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100 条"AI游戏开发和深度学习进阶"搜索结果
AI游戏开发和深度学习进阶
AI游戏开发和深度学习进阶
  • [日] 伊庭齐志
  • 如何使用各种算法解开游戏谜题？如何使游戏AI更加智能、类人化？
5G网络深度覆盖技术实战进阶 电子书
5G网络深度覆盖技术实战进阶
  • 韩雷
  • 本书首先分析了5G网络不同分类的场景，同时对室内分布场景进行了分类和解析，并阐述了5G场景的业务建模；然后，对面向5G室内分布系统建设进行分析，重点讲述了5G室内覆盖面对的挑战、5G室内分布系统建设的目标、5G室内分布的设备选型、建设策略以及对5G室内分布系统网络性能的影响因素和5G室内分布系统典型场景的应用解决方案；最后，选择具有代表性的5G室内分布系统实施案例进行了说明及验证。本书适合从事5G
人工智能深度学习基础实践 电子书
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。
人工智能深度学习综合实践 电子书
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
Keras深度学习与神经网络 电子书
Keras深度学习与神经网络
  • 肖睿 程鸣萱　编著
  • 本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专
深度学习经典案例解析（基于MATLAB） 电子书
深度学习经典案例解析（基于MATLAB）
  • 赵小川
  • 《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》分为“基础篇”“应用篇”和“实战篇”。通过17个案例循序渐进地介绍了深度学习网络的构建、训练、应用，以及如何基于MATLAB快速生成可执行的C、C++代码并在硬件上部署实现，内容讲解由浅及深、层层递进。本书所讲解的案例均配有代码实现，并对代码进行了详细注解，读者可通过阅读代码对本书讲解的内容进行更加深入的了解。《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》
深度学习自然语言处理实战 电子书
深度学习自然语言处理实战
  • 开课吧 组编 张楠 苏南 王贵阳 等编著
  • 近年来，基于深度学习方法的自然语言处理（NLP）已逐渐成为主流。本书共8章，主要介绍自然语言处理任务中的深度学习技术，包含深度学习理论基础、深度学习的软件框架、语言模型与词向量、序列模型与梯度消失/爆炸、卷积神经网络在NLP领域的应用、Seq2Seq模型与Attention机制、大规模预训练模型、预训练语言模型BERT，还给出了自然语言处理技术的高级应用和开发实例，并收录了基于PyTorch深度学
深度学习的数学——使用Python语言 电子书
深度学习的数学——使用Python语言
统信UOS应用开发进阶教程 电子书
统信UOS应用开发进阶教程
Python机器学习开发实战 电子书
Python机器学习开发实战
  • 王新宇
  • Python机器学习入门，以实战为重点，配有大量代码和案例，简单、快速、易学。
Cocos2d-JS游戏开发 电子书
Cocos2d-JS游戏开发
  • 凌建风
  • 结合多个实例详细介绍Cocos2d-JS游戏开发。
Python 游戏开发从入门到精通 电子书
Python 游戏开发从入门到精通
  • 张有菊
  • 《Python游戏开发从入门到精通》循序渐进地讲解了使用Python语言开发游戏程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了游戏开发的方法和流程。全书共12章，主要内容有使用Python内置函数开发游戏，Pygame游戏开发基础，字体、图形图像和多媒体，Sprite和碰撞检测，使用AI技术，当Python遇到Cocos2d，Cocos2d进阶，Cocos2d高级应用，使用PyOpenGL开发3D
游戏开发实战教程（Unity+C#） 电子书
游戏开发实战教程（Unity+C#）
  • 主编
  • 本书分为C#程序设计语言和C#在Unity游戏引擎中的应用两篇，涵盖了C#程序设计基础、数据类型、流程控制、类与对象、目录与文件管理、WinForm应用程序开发、认识Unity游戏引擎、C#脚本语言等内容。
Android游戏开发大全（第3版） 电子书
Android游戏开发大全（第3版）
  • 吴亚峰
  • 本书是讲解Android游戏案例开发的专业书籍，全书分两部分共18章，前半部分为Android游戏开发核心技术，主要包括Android游戏开发的前台渲染、交互式通信、数据存储和传感器、网络编程、游戏背后的数学与物理、游戏地图开发、游戏开发小秘技、JBox2D物理引擎、3D应用开发基础等；后半部分为Android游戏开发实战综合案例，包括现在流行的多种游戏类型，如滚屏动作类游戏——坦克大战、网络游戏
C和C++游戏趣味编程 电子书
C和C++游戏趣味编程
  • 童晶
  • 趣味案例教C/C++编程，激发学习兴趣，适合初学者自学。
玩出智慧——游戏化学习的奥秘 电子书
玩出智慧——游戏化学习的奥秘
  • 蒋宇
  • 本书以游戏在知识学习、能力训练、高阶思维养成方面的影响为主要内容展开，分析和探讨游戏对于21世纪学生在学习领域的重要价值和作用方式。
玩出智慧——游戏化学习的魅力 电子书
玩出智慧——游戏化学习的魅力
  • 蒋宇
  • 蒋宇著的《玩出智慧——游戏化学习的魅力》是“十二五”国家重点出版物出版规划项目“网络文化创新丛书”之一，以游戏在知识学习、能力训练、高阶思维养成方面的影响为主要内容展开，分析和探讨游戏在学习领域的重要价值和作用方式。作为一本专门探讨游戏与学习的书籍，本书力图以生动的故事、严谨的研究案例、通俗的语言来描绘游戏化学习的前景和魅力，适合各级各类学校教师、教育研究者、高校学生、网络教育和在线教育从业者阅读
深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战 电子书
深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战
  • 于祥
  • 飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架，不仅支撑了百度公司的很多业务和应用，而且随着其开源过程的推进，在其他行业得到普及和应用。本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddleFluid1.5版本（后续版本会兼容旧版本），以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读，尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。本书包括以下内容：●飞桨PaddlePaddle的核心设计思想；●PaddlePaddle在MNIST上进行手写数字识别；●图像分类网络实现案例；●“天网”中目标检测和像素级物体分割的实现；●NLP技术应用案例：word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译；●Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题；●飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比。
深度学习与计算机视觉实战 电子书
深度学习与计算机视觉实战
  • 主编
  • 本书以深度学习在计算机视觉领域的常用技术与案例相结合的方式，深入浅出地介绍计算机视觉的常见任务及实现技术。全书共7章，内容包含概述、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、基于FaceNet的人脸识别实战、基于FasterR-CNN的目标检测实战、基于U-Net的城市道路场景分割实战、基于SRGAN的图像超分辨率技术实战等。本书大部分章包含操作实践代码和课后习题，希望能够帮助读者在计算机视觉基础任
Python深度学习：逻辑、算法与编程实战 电子书
Python深度学习：逻辑、算法与编程实战
  • 何福贵 编著
  • 机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向，而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支，其思路在于建立进行分析学习的神经网络，模仿人脑感知与组织的方式，根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中，不断有与其相关的产品推向市场，显然，深度学习的应用将会日趋广泛。《Python深度学习：逻辑、算法与编程实战》是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型
动手学深度学习（PyTorch版）（精装版） 电子书
动手学深度学习（PyTorch版）（精装版）
  • 阿斯顿·张(Aston
  • 本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机
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