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100 条"深度学习实战:基于TensorFlow2和Keras(原书第2版)"搜索结果
深度学习实战:基于TensorFlow2和Keras(原书第2版)
[意] 安东尼奥·古利
GoogleCloud工程总监撰写,从工程实践角度,全面介绍现代神经网络、人工智能和深度学习技术。
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机器学习实战
[美]PeterHarrington
《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容,介绍并实现机器学习的主流算法。
电子书
创客机器人实战:基于Arduino和树莓派
何福贵 等编著
电子书
动手学深度学习(PyTorch版)
阿斯顿·张(Aston Zhang),李沐(Mu Li),等
·深度学习领域重磅作品《动手学深度学习》重磅推出PyTorch版本;·李沐、阿斯顿·张等大咖作者强强联合,精心编撰;·全球400多所大学采用的教科书,提供视频课程、教学PPT、习题,方便教师授课与学生自学;·能运行、可讨论的深度学习入门书,可在线运行源码并与作译者实时讨论。
电子书
深度学习与医学图像处理
陈峰蔚 编著
一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。
电子书
深度学习——原理、模型与实践
主编
本书是深度学习领域的入门教材,全面阐述了深度学习的知识体系,涵盖人工智能的基础知识以及深度学习的基本原理、模型、方法和实践案例,使读者掌握深度学习的相关知识,提高以深度学习方法解决实际问题的能力。全书内容包括人工智能基础、机器学习基础、深度学习主要框架、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器与生成对抗网络。
电子书
深度学习入门与TensorFlow实践
林炳清
基于TensorFlow2,系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型。
电子书
TensorFlow深度学习基础与应用
杨虹 谢显中 周前能 王智鹏 张安文编著
本书内容包括TensorFlow在Windows操作系统、Linux操作系统、macOS下的安装,TensorFlow静态图、动态图、损失函数、优化器等基础语法,k均值、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络、线性回归、逻辑回归、决策树回归等机器学习算法,分类、检测、检索、光学字符识别等图像处理技术,中文分词、命名实体识别等自然语言处理技术,TensorFlow高阶应用等。
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深度学习原理与 TensorFlow实践
黄理灿
本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识:机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow:Python编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、TensorFlow编程实践、TensorFlowLite和TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和S
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深度学习从入门到精通
谢佳标 主编
本书基于当前流行的深度学习框架之一——Keras,从新手的角度出发,详细讲解Keras的原理,力求帮助读者实现Keras从入门到精通。全书共9章,主要内容包括初识深度学习、深度学习的数据预处理技术、使用Keras开发深度学习模型、卷积神经网络及图像分类、循环神经网络在文本序列中的应用、自编码器、生成式对抗网络、模型评估及模型优化,以及深度学习实验项目。本书内容由浅入深、语言通俗易懂,从基本原理到案
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深度学习图像识别技术:
基于TensorFlow Object Detection API和OpenVINO™工具套件
张晶
适读人群:第一、打算学习并入门AI技术的高中、大中专、职高以及本科学生。第二、在各传统行业中,如农业、可再生资源、制造业及工业控制等,希望应用AI目标检测算法解决本行业问题的工程技术人员。第三、已经进入AI行业,但非AI算法工程师,希望自己动手亲自体验并学习AI技术的从业人员,如标注工程师、销售工程师、售后工程师、市场经理或产品经理等。1.人工智能专家教您利用深度学习技术快速落地图像识别项目。2.英特尔物联网事业部中国总经理陈伟博士倾力推荐。3.附赠超过4GB的案例素材资料包。
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用Python实现深度学习框架
陈震
本书分为三个部分。第一部分是原理篇,实现了MatrixSlow框架的核心基础设施,并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理。第二部分是模型篇,介绍了多种具有代表性的模型,包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络,这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外,还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题
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Flask Web应用开发项目实战 基于Python和统信UOS
木合塔尔·沙地克 著
本书通过一个完整的项目开发案例,系统介绍在统信UOS操作系统上进行FlaskWeb应用开发的过程。本书从项目功能、环境配置开始介绍,详细分析用户功能、管理功能、数据分析与可视化、数据库管理的代码实现,最后还介绍了搭建服务器的流程与模块化编程。为了方便学习,本书提供完整的项目源码。虽然所有代码的开发调试在统信UOS上进行,但在Windows、macOS和Linux系统上均可以运行。本书可作为高校计算
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机器学习Python实战
张松慧 陈丹 主编
本书使用Python的机器学习算法库scikit-learn讲解机器学习重要算法的应用,内容包括机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林算法、支持向量机、k-mcans算法、神经网络、模型评估与优化。本书使用通俗易懂的语言、丰富的图表和大量的案例对机器学习的重要算法进行讲解,提供一条从实践出发掌握机器学习知识的途径,读者即使没有很扎实的数学
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机器学习案例实战
赵卫东
机器学习已经广泛地应用于各行各业,深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践,首先讨论了TensorFlow、PySpark、TI-ONE等主流机器学习平台的主要特点;然后结合Tableau介绍了数据可视化在银行客户用卡行为分析的应用。在此基础上,利用上述介绍的这些平台,通过多个项目案例,详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗
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机器学习工程实战
[加] 安德烈·布可夫
机器学习入门手册《机器学习精讲》姊妹篇,人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶,深入浅出讲解机器学习应用和工程实践。
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人工智能深度学习基础实践
张健,常城主编
本书分为人工智能产品研发、深度学习数据应用、深度学习基础应用3篇共10个项目,内容包括:人工智能需求管理、设计人工智能产品、人工智能开发平台应用、数据采集工程应用、数据处理工程应用、数据标注工程应用等。
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人工智能深度学习综合实践
罗卿,常城主编
本书较为系统地介绍深度学习模型训练、计算机视觉模型应用、自然语言处理模型应用等技术。全书共9个项目,包括深度学习全连接神经网络应用、深度学习卷积神经网络应用、深度学习模型训练——循环神经网络应用、计算机视觉模型数据准备、计算机视觉模型训练与应用、计算机视觉模型部署、自然语言处理预训练模型数据准备、自然语言处理预训练模型训练与应用、自然语言处理模型部署等。本书以满足企业用人需求为导向、以岗位技能和综
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TensorFlow深度学习从入门到进阶
张德丰 编著
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其支持多种客户端语言下的安装和运行。本书以TensorFlow为导线,进行机器学习,书中每章节都是以理论引出,TensorFlow应用巩固结束,理论与实践相结合,让读者快速掌握TensorFlow机器学习。本书共10章,主要包括内容有:TensorFlow介绍、TensorFlow编辑基础、TensorFlow进阶
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深度学习的数学——使用Python语言
[美] 罗纳德·T.纽塞尔
解锁深度学习的数学密码,掌握AI技术的核心。
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C++模板元编程实战:一个深度学习框架的初步实现
李伟
元编程在深度学习框架中的实践与性能优化。
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