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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 人工智能 清华大学出版社
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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 9787302559429
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302559429 Author 作者 (美)斯里达尔·阿拉,(美)苏曼·卡拉扬·阿达里 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 320页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2020-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书主要讲的是：了解异常检测的含义及其重要性；熟悉利用scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法；借助Keras和PyTorch了解Python深度学习的基本知识；掌握度量模型性能的基本数据科学概念：AUC、准确率和召回率等；将深度学习应用于半监督和无监督异常检测。
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Python深度学习(基于TensorFlow)/智能系统与技术丛书
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Python深度学习从原理到应用 9787115551160
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115551160 Author 作者 (美)瓦伦蒂诺·佐卡 等 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 304页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2021-03-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书借助现实案例介绍深度学习算法的实际应用（包括很好实践），旨在帮助读者了解如何识别和提取信息，以提高预测准确率及优化结果。本书共10章，分别是机器学习——引言、神经网络、深度学习基本原理、无监督特征学习、图像识别、递归神经网络和语言模型、深度学习在棋盘游戏中的应用、深度学习在电子游戏中的应用、异常检测和构建一个可用于生产环境的入侵检测系统。本书适合想深入研究深度学习算法和技术的读者学习，也适合想探
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787522603193 Author 作者 (英)苏达桑·拉维尚迪兰 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 352页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2022-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 这本书首先解释了如何建立你自己的神经网络，然后介绍TensorFlow；用于机器学习的Python基础库，接下来，您将使用渐变下降变量来提高速度，例如nag、amsgrad、adadelta、adam、nadam等。然后这本书会给你深入研究了循环神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）的工作原理，以及如何用RNN生成歌词。接下来，你将掌握卷积和胶囊网络的数学，广泛用于图像识别任务。在*的章节中，您将学习机器如何理解语义。使用cbow、skip-gram和pv-dm的单词和文档。然后你将
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115597175 Author 作者 (美)弗朗索瓦·肖莱 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 432页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2022-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号，转而采用Python代码来解释深度学习的核心思想。全书共计14章，既涵盖了深度学习的基本原理，又体现了这一迅猛发展的领域在近几年里取得的重要进展，包括Transformer架构的原理和示例。读完本书后，你将能够使用Keras解决从计算机视觉到自然语言处理等现实世界的诸多问题，包括图像分类、图像分割、时间序列
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基于PyTorch Lightning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
AI源码解读:卷积神经网络(CNN)深度学习案例(Python版)
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视频教学 本书提供350分钟的视频教学，读者可扫码或者下载学习，学习轻松高效。 内容全面丰富 本书归纳了10大类算法，解析了每类算法原理并提供了典型实例的算法详解，通过图解算法流程、算法思路解析、算法代码实现、算法对比讲解来学习算法的适用场景。 提供完整代码 为了便于读者理解本书内容，提高学习效率，本书提供每一个实例的完整代码供读者学习与参考。 算法分类明确，原理讲解清晰 本书对各种经典算法分类明确，在实例之前先进行原理分析与讲解，为之后的实例展开做铺垫，便于读者理解典型实例。 算法实例典型，讲解详细 本书每一章均提供了多个实例，这些实例都是经典的算法问题，在各种应用与面试场合中出现频率极高，配合详细的讲解，便于读者融会贯通地理解本书所介绍的算法。 提供完善的售后服务 本书提供了
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《AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）》通过20个案例，应用机器学习模型和算法，为工程技术人员提供较为详细的实战方案。全书侧重对创新项目的过程进行介绍。分别从整体设计、系统流程、实现模块等角度论述数据处理、模型训练及模型应用，并剖析模块的功能、使用和程序代码。 本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题，并给予解决方法，可供读者举一反三，二次开发。
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本书的特点是主要通过示例来讨论传统机器学习模型、深度学习模型和强化学习模型，更加适合初学者入门使用。有详细的代码解读和案例说明，本书的内容全面，可供入门学习和工程参考使用。
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这是一本权威的人工智能从入门到精通的读本从人工智能的发展之路说起，结合丰富的应用与实战实例，详细阐述了Python入门、人工智能数学基础、手工打造神经网络、TensorFlow与PyTorch、卷积神经网络、目标分类、目标检测、图像语义分割、循环神经网络、自然语言处理、生成对抗网络、强化学习等行业前沿知识。
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深度学习(基于Python语言和TensorFlow平台视频讲解版)/人工智能人才培养系列
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Python 深度学习实战：75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案 英德拉.丹.巴克 著；程国建 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书以自上而下和自下而上的方法来展示针对不同领域实际问题的深度学习解决方案，包括图像识别、自然语言处理、时间序列预测和机器人操纵等。还讨论了采用诸如TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行的深度学习开源框架用于实际问题的解决方案及其优缺点。本书内容包括：用于深度学习的编程环境、GPU计算和云端解决方案；前馈神经网络与卷积神经网络；循环与递归神经网络；强化学习与生成对抗网络；深度学习用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、视频分析、时间序列预测、结构化数据分析以及游戏智能体（Agents）和机器人操控等。后讨论了深度学习的超参数选择和神经网络的内在结构以及预训练模型的使用技巧等。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302649519 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 424页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2023-12-01 Product Dimensions 商品尺寸 32开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书全面介绍了深度元学习技术的知识，包括元学习、机器学习、深度学习及其技术平台和应用案例，给出了一套较为完备的深度元学习框架，并根据作者所在课题组的研究成果提出了一些具有启发性的元学习算法和思考方向。全书共9章。第1章主要介绍元学习的基本概念、基本任务和基本类型；第2章系统介绍深度学习的概念、原理和应用，帮助读者逐步具备一定的深度学习实践能力；第3章介绍一种简单的元学习神经网络——孪生网络；第4章介绍原型网络及其各种变体；第5章介绍两种
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【官方正版新书】 Python深度学习原理、算法与案例 邓立国；李剑锋；林庆发；邓淇文 清华大学出版社 软件工具－程序设
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深度学习与围棋 人工智能的实践性入门教程，采用Keras深度学习框架，用Python来实现代码，Google旗下AI子公司Deepmind研究科学家Thore Graepel作序推荐，提供配套源代码
1.本书是一本人工智能的实践性入门教程，成功地把AlphaGo这个人工智能领域中*激动人心的里程碑之一，转化为一门优秀的入门课程； 2.采用Keras深度学习框架，用Python来实现代码； 3.内容全面，层次划分细致，基本上将AlphaGo背后所有的理论知识都覆盖了； 4.提供配套源代码。 围棋这个古老的策略游戏是AI研究的特别适用的案例。2016年，一个基于深度学习的系统战胜了围棋世界冠军，震惊了整个围棋界。不久之后，这个系统的升级版AlphaGo Zero利用深度强化学习掌握了围棋技艺，轻松击败了其原始版本。读者可以通过阅读本书来学习潜藏在它们背后的深度学习技术，并构建属于自己的围棋机器人！ 本书通过教读者构建一个围棋机器人来介绍深度学习技术。随着阅读的深入，读者可以通过Python深度学习库Keras采用更复杂的训练方法和策略。读者可以欣赏自己的机器人
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AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的推荐阅读图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐！深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这
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1.本书围绕TensorFlow 2.0框架讲解人工智能的项目开发 TensorFlow 2.0的优势 （1）工具种类齐全 l有基本的神经网络计算函数（接口），如卷积计算、池化计算、损失计算， l有丰富的工具函数（接口）， l具备Python的多个工具库功能，如图像处理中实现了OpenCV、Pillow、Matplotlib的功能，能完成图像读取、图像编码和解码、图像剪裁、图像亮度调节等任务，文件读写中实现了Open函数的功能，数据处理与计算实现了Numpy的部分功能，完成了数据封装TFRecord、矩阵计算等。 （2）简单易用 lTensorFlow 2.0在TensorFlow1.x的基础上，删除了冗余的接口，并提供了高度封装的接口，将具体的计算过程都封装成函数，供开发者调用，大大降低了学习成本与使用难度 lTensorFlow 2.0内置了Keras，这个工具就是高度封装的计算框架，Keras提供了完整的神经网络开发工具，简单易用。 （3）兼容性好
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机器学习和深度学习-原理.算法.实战(使用Python和TensorFlow)
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AI量化之道：DeepSeek+Python让量化交易插上翅膀 AI量化保姆级案例教程：DeepSeek赋能，50个真实实战案例，教你轻松玩转量化交易。
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本书读者对象：想了解数据分析、统计分析、机器学习的人员；想从事数据科学相关工作者的人员 本书以R语言和Python为工具，对数据科学实践中经常遇到的数据质量问题和处理要点、回归模型、决策树、聚类、降维，以及常用的监督学习方法和深度学习等内容，进行了详细讲解。可以让读者在短时间内掌握使用R语言和Python从数据创建模型到获取结果的基本步骤，并用R语言和Python体验学习各种统计分析的 理论 和 实际思维方式 ，在掌握使用R / Python实践数据科学与机器学习基本技能的同时获得自身持续发展和深入学习所需的素养。 □ 能够直观地了解什么是统计建模。 □ 能够理解基于模型的因素分析和预测之间的差异。 □ 在实际创建模型或解释结果时不要掉进 陷阱 本书特点 1、本书的特点是数据分析和建模都是基于实际数据进行，而不是基于已经处理过的特
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零基础学机器学习 人工智能教程籍，深入浅出神经网络与深度学习入门，基于python框架算法，机器学习入门小白书，与小冰一起课堂培训丰富的实战案例赠送全书实例源代码、案例数据集。
零基础入门机器学习技术，该怎么学？ 面对机器学习庞大的知识体系，觉得无法上手？ 人工智能的算法、理论、技术好抽象，总是看不懂？ 如果你遇到了这些问题，那么这本机器学习 小白书 正是你的选择 硬核 的机器学习书也可以很有趣！ 1.本书以AI菜鸟 小冰 拜师程序员 咖哥 为背景，精心设计了一条贴合零基础读者的入门路线。 2.本书强调实战，书中的案例都源自真实项目，方便读者动手操作和应用，连接入门与业务，力求让大家快速领会机器学习内涵，从而拥有在人工智能领域深耕的能力。 3.所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。 4.为读者提供配套全书源代码、和大量案例数据集下载。
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