Python深度学习第2二版 机器学习自然语言处理python人工智能入门书籍 keras运算kag 官方正版 出版社直发
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Python深度学习（第2版） 流行深度学习框架Keras之父执笔，涵盖Transformer架构等进展，文字生，简单方式解释复杂概念，不用一个数学公式，利用直觉自然入门深度学习
近年来，深度学习在自然语言处理、计*机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这*规模呈爆发式增长的领域，仍有许多 宝藏 等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗*瓦 肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上进行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow入门：详解实践深度学习所需的全部知识 - 神经网络入门：分类与回归 - 计*机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
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用Python编程和实践！数学教科书 机器学习 chatgpt聊天机器人 深度学习中必要的基础知识 人工智能 数学基础书
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AIoT系统开发：基于机器学习和Python深度学习 融合人工智能和物联网两大热点技术，将人工智能的优越方法应用到物联网的构建中，形成更加智能的物联网系统
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Keras深度学习 基于Python深度学习入门教程 人工智能机器学习实战 动手学深度学习图解书籍
全彩印刷，借助乐高玩具模块实现深度学习模型，利用Keras轻松完成深度学习开发，提供可实操的Python源代码
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AIoT系统开发：基于机器学习和Python深度学习 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书重点阐述利用机器学习、深度学习、自然语言处理等多种方法，以及当前流行的Python库――Tensorflow和Keras构建实时数据的智能物联网IOT系统。还给出了工业物联网、智能城市和家庭自动化等物联网主要应用领域的实际案例。
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语言轻松内容从入门到精通帮助读者掌握python
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Python实战速成手册 数据分析+机器学习+深度学习 方勇 著 人民邮电出版社 9787115574497
1. 本书作者为华为大学特聘讲师，专注于数据分析、机器学习、深度学习方面，实战经验丰富，更能从实际需求出发，编写出适合读者的实用书。 2. 本书涉及数据分析、机器学习、深度学习的相关知识。 3. 本书含有详细的代码案例，帮助读者快速上手，进行项目开发。 4. 本书内容丰富，流程完整，案例丰富，实操性强。
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人工智能基础 数学知识 大圣张晓明著 Python机器学习深度学习的数学 AI书籍程序员的数学
轻松掌握人工智能数学知识
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基础知识 算法原理 经典案例 ，从全连接网络到复杂模型，从数据清洗到翻译模型，一本书轻松搞定Keras。 本书适合读者：人工智能深度学习爱好者、算法工程师、计算机视觉专业相关学生、机器学习深度学习等人工智能化各类从业人员 本书特色： 入门门槛低，内容安排符合学习规律 从搭建环境学起 不同环境下相关软件和工具的下载和安装 深度学习基础理论 *后通过Keras实现深度学习的各类经典应用。由简到难，逐步深入，适合深度学习和机器学习零基础的读者学习。 注重新手友好性，理论结合实践 作者以学生的视角，将自己Keras实际学习过程中的经验进行积累，让新手更容易上手。 在具体介绍过程中给出短小精悍的示例，让读者能边学习边实践，缩短新手与老手之间的差距。 技术面广泛，注意技巧丰富 本书内容涵盖10种Python常用数据结构、5种
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【旗舰店正版】图解深度学习 机器学习神经网络程序设计编程入门 PYTHON数据分析爬虫深度学习人工智能计算机网络书籍
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Python机器学习实战 人工智能入门教程书籍周志华西瓜书机器学习深度学习框架实战方法基础算法基础教
用简单易学的示例，带你驶入机器学习的快车道
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用PyTorch入门深度学习，手把手教你搭建神经网络，帮你理解人工智能（AI），包含图片识别、文本翻译、强化学习、生成对抗网络等多个目前流行的深度学习应用
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白话机器学习的数学 Python机器学习AI人人工智能入门教程 深度学习算法大数据挖掘教程 机器学习
对话形式轻松理解，一本书掌握机器学习的基础数学。有趣、易懂、不枯燥的机器学习入门书。Python代码均可下载。
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R数据科学——从数据挖掘基础到深度学习 机器学习人工智能丛书 chatgpt聊天机器人 r数据科学实战 python数据
本书以 知识点 例题解析 测试题演练 的形式，用通俗易懂的语言，简明扼要地介绍了相关知识点及R语言在数据科学中的具体应用过程，涵盖从数据挖掘基础到深度学习的丰富内容。如果你想快速对R语言在数据科学中的应用有一个整体认识，本书是一本很好的选择。 本书没有冗长的理论叙述，而是对知识点进行简要介绍，并通过具体的例子对知识点进行综合应用，后通过测试题（也给出了详细答案）对所学知识进行巩固，举一反三，以期实现融会贯通的目的。 在知识点介绍和例题解析过程中，在合适位置给出了一些图形图示，让知识展示更直观，更易理解。 在每章首页，给出一个有趣的图形，可让读者对本章知识有一个大概认识。 针对R语言基础薄弱的读者，在附录部分对R语言简单运算的内容进行了简要介绍。
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新版PYTHON编程从入门到实践第3版 PYTHON编程从入门到实战精通流畅PYTHON教程自学全套数据分析深度学习爬虫
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自然语言处理实战 利用Python理解、分析和生成文本 NLP入门人工智能深度学习神经网络理论与实战
面向中高级Python开发人员，兼具基础理论与编程实战，现代自然语言处理领域从业者的实用指南
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（1）4位作者在大数据和人工智能领域有多年积累，经验丰富； （2）从Python和数学基础，到机器学习和TensorFlow理论，再到深度学习的应用和扩展，为深度学习提供全栈式内容解决方案； （3）含大量实战案例和综合性项目案例； （4）图形化的表达方式，降低读者学习门槛。
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Python深度学习(基于PyTorch)/智能系统与技术丛书
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Python深度学习入门(从零构建CNN和RNN)/图灵程序设计丛书
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计算机视觉与PyTorch项目实战：基于深度学习框架的端到端产品级模型设计与开发 一本书，助力数据科学家、机器学习工程师以及Python软件工程师迅速掌握新技能
如爱因斯坦所说： 提出问题往往比解决问题更重要。 李飞飞认为，关键问题的提出会推进计算机视觉，甚至整个AI领域的发展。 本书针对计算机视觉领域尤为重要的业务问题，结合实例，重点阐述了如何基于深度学习框架来设计和开发端到端的产品级商用视觉模型。 通过本书的阅读，读者将能够使用迁移学习和PyTorch来搭建产品级别的计算机视觉模型。 使用PyTorch来解决计算机视觉问题 实现迁移学习和执行图像分类、对象检测、图像分割和其他计算机视觉应用 面向现实世界中的行业问题设计和开发产品级计算机视觉项目 解释计算机视觉模型并解决业务问题
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Python深度学习(基于PyTorch)/智能系统与技术丛书
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Python深度学习(基于PyTorch)/智能系统与技术丛书
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本书读者对象为：想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员，以及有一定Python编程和机器学习经验，想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法，并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书，读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理，以及各种算法的实现方法。学完本书后，读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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Python深度学习原理、算法与案例 涵盖深度学习的基础理论，以及常见的应用场景和代码实现
本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容，并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件，所有示例源码都经过测试无误。
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Python深度学习从零开始学 从模型和实验入手，快速Python掌握深度学习技术
本书以通俗易懂的方式详细介绍深度学习的基础理论及其相关知识，同时提供图像识别、情感分析、迁移学习、人脸识别、图像风格迁移、生成对抗网络等案例引导读者入门深度学习。 本书配套示例源代码已经升级到TensorFlow 2.9 版本。
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Python深度学习实用案例 以Python 3.11.0为平台，“概念+公式+经典应用”相结合，配套课件与源码
理论与实践并重、站在工程与科技的前沿； 提供书中全部程序源代码，可快速进阶到实用阶段； 由浅入深，理论结合实际，案例丰富实用； 取材科学、结构严谨、实用性突出。
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深度学习入门 基于Python的理论与实现 人工智能入门学习教程 日本深度学习入门书籍 基于python 3 从零创建一个深度学习模型
1.日本深度学习入门经典畅销书，原版上市不足2年印刷已达100 000册。长期位列日亚 人工智能 类图书榜首，众多五星好评。 2.使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从零创建一个深度学习模型。 3.示例代码清晰，源代码可下载，需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序，简单易上手。 4.使用平实的语言，结合直观的插图和具体的例子，将深度学习的原理掰开揉碎讲解，简明易懂。 5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法，非常直观。 6.相比AI圣经 花书 ，本书更合适入门。 对于非AI方向的技术人员，本书将大大降低入门深度学习的门槛；对于在校大学生、研究生，本书不失为学习深度学习的一本好教材；即便是在工作中已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者，也可以从本书中获得新的体会。 摘自本书译者序
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本书既包含机器学习、深度学习、强化学习理论，又包括深度神经网络、高性能算法、Python框架训练、生成模型；既包含计算机视觉、自然语言处理、语音识别的相关知识，又包含游戏深度强化学习应用、自动驾驶深度学习应用，通过本书学习，你将能够： 掌握神经网络和深度学习过程背后的数学理论 使用卷积网络和胶囊网络研究和解决计算机视觉挑战 使用变分自动编码器和生成对抗性网络解决生成性任务 使用循环网络(LSTM和GRU)和注意力模型实现复杂的NLP任务 探索强化学习，了解行为体在复杂环境中的行为方式 了解深度学习在车辆自动驾驶和游戏深度强化学习中的应用
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本书读者对象为：Web系统开发人员、网页制作人员、网站建设人员、网络管理员、系统安全与维护人员，对Web技术感兴趣的所有人。 本书以图解的形式，对与Web技术相关的方方面面（基础知识、架构、Web网站的创建、Web系统的开发原则、网络安全等）进行了详细解说，是一本能掌握有用知识的专业科普书。 Web技术基础知识 浏览器和Web服务器 Web特有的架构 不断发展的Web网站后台 为Web提供支持的技术 Web相关功能与服务器的创建 Web的普及与发展 不断增加的用户与不断扩大的市场 不同于Web的系统 无须迁移与无法迁移到Web的系统 Web与云计算的关系 理解目前Web系统的底层技术 Web网站的创建 应检查的项目 Web系统的开发原则 能用则用，物尽其用 安全措施 Web特有安全措施与系统通用措施 本书特点 精选主题内容，知识涵盖面广 精选与Web相关的98个主题，并
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Python贝叶斯深度学习 是一本简化BNN理论、讲代码实现、介绍工具集和填补了目前贝叶斯深度学习市场空白的BDL实战技巧书。示例代码文件和彩色图片扫描封底的二维码下载。
贝叶斯深度学习、深度集成学习、集成学习、贝叶斯推理等这些术语以及这些理论的推理过程，会让人望而生畏，畏葸不前。不过，本书并不是一本讨论贝叶斯深度学习理论的著作，而是将理论进行了简化，着重讲述其代码实现，以及贝叶斯深度学习工具集使用方面的实战技巧。本书内容共分三部分，第一部分(第 1~3 章)是基础概念和理论，主要介绍深度学习的发展历史和局限性，以及它与贝叶斯推理结合的时机、贝叶斯推理基础、深度学习基础；第二部分(第4~7 章)主要介绍贝叶斯深度学习的基本思想、使用原则、标准工具集代码实现、实际考虑因素；第三部分(第 8~9 章)，讲述贝叶斯深度学习的应用和发展趋势。本书内容新颖、实战性强，填补了目前该领域的市场空白。此外，如果读者想进一步深入学习贝叶斯推理、集成学习等方面的主题，可参阅译者翻译的《概
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Python深度学习 原理与实践并重，帮助读者构建属于自己的深度学习知识体系。
"深入浅出 在系统地阐述理论的同时，深入浅出地结合了前沿论文并引入相应实践，既为初学者，也为广大本科生、研究生提供通俗易懂的深度学习开发环境和案例。 衔接连贯 强调知识体系的全面性和可拓展性，注重理论与实践的前后连贯性。 技术前沿 介绍对抗学习、遗传算法与神经网络、计算机视觉和自然语言处理等深度学习领域的新进展，激发读者学习兴趣，开拓读者视野。 "
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读者对象：对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣，并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 【免费获取】配套视频 代码 数据 导读PPT 内容拓展 作者答疑群 搭配图书学习效果更佳！ 获取方式： 1、微信关注 华章计算机 2、在后台回复关键词：PyTorch （1）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）作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习：基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等畅销书。 （3）本书是《Python深度学习：基于TensorFlow》的姊妹篇。 （4）本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 （5）本书在内容的选择
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Python深度学习与项目实战 全方位解读深度学习五大主流与前沿技术，理论与实战紧密结合，详解深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、金融、强化学习等众多领域的新进展和应用。
1.全方位解读深度学习五大主流与前沿技术； 2.理论与实战紧密结合，通过足够多的实际项目帮助读者； 3.知识全面，详解深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、金融、强化学习等众多领域的新进展和应用； 4.悉尼大学Basem Suleiman和Johan Alibasa以及伦敦大学玛丽女王学院Soren Riis等多位世界名校教师联袂推荐。
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Python深度学习实战 基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸物体和语音 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
本书讨论使用TensorFlow和Keras等框架构建深度学习的应用程序，集中于所需的模型和算法，帮助你在短时间内提高实践技能。内容涵盖了聊天机器人、自然语言处理、人脸和对象识别等主题。目标是提供创建能够执行深度学习的的程序所需的概念、技术和算法实现。
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Python深度学习实战 简单、易懂、实用的Python深度学习书籍，优秀数据集，训练模型
本书的特色：区别于传统基于python的人工智能深度学习书籍只讲程序、案例、应用，而没有系统性说明如何构建公认的、性能优良的数据集。本书从原理上讲解机器学习，神经网络的应用场景，而这一点，也恰恰为我们国内人工智能领域急需突破的 瓶颈 ，对人工智能研发人员具有很强的启发意义。本书的亮点为第四章、第五章和第十一章。第四、五章论述了深度学习模型训练所用到的数据集如何构造的问题，第十一章论述如何评价所获得的训练模型的性能的问题，都是其他书中较少提及的关键内容。
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Python深度学习 基于PyTorch 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
这是一本基于新的Python和PyTorch版本的深度学习的著作，旨在帮者低门槛进入深度学习的领域，轻松速掌握深度学习的的理论知识和实践方法，快速实现从入门到进阶的转变。本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶，从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习的进行了系统的讲解。内容选择上，广泛涉猎、重点突出、注重实战 内容安排上，实例切入、由浅入深、循序渐进 表达形式上，深度抽象、化繁为简、用图说话。本书共6章，分为三部分 部分（第~4章）PyTorch基础首先讲解了机器学习的和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用，然后从多个角度讲解了Pytorch的基础知识，详细讲解了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。第二部分（第5~8章）深度学习的基础这部分从技术原理、算法设计、实践技巧等维度讲
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