用于现实生活中的数据集中。 学完本书，将获得诸多技能并有信心编写机器学习算法。
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深度学习入门4：强化学习 深度学习“鱼书”经典教程系列第4部，搭配丰富的图、表、代码示例，详细讲解强化学习，基于Python实现，提供实际代码，边实践边学习。
沿袭 鱼书 系列风格，提供实际代码，边实践边学习，无须依赖外部库，从零开始实现支撑强化学习的基础技术。 本书有什么特点? ●把握潮流中的变与不变 在快速发展变化的深度学习领域，有变化的事物，有不变的事物。有些事物会随潮流而消逝，有些则会被传承下去。本书从马尔可夫决策过程、贝尔曼方程、蒙特卡洛方法、时间差分法等强化学习基础方法，自然而然地过渡到神经网络和深度学习，从前沿视角为读者遴选出最值得关注的强化学习理论和方法。 ●内容丰富，讲解简明易懂 作为超高人气 鱼书 系列第四部作品，本书延续了这一系列的写作和讲解风格，搭配丰富的图、表、代码示例，加上轻松、简明的讲解，能够让人非常信服地理解强化学习中各种方法之间的关系，于不知不觉中登堂入室。 ●原理与实践并重 本书旨在确保读者能够
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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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深度学习 处理结构化数据实战python编程数据分析算法教程书自然语言处理基于python教材人工智能神经网络与深度学习
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预订 Deep Learning for Finance: Creating Machine & Deep Learni 国外库房发货，通常付款后3-5周到货
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【全2册】深度学习与医学图像处理+AI医学图像处理 基于Python语言的Dragonfly 深度学习人工智能AI医疗医
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Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn Python深度学习“四大名著”之一全新PyTorch版；多位专家鼎力推荐
Python深度学习 四大名著 之一全新PyTorch版 PyTorch核心维护者Dmytro Dzhulgakov亲笔作序推荐 从初学者角度，带你全面了解现代机器学习技术并从零开始动手实践
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深度学习计算机视觉实战(卷积神经网络Python\TensorFlow和Kivy)
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英文原版 Practical Deep Learning 实用的深度学习 基于python的介绍 计算机编程 Ronal
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人脸识别与美颜算法实战：基于Python、机器学习与深度学习 方圆圆 机械工业出版社 9787111650454
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神经网络与深度学习--基于TenoFlow框架和Python技术实现(IT工程师宝典) 包子阳 电子工业出版社 9787
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【官方正版】 AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版） 李永华 曲宗峰 李红伟
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机器学习和深度学习:原理、算法、实战:使用Python和TensorFlow(印)文卡塔·雷迪·科纳萨尼(Venka清华
机器学习和深度学习已经成为从业人员在人工智能时代的技术，被广泛应用于图像识别、自然语言理解、推荐系统、语音识别等多个领域，并取得了丰硕的成果。目前，很多高校的人工智能、软件工程、计算机应用等专业均已开设了机器学习和深度学习的课程，此外，为便于让学生掌握一些大数据的分析和可视化技术，有一些非计算机专业也开设了与机器学习相关的课程。同时，企业中的一些软件开发人员也想学习相关行业中机器学习和深度学习技术应用的真实案例，而不用过多关注机器学习和深度学习中的一些数学知识。但是，在市面上能够同时满足上述需求的参考书并不多，而《机器学习和深度学习:原理、算法、实战(使用Python和TensorFlow)》恰好是一本能满足高校学生及相关从业人员需求的机器学习和深度学习的参考书。 本书的作者是两位资深的行业专家并且
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