Python深度学习 基于PyTorch 第2版+PyTorch计算机视觉实战 目标检测 图像处理与深度学习 套装共2册
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¥86.90定价:¥119.00 (7.31折)
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Python深度学习实战——基于Pytorch 深度学习主流框架Pytorch入门与实战,结合实际案例,由浅入深介绍Pytorch深度学习相关应用。提供原始程序、数据集、教学课件、教学大纲等学习资源
1. 使用PyTorch框架,快速入门深度学习。 2. 8个实战案例,分别展示了针对不同的问题使用深度学习技术如何进行解决。 3. 提供源程序、数据集、教学课件、教学大纲等学习资源。
¥38.80定价:¥49.80 (7.8折)
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Python深度学习从原理到应用 以Python语言为基础介绍深度学习的原理和应用,涵盖神经网络、无监督特征学习、图像识别以及递归神经网络等多种机器学习的方法和技术,提供源代码。
1. 涵盖深度学习算法的实际应用和*实践,可从中了解识别和提取信息的方法,提高预测的准确率,并对结果进行优化; 2. 涵盖神经网络、无监督特征学习、图像识别以及递归神经网络等多种机器学习的方法和技术; 3. 展示了深度学习在棋盘游戏和电子游戏中的应用; 4. 实现了一个可用于生产环境的入侵检测系统; 5. 提供源代码。
¥70.10定价:¥89.90 (7.8折) 电子书:¥57.54
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
¥64.20定价:¥89.00 (7.22折)
Python深度学习及智能车竞赛实践 徐国艳 刘聪琳 全彩印刷,智能汽车?新能源汽车方向本科教材,深度融合全国大学生智能汽车竞赛深度学习项目,配套学习资源和程序代码
1.本书配套刮刮卡,凭借其兑换码可以以1折价格观看专题讲座,也可以凭借兑换码加入 智能汽车与深度学习 读者专属群与作者交流。一个兑换码只能供一个手机号使用。 2.本书全彩印刷,内容丰富且循序渐进。本课程内容从零基础开始讲解python,由易到难逐步过渡到能设计深度学习模型完成车辆图片分类深度学习模型设计、智能汽车竞赛的自动巡航、目标检测任务等。配套有习题、线上实践项目、线下竞赛等丰富的教学资源,共设计有四大部分共11章内容。 3. 本书深度融合全国大学生智能汽车竞赛深度学习项目,讲述了完整的Python深度学习 智能车开发流程和知识体系。 4. 本书实用性和实践性强,由北京航空航天大学和北京百度网讯科技有限公司联合打造建设,引入了产业级工程实践项目,并基于全国大学生智能汽车竞赛设计各知识点的教学实例,以竞赛内容串
¥74.30定价:¥99.00 (7.51折) 电子书:¥69.00
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。 "
¥52.10定价:¥69.00 (7.56折) 电子书:¥48.30
¥41.24定价:¥58.00 (7.12折)
(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
¥58.50定价:¥109.00 (5.37折)
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语音与音乐信号处理轻松入门(基于Python与PyTorch) 科普读物般引人入胜的音频处理教程,原理与实战结合助力读者轻松入门 从传统方法到深度学习,内容丰富带你一览众山小
本书以科普读物风格对音频信号处理由浅入深地进行了介绍,同时辅以大量实战案例,以期达到轻松入门、事半功倍的效果。 通俗易懂 语言生动、浅显易懂,避免枯燥的理论和公式。 图文并茂 大量插图配合文字说明有助于抽象概念的理解。 内容丰富 包括声学基础、音频信号分析、语音识别、语音合成、音乐分析、MIDI编曲、深度学习等丰富内容。 轻松实战 采用Python和PyToch(深度学习部分)编程,门槛低,易学易会;主要函数列出函数原型,便于应用和参考。 大量示例 介绍了音频处理各领域众多Python库的用法,如NumPy、SciPy、Librosa、Pyaudio、Moviepy、Pydub、Soundfile、OpenAI-whisper、Pyttx3、SpeechLib、PyWorld、Parselmouth、Mido、Music21、PyTorch等。
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Python机器学习与深度学习 新华正版 团购优惠请咨询客服
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机器学习与深度学习(基于Python实现)智博人工智能技术图书 python机器学习实战 python深度学习 用Python编程解释机器学习和深度学习的算法原理,学习机器学习和深度学习的本质。
读者对象:有一定Python基础,想学习人工智能、机器学习、深度学习的所有人员。 用Python直接实现机器学习和深度学习相关算法,可以让读者更好地理解机器学习和深度学习算法的本质,更好地理解其中的原理。 用程序范例呈现机器学习和深度学习程序处理的核心框架,对机器学习和深度学习的相关技术进行具体、深入的说明。
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出版社Python深度学习第2二版 机器学习动手学深度学习自然语言处理python编程从入门到实战chatgpt人工智能
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电商--PYTHON深度学习+PYTORCH计算机视觉目标检测图像处理(套装共2册)
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深度学习的数学——使用Python语言 神经网络西瓜书机器学习强化学习计算机编程语言程序设计书籍 官方正版 出版社直发
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强化学习算法入门实战 机器学习中的分类和回归人工智能丛书 python深度学习机器学习大模型 强化学习的数学原理教程 自 从“平均值计算”开始的强化学习算法入门书
本书读者对象:大中专院校计算机、人工智能相关专业学生,对机器学习、强化学习算法感兴趣的程序员。 ● 本书从初高中学生都熟悉的 平均值计算 的角度出发,简单易懂地解释复杂的强化学习原理。 ● 使用常见的例子(多臂老虎机问题和网格世界问题)对各种算法进行比较,使它们的特点更易理解。 ● 对于强化学习的核心算法,提供了Python 3和MATLAB两种类型的代码。执行代码,可直观理解 原理 公式 程序 这一系列流程。
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(1)知识覆盖全面,内容新颖独特,涵盖基于模型的算法、无模型方法、深度Q-学习、策略梯度和多智能体强化学习等算法以及国际前沿研究和热点方向。 (2)侧重基本概念和基础知识,总结提炼强化学习和深度强化学习的理论研究。 (3)重点突出在OpenAI Gym工具包下使用PyTorch和TensorFlow框架的深度强化学习算法。 (4)详尽分析特定场景领域的数学建模和理论推导过程,理论讲解深入浅出,应用实例简洁易懂,源代码清晰易理解。 (5)适合作为大学生的教材以及工程师的参考书籍。在有限篇幅内系统精炼地阐明基本理论、方法,辅以典型的理论分析、实例和相关程序,化繁为简,便于学习和认知。
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零基础入门Python深度学习 刘文如 机械工业出版社 9787111643364
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全新正版 Python深度学习(第2版) [英]彼得·罗兰茨 [美]瓦伦蒂诺·佐卡 水利水电出版社 9787517099
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大话Python机器学习实战手册 chatgpt聊天机器人 python深度学习人工智能丛书 机器学习方法 python
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深度学习的数学——使用Python语言 用代码阐释数学,了解程序设计的精髓,打牢深度学习和神经网络背后的数学基础。
1.做中学,从代码来理解深度学习的数学 从本质上讲,这是一本数学书。但是,本书将使用代码来说明概念,而不是证明和练习。深度学习是一门应用学科,作者认为做中学,你才能理解它。因此,本书将使用代码来弥合纯数学知识和动手实践之间的差距。 2.循序渐进,从基础到进阶,从入门到精通 本书各章内容相辅相成,基础章节后面紧跟进阶的数学主题,最后讲解深度学习算法,涉及前面章节中涵盖的所有内容。一般而言,读者可以从前向后通读本书,对于熟悉的主题,则可以跳过。
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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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计算机视觉与深度学习实战(以MATLAB\Python为工具)
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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. 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
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的解决方案,包括图像识别、自然语言处理、时间序列预测和机器人劋纵等。还讨论了采用诸如TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行的深度学习的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 强化学习的与生成对抗网络 深度学习的用于计算机视觉、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)和机器人劋控等。后讨论了深度学习的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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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 机械工业出版社 97
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立足于现有元学习、深度学习、机器学习技术,给出一套较为完备的深度元学习技术框架,同时加入了笔者所在课题组的一些研究成果,提出了一系列具有启发性的元学习算法和思考方向。 l行文力求浅显易懂、深入浅出,每章课后还配有相应的思考题,可以作为高等学校计算机相关专业研究生或高年级本科生理论教学,也可以作为学习深度元学习技术的参考书。
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PYTHON深度元学习算法王茂发,陈慧灵,徐艳琳,龚启舟,冷志雄,清华大学出版社9787302649519
立足于现有元学习、深度学习、机器学习技术,给出一套较为完备的深度元学习技术框架,同时加入了笔者所在课题组的一些最新研究成果,提出了一系列具有启发性的元学习算法和思考方向。 l行文力求浅显易懂、深入浅出,每章课后还配有相应的思考题,可以作为高等学校计算机相关专业研究生或高年级本科生理论教学,也可以作为学习深度元学习技术的参考书。
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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 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
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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本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念,融入思政元素,注重理论与实践相结合。
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