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深度学习:从Python到TensorFlow应用实战 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
《深度学习:从Python到TensorFlow应用实战》全面介绍深度学习中的卷积神经网络结构、学习原理、代码实现、 API调用等基本知识,重点介绍开发深度学习应用所需要的Python技术基础以及TensorFlow深度学习库,并以文本分 类和语音识别为例说明TensorFlow的应用场景。 《深度学习:从Python到TensorFlow应用实战》可供对TensorFlow比较熟悉并且对机器学习有所了解的开发人员、 科技工作者和研究人员参考,也可作为高等院校计算机、软件工程等专业高年级本科生与研究生的教材。
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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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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侵检测系统; 5. 提供源代码。
基于Python实现的遗传算法:应用遗传算法解决现实世界的深度学习和人工智能问题
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基于Python实现的遗传算法 应用遗传算法解决现实世界的深度学习和人工智能问题 (美)伊亚尔·沃桑斯基
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基于Python实现的遗传算法:应用遗传算法解决现实世界的深度学习和人工智能问题伊亚尔·沃桑斯基清华大学出版社97873
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基于Python实现的遗传算法(应用遗传算法解决现实世界的深度学习和人工智能问题)/中外学者论AI
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