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100 条"学历案与深度学习"搜索结果
学历案与深度学习
尤小平 主编
基于学生立场,指向深度学习,设计专业方案,让学生“真学习”、“在学习”。
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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)》
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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
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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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人工智能和深度学习导论
)
本书首先介绍了人工智能的基础知识,然后分别介绍了机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习中的重点概念和实践过程,包含逻辑斯谛回归、k最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、自动编码器等。此外,本书的附录部分还分别简单介绍了Keras、TensorFlow、pandas等人工智能相关的工具。本书适用于高等院校电子信息类专业的人工智能导论课程,也适合想要对人工智能
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华为MindSpore深度学习框架应用开发实战
编著
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成,介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3~8章组成,介绍MindSpore框架各子系统的具体情况,包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成,介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度学
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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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深度学习之摄影图像处理:核心算法与案例精粹
言有三
本书内容涉及摄影学、计算机视觉、深度学习3个领域,系统地介绍了计算机视觉在图像质量和摄影学各个领域的核心算法和应用,包括传统的图像处理算法和深度学习核心算法。本书理论知识体系完备,同时提供大量实例,供读者实战演练。本书融合摄影学和计算机视觉的内容,覆盖面非常广。第1章简单介绍摄影的历史、摄影与图像的基本概念和摄影中的许多基本技巧。从第2章开始,本书对摄影学中图像处理算法的各个重要方向进行介绍,包括
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基于互联网教育环境的深度学习
吴颖惠
互联网与深度学习结合,探讨教学策略及方法。
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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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深度学习搜索引擎开发:Java实现
著
本书是市面上少见的将搜索与深度学习相结合的书,讨论了使用(深度)神经网络来帮助建立有效的搜索引擎的方法。阅读本书无须具备开发搜索引擎的背景,也不需要具备有关机器学习或深度学预备知识,因为本书将介绍所有相关的基础知识和实用技巧。
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深度学习:从入门到精通(微课版)
王汉生
本书讲解了深度学习的相关知识。全书共8章,包括深度学习简介及TensorFlow安装、神经网络基础、神经网络的TensorFlow实现、卷积神经网络基础、经典卷积神经网络(上)、经典卷积神经网络(下)、深度学习在文本序列中的应用以及深度学习实验项目等内容。
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深度学习时代的计算机视觉算法
等
本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理,首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍,之后对卷积神经网络结构的演化过程,以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法和图像超分辨率重建方法进行了介绍。
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深度学习2:重新定义未来教育的学习模式
[加拿大]乔安妮·奎因(Joanne Quinn)等
本书通过六个部分来增强教师、领导者、学校和学区组织维持深度学习的能力。第壹部分概述了深度学习的原因、内容和方式,然后详细说明了如何以*佳方式使用本书。第二部分探讨了深度学习框架,并详细介绍了其各个组成部分。第三部分介绍了深度学习进阶,提供了详细的途径来设计和衡量各项能力的成长。第四部分介绍了几种深度学习的方法,提供了深度学习计划模板,以及促进应用学习设计的四个要素。第五部分探讨了协作评估学习任务的
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Python实战速成手册:数据分析+机器学习+深度学习
方勇 著
本书基于Python语言,介绍了数据分析、机器学习、深度学习等内容,涉及统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、Pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-learn、神经网络等。书中包括大量代码和综合练习,以及丰富的实战案例。
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Flink与Kylin深度实践
开课吧 组编 王超 李沙 编著
本书从实用角度出发,首先介绍了Flink的功能模块、运行模式、部署安装等内容,然后着重介绍了Flink中的实时处理技术和批量处理技术,接着讲解了Flink的Table与SQL、CEP机制、调优与监控、实时数据同步解析,*后通过Flink结合Kylin实现了实时数据统计的功能。本书内容全面,由浅入深,包含大量的代码示例,并提供下载服务,每章配有重要知识点串讲视频和小结,以指导读者轻松入门。本书适合有
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深度强化学习实战:用OpenAI Gym构建智能体
普拉文·巴拉尼沙米(Praveen
这是一本介绍用OpenAIGym构建智能体的实战指南。全书先简要介绍智能体和学习环境的一些入门知识,概述强化学习和深度强化学习的基本概念和知识点,然后重点介绍OpenAIGym的相关内容,随后在具体的Gym环境中运用强化学习算法构建智能体。本书还探讨了这些算法在游戏、自动驾驶领域的应用。本书适合想用OpenAIGym构建智能体的读者阅读,也适合对强化学习和深度强化学习感兴趣的读者参考。读者应具备一
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网络智能化中的深度强化学习技术
王敬宇
随着人工智能技术的广泛应用,网络智能化近年来受到广泛的关注,已经成为下一代移动通信与未来网络的重要技术。阿尔法围棋(AlphaGo)之后,深度强化学习不断推陈出新,为网络中的决策问题提供了有效的潜在解决方案。本书系统介绍了网络智能化中深度强化学习的基本理论、算法及应用场景。全书共8章,针对互联网、移动通信网、边缘网络、数据中心等典型网络,阐述了网络管理、网络控制、任务调度等决策需求,深入论述了深度
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深度学习:基于Python语言和TensorFlow平台(视频讲解版)
谢琼
本书基于使用Python语言的TensorFlow深度学习框架进行讲解,帮助你快速入门。
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汽车新技术及典型故障诊断维修
毛彩云 陈学深
本书结合汽车最新的技术发展,系统阐述了现代汽车新系统的结构组成和工作原理,并结合实例介绍了其故障诊断及维修技术。内容由汽车发动机、汽车底盘、汽车电器与车身系统三部分组成。
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