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100 条"深度学习500问——AI工程师面试宝典"搜索结果
深度学习500问——AI工程师面试宝典
深度学习500问——AI工程师面试宝典
  • 李剑
  • 深度学习理论算法与计算机视觉应用全面解析。
人工智能程序员面试笔试宝典 电子书
人工智能程序员面试笔试宝典
  • 猿媛之家 组编 张珂 等编著
  • 《人工智能程序员面试笔试宝典》是一本讲解人工智能面试笔试的百科全书，在写法上，除了讲解常见的面试笔试知识点，还引入了相关示例和笔试题辅以说明，让读者能够更加容易理解。《人工智能程序员面试笔试宝典》将人工智能面试笔试过程中各类知识点一网打尽，在内容的广度上，通过各种渠道，搜集了近3年来知名IT企业针对人工智能岗位面试涉及的知识点，包括但不限于人工智能、计算机网络、操作系统、算法等，所选择的知识点均为
数据库程序员面试笔试宝典 电子书
数据库程序员面试笔试宝典
C#程序员面试算法宝典 电子书
C#程序员面试算法宝典
  • 猿媛之家 组编
  • 覆盖近3年C#程序员面试笔试中超过98%的高频算法知识点。
程序员面试笔试宝典 第2版 电子书
程序员面试笔试宝典 第2版
  • 何昊
  • 本书除了对传统的计算机相关知识（C/C++、数据结构与算法、操作系统、计算机网络与通信、软件工程、数据库、智力题、英语面试等）进行介绍外，还根据当前计算机技术的发展潮流，对面试笔试中常见的海量数据处理进行了详细的分析。
程序员面试笔试宝典第3版 电子书
程序员面试笔试宝典第3版
深度学习图像识别技术 电子书
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。
动手学深度学习（PyTorch版） 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。
深度学习与医学图像处理 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。
Python深度学习（第2版） 电子书
Python深度学习（第2版）
TensorFlow深度学习项目实战（深度学习系列） 电子书
TensorFlow深度学习项目实战（深度学习系列）
  • [美] 卢卡·马萨罗
  • 本书用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统，实现有趣的深度学习项目。
深度学习——原理、模型与实践 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。
Python深度学习实战——基于Pytorch 电子书
Python深度学习实战——基于Pytorch
  • 主编
  • 本书以深度学习框架PyTorch为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，主要分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比，机器学习基础知识，深度学习框架基础，Logistic回归，多层感知器，计算机视觉，自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth
深度学习程序设计实战 电子书
深度学习程序设计实战
  • 方林 编著
  • 本书以Python语言和Tensorflow为工具，由浅入深地讲述了深度学习程序设计的基本原理、算法和思考问题的方法，内容包括自顶向下的程序设计、递归程序设计、面向对象的程序设计、反向传播算法、三层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络和目标检测等。
深度学习入门与TensorFlow实践 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。
TensorFlow深度学习基础与应用 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。
Python深度学习与项目实战 电子书
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。
深度学习原理与 TensorFlow实践 电子书
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
用Python实现深度学习框架 电子书
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
PaddlePaddleFluid深度学习入门与实战 电子书
PaddlePaddleFluid深度学习入门与实战
  • 潘志宏
  • 本书全面讲解PaddlePaddleFluid框架在深度学习领域的应用。
深度学习从入门到精通 电子书
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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李剑
围绕智能机器人关键技术，讲述了机器人应用技术，适合相关专业人员阅读。
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