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人工智能经典教程，轻松用Python开发一个神经网络！ 《Python神经网络编程》 当前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素，然而，真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。 本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行 从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。 《PyTorch生成对抗网络编程》 畅销书《Python神经网络编程》作者*力作；
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当前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素，然而，真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。 本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行 从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。 本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读，尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。 这是一本精心编写、给完全初学
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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，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。 本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115474810 Author 作者 (英)塔里克？拉希德 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 195页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2018-04-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。
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算法与代码兼顾，理论与实践结合 很丰富：7种算法，50段实现，55个实例，总代码量5295行，全面而不冗余 很扎实：对经典有效的机器学习算法的核心内容进行了相当详细的推导 很应用：将理论实打实地用Python代码写出来，可以解决一定的任务 很前沿：叙述了TensorFlow框架、Inception-v3 from Google、迁移学习等前沿技术
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1.本书为软件开发人员和数据科学家而写，详细说明了如何构建Keras模型以在Kubernetes集群上扩展和部署，介绍了从模型到生产的整个过程，并专注于大规模部署机器学习算法和深度学习算法以及处理大数据的技巧。 2.书中关注通用的基本概念，这些概念即使在工具改变时也保持不变。 3.本书提供了代码文件和示例数据集，并推荐了很多实用的学习资源。读者可跟着书中的示例来操作，并在此基础上探索新的解决方案。 介绍机器学习与深度学习的基础知识与前沿动态 提出收集数据和管理数据的新方法，以处理更大的数据集 探讨人工智能如何适应快速迭代的现代软件开发流程 介绍云计算、容器和CaaS，以及如何将应用程序作为微服务部署在Kubernetes中 介绍机器学习模型生命周期，以及如何将其部署到边缘设备
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介绍Python的基础操作，通过示例进行编程展示； 讲解信号处理基础，通过Python编程对小波理论、小波包理论等信号处理技术进行编程； 介绍机器学习的模型及原理，并运用Python编程来实现； 分析驾驶行为，运用小波理论和小波包理论等对脑电信号进行处理、分析并提取特征参数，将提取的特征参数输入到深度学习模型中，对驾驶意图进行识别； 对深度学习驾驶意图识别模型进行仿真验证，将驾驶意图转换为相应的指令控制车辆自动驾驶。
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精通数据科学 从线性回归到深度学习 数据科学入门到实战 基于Python建模 详解从统计分析学到人工智能机器学习 深度学习 神经网络编程中用到的算法及模型
1.在数据学科的角度，融合了数学、计*机科学、计量经济学的精髓。2.为读者阐释了数据科学所要解决的**问题 数据模型、*法模型的理论内涵和适用范围3.以常用的IT工具 Python为基础，教会读者如何建模以及通过*法实现数据模型，具有很强的实操性。4.本书还为读者详解了分布式机器学*、*经网络、深度学*等大数据和人工智能的前沿技术。中国工程院院士、第三世界科学院院士、前中国科学院计*技术研究所所长李国杰，易选股金融智能证券董事长，键桥通讯董事易欢欢作序推荐；GrowingIO 创始人兼 CEO张溪梦，复旦大学教授、博士生导师、复旦大学航空航天数据研究中*主任杨卫东，美国罗格斯大学管理科学及信息系统系终身教授，中国计*机学会大数据专家委员会委员林晓东，诚意推荐。
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麦昆机器人，成本低，体积小，易于上手，由于Micro:bit的加入，功能更加强大。不仅具有声、光、温度等多种感知，还有多种输出呈现方式。通过学习麦昆以及Micro:bit开发板，学生们可以在大量交互案例中快乐地学习编程，思维能力在学习图形化编程过程中得到开发，更能展现出更多的创造力。 本书适用于中小学生学习机器人程序设计，也可作为校外机构以及机器人初学者的图形化编程入门教材。
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