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深度学习基础与实践

[美] 乔希 • 帕特森（Josh Patterson）

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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。

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Python深度学习与项目实战

著
本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。

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深度学习高手笔记·卷1：基础算法

刘岩
本书从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。

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PyTorch深度学习实战

[美]伊莱·史蒂文斯（Eli,Stevens），[意]卢卡·安蒂加（Luca Antiga），等
1.PyTorch核心开发者教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。3.PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目，快速提升读者动手能力：a.全面掌握PyTorch相关的API的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法；b.快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器；c.轻松学会使用PyTorch实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题；d.章尾附有“练习题”，巩固提升所学知识；更有配套的代码文件可下载并动手实现。4.PyTorch联合创作者SoumithChintala作序推荐！5.书中所有代码都是基于Python3.6及以上的版本编写的，提供源代码下载。

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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

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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。

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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

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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

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TensorFlow 2深度学习实战

张良均
本书以深度学习的常用技术与TensorFlow2真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍TensorFlow2实现深度学习的重要内容。全书共7章，分为基础篇（第1～3章）和实战篇（第4～7章），基础篇内容包括深度学习概述、TensorFlow2快速入门、深度神经网络原理及实现等基础知识；实战篇内容包括4个案例，分别为基于CNN的门牌号识别、基于LSTM网络的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换

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动手打造深度学习框架

李伟
本书基于C++编写，旨在带领读者动手打造出一个深度学习框架。

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深度学习实战之PaddlePaddle

潘志宏王培彬万智萍邱泽敏
内容提要本书全面讲解了深度学习框架PaddlePaddle，并结合典型案例，阐述了PaddlePaddle的具体应用。本书共15章。第1章介绍了深度学习及其主流框架；第2章介绍了几种不同的PaddlePaddle安装方式；第3章使用MNIST数据集实现手写数字识别；第4章介绍CIFAR彩色图像识别；第5章介绍了自定义数据集的识别；第6章介绍了验证码的识别；第7章介绍了场景文字的识别；第8章实现了验

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深度强化学习实战

[美] 亚历山大·扎伊
详解深度强化学习，从入门到实战。

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机器学习与Python实践

黄勉
机器学习理论实践全书，12章内容丰富，适合各层次读者。

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创业基础与实践

尹秉权
本书贯彻了教育部关于大学生创新创业教育的最新精神，系统地把握高等职业院校人才培养方案和课程建设目标与要求。全书共十二章，分别为创业概述、创业环境分析与创业机会识别、创业者与创业团队、创业资源与创业资源整合、商业模式的开发与选择、创业融资、新创企业的成立、新创企业的运营管理、创业企业营销管理、新创企业的成长、创业风险防范与管理以及企业创新管理。　　本书适合作为高等职业院校电子商务、市场营销、国际经济

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创业基础与实践

李俊主编
《创业基础与实践》将为您解读创新创业的基础逻辑，思考从0到1的商业秘密，为您的创新创业带来新的机会与价值！《创业基础与实践》基于先进的教学方法和理念，开创性地构建了一套创业理论与实践教学体系，同步还配套了丰富的精品在线课程资源，将开启数字经济时代和后疫情背景下创新创业教育新模式。全书内容共分为九章：第一、二章围绕创业者和创业团队，主要探讨了如何成为创业者和如何打造卓越的创业团队；第三、四章围绕商业

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Python计算机视觉与深度学习实战

戴亮
一本书入门计算机视觉，将深度学习理论融入视觉识别案例，搭建理论与实践的桥梁。

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深度学习原理与PyTorch实战（第2版）

集智俱乐部
一本系统介绍深度学习技术及开源框架PyTorch的入门书。

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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