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神经网络与深度学习——基于TensorFlow框架和Python技术实现

包子阳
AI热门关键词：Python、TensorFlow、神经网络和深度学习。

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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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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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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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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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Yii框架深度剖析

刘琨
Yii是一个基于组件、用于开发大型Web应用的高性能PHP框架，它提供了当今Web2.0应用开发所需要的几乎一切功能，是zui具开发效率的PHP框架之一。《Yii框架深度剖析》站在框架设计的高度，从源代码级别剖析了Yii框架的工作机制。《Yii框架深度剖析》分为15章，其内容涵盖了PHP框架的概念，Yii框架的工作流程，布局的概念及作用，模块的概念及作用，ActiveRecord模型的原理和作用，

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TensorFlow技术解析与实战

李嘉璇
TensorFlow是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。

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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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深度学习与围棋

(美) 马克斯·帕佩拉 (Max Pumperla)
深入浅出的深度学习入门书，从零实现AlphaGo，为AI理论和应用打下基础。

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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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深度学习

[美]伊恩·古德费洛
深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。

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深度学习

徐立芳
本书介绍了深度学习的基本概念、算法原理以及实现框架。全书共9章，分别介绍了深度学习的发展历史、神经网络与深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度学习在目标检测和图像描述中的应用、生成对抗网络、深度迁移学习和深度强化学习等，并提供了应用实例。

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Python网络爬虫（Scrapy框架）

肖睿陈磊
本书以主流的Scrapy爬虫框架为例，运用了大量案例和实践，介绍了Python网络爬虫的组成、爬虫框架的使用以及分布式爬虫等内容。

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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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深度学习训练营21天实战TensorFlow+Keras+scikit-learn

张强主编
21天实战，21个典型的人工智能应用场景。

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深度学习原理与实践

陈仲铭
（1）大量图例，简单易懂。作者亲自绘制了大量插图，力求还原深度学习的算法思想，分解和剖析晦涩的算法，用图例来表示复杂的问题。生动的图例也能给读者带来阅读乐趣，快乐地学习算法知识，体会深度学习的算法本质。（2）简化公式，生动比喻。深度学习和机器学习类的书中通常会有大量复杂冗长的算法公式，为了避免出现读者读不懂的情况，本书尽可能地统一了公式和符号，简化相关公式，并加以生动的比喻进行解析。在启发读者的同时，锻炼读者分析问题和解决问题的能力。（3）算法原理，代码实现。在介绍深度学习及相关算法的原理时，不仅给出了对应的公式，还给出了实现和求解公式的代码，让读者明确该算法的作用、输入和输出。原理与代码相结合，使得读者对深度学习的算法实现更加具有亲切感。（4）深入浅出，精心剖析。理解深度学习需要一定的机器学习知识，本书在D1章介绍了深度学习与机器学习的关系，并简要介绍了机器学习的内容。在内容安排上，每章依次介绍模型框架的应用场景、结构和使用方式，最后通过真实的案例去全面分析该模型结构。目的是让读者可以抓住深度学习的本质。（5）入门实践，案例重现。每一章最后的真实案例不是直接堆砌代码，而是讲解使用该算法模型的原因和好处。从简单的背景知识出发，使用前文讲解过的深度学习知识实现一个实际的工程项目。实践可以用于及时检验读者对所学知识的掌握程度，为读者奠定深度学习的实践基础。将一本技术书籍写得通俗易懂谈何容易，但《深度学习原理与实践》这本书确实做到了。书中对近年来火热的深度学习理论知识进行简单剖析，化繁为简，没有局限于坐而论道，而是将实例和数学理论相结合，让读者能够快速理解各种模型并上手实践，值得细读。--唐春明　广州大学数学与信息学科学院副院长本书从原理、方法、实践这3个维度系统地介绍了深度学习的方方面面，内容详实，解读清晰，细节与全貌兼顾，既适合初学者阅读，也可以作为深入研究的参考用书。--杨刚　西安电子科技大学教授近年来出版的深度学习相关图书中，本书是我见过非常有指导意义的中文书籍之一。本书对ANN、CNN、RNN等模型进行深入浅出的介绍，引入大量图例和简化后的公式，让算法浅显易懂。每一章的实践内容都给人惊喜，强烈推荐！--吴健之　腾讯音乐高级工程师作为产品经理，我能看懂的深度学习书籍实在太少了。本书恰到好处，插图丰富直观，数学公式简练，很喜欢此类风格的图书，易懂好学。即使你不是程序员或算法专家，该书也值得一看！--张瑞　中软国际高级产品经理

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深度学习算法与实践

于子叶
本书旨在为读者建立完整的深度学习知识体系。全书内容包含3个部分，第一部分为与深度学习相关的数学基础；第二部分为深度学习的算法基础以及相关实现；第三部分为深度学习的实际应用。

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Keras与深度学习实战

张良均　主编
本书以Keras深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用Keras进行深度学习的重要内容。全书共7章，内容包括深度学习概述、Keras深度学习通用流程、Keras深度学习基础、基于RetinaNet的目标检测、基于LSTM网络的诗歌生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，通过练习和操作实践，读者可

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PyTorch与深度学习实战

胡小春
本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章，内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，希望通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内

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