零基础学Python+ChatGPT AI人工智能时代下程序设计编程提高学习和开发效率 机器学习动手学习自然语言处理
1、内容由浅入深，循序渐进，从零开始学会Python和ChatGPT 2、内容全面，体系完整，ChatGPT使用方法和Python的基本语法一看就懂 3、图文并茂，数百张图片演示，完全图解步骤教学，看完就上手 4、大量简单的应用实例，逻辑清楚，容易理解，边学边做，更易记牢 5、将ChatGPT应用到Python学习的过程，程序撰写更有效率
¥39.50定价：¥79.00 (5折)
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
¥46.50定价：¥108.00 (4.31折)
自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要研究和应用方向，广泛应用于机器翻译、文本分析、语音识别、文字识别等。本书是IBM公司一线AI工程师以多年来的实际项目经验为基础编写的自然语言处理入门书籍。对 检索技术 实体提取 关系提取 语素分析 和 评估/情感/概念分析 等自然语言处理中的常用知识，以及使用商用API和Word2Vec进行文本分析的方法进行了详细解说。 本书涵盖内容： 从用户角度和工程师角度对文本分析的相关知识进行解说。 文本数据获取的方法和如何进行语素分析，这是进行文本分析的技术前提。 利用Mecab和Elasticsearch等OSS开源项目介绍传统的文本分析方法。 利用IBM公司Watson API的人工智能技术的文本分析方法。 Word2Vec技术及应用。 迁移学习与BERT技术。 本书特点： 1. 本书为有30年IBM工作经验的AI工程师撰写，实战经验丰富。 2. 语言通
¥42.90定价：¥99.80 (4.3折)
TensorFlow Keras深度学习入门书，用通俗易懂的语言、简短代码和图形图示介绍深度学习的基础知识、相关原理及深度学习模型的构建方法。 作者权威：TensorFlow用户组东京组织者，谷歌开发专家（机器学习方向），日本深度学习协会考试委员会委员组织编写。 循序渐进：先介绍深度学习和TensorFlow、Keras的基础知识，为后续的实际开发奠定技术基础，然后介绍如何实现噪声去除、自动着色、超分辨率成像、画风转换和图像生成等，从基础到应用，循序渐进，稳步过度。 示例 代码 图示：书中用简短代码和清晰直观的图示对知识点进行解释，让读者一看就懂，动手就会，确保彻底掌握知识点。 知识扩展：书中大量的图形和知识点给出了相关链接，读者可以通过网络对该知识进行扩展学习，丰富知识深度和广度。 兼容Jupyter Notebook：可以在Jupyter Notebook交互式编程环境中编
¥38.60定价：¥89.80 (4.3折)
本书适合读者对象：1. 有一定编程基础，想从事图像识别开发相关工作的读者；2. 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的所有读者；3. 想通过动手实践提升图像识别编程能力的读者。 本书介绍的图像识别是人工智能的一个重要应用领域，是人脸识别和自动驾驶领域中重要的人工智能技术。 1、 作者专业，技术和经验丰富 本书作者为日本东京大学应用信息学硕士，并多年从事人工智能开发工作，专业知识雄厚，实战经验丰富。 2、 案例较多、注重实践 本书先对人工智能、机器学习、深度学习相关的术语、概念进行了详细解说，然后通过不同的深度学习框架（TensorFlow、PyTorch、Keras等）编程实现16个不同难易程度的图像识别相关案例，用实操练习让读者了解不同工具的使用方法及各自特点，选择合适的工具更好地为实现目标服务。 3、 通俗易懂，避免用复杂的数学
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面向机器学习新手的入门书，透彻掌握机器学习基础知识 341个公式：推导过程全公开 175段代码：边试边学效率高 167张插图：以图配文好理解 支持Jupyter Notebook 配套源码 资源可下载 1.Jupyter Notebook交互式编程环境，让学习过程不枯燥 使用Jupyter Notebook，你可以在线编码、运行，并将结果绘图，还可以记笔记、随时修改代码并查看运行效果，在不断探索中掌握实战能力。 2.公式和代码一一对应，让理解更深入 通过一步一步地推导公式，手把手教你代码实践，一行行公式与一行行代码相结合，帮助你直观、透彻地理解算法流程。 3.循序渐近，真正适合初学者 从环境搭建讲起，然后介绍Python和数学基础知识，再介绍有监督学习中的回归和分类问题、神经网络模型和手写数字识别，以及无监督学习中的聚类问题，对每个知识点都有细致解释，力求通俗易懂。读完
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Python机器学习入门与实践 从深度学习到生成对抗网络GAN 深入浅出GAN生成对抗网络 实战gan TensorFl 用故事串联知识点，一边阅读故事，一边动手实践，掌握用机器学习技术处理数据的方法
本书的读者对象为：有一定 Python 编程基础，想学习机器学习、深度学习的高校计算机、人工智能专业学生和想研究人工智能方向的程序员。 用故事串联知识点，趣味性强 采用著名童话故事中的角色 王后 魔镜 白雪公主 小矮人 等，并设定故事情节推动知识点逐步展开，生动有趣，引人入胜，学习过程不枯燥。 注重实践，提升动手能力 用相对简单的Python语言作为工具进行机器学习实践,让读者一边学习每段代码的含义，一边实际动手编写代码，在反复尝试与调试过程中，逐步进入机器学习世界，并能够将学到的知识应用到实际工作中。 注重思考方式的培养 本书在写作时，没有一味地灌输知识点,没有特别追求代码的优雅性，而是通过角色对话、代码分析等，引导读者积极思考，深入理解知识点，有利于读者编程思维方式的养成。
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本书从MLP、CNN 和 RNN 3 种主要神经网络模型开始，先图解，再实现，后是更多的实战应用案例，循序渐进地进行讲解，不仅可以让读者实际使用 Python实现深度学习，更可以了解各种神经网络的来龙去脉，深入且真正了解神经网络的理论基础，终让读者能够真正构建出自己的神经网络模型。 本书涵盖内容 ◎ 人工智能、机器学习、深度学习的基础 ◎ 从基础的神经网络到构建深度学习模型 ◎ 突破性的卷积神经网络在计算机视觉中的应用 ◎ 处理自然语言等具序列性数据的循环神经网络 ◎ 构建并调整自己的神经网络模型 ◎ 神经网络的模型视觉化、共享与输出 ●本书采用图解的形式，让你快速理解工作原理，数学不好也没关系。 ●大量案例，教你用适当的算法调整模型，提高模型准确率。 ●解说各种类型数据的预处理方法，让预测结果更准确。 本书主要知识点及部
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