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100 条"《深度学习》套装"搜索结果
《深度学习》套装
《Keras深度学习》“基础知识算法原理经典案例”,从全连接网络到复杂模型,从数据清洗到翻译模型,一本书轻松搞定Keras。本书适合读者:人工智能深度学习爱好者、算法工程师、计算机视觉专业相关学生、机器学习深度学习等人工智能化各类从业人员本书特色:1.入门门槛低,内容安排符合学习规律从搭建环境学起——不同环境下相关软件和工具的下载和安装——深度学习基础理论——最后通过Keras实现深度学习的各类经典应用。由简到难,逐步深入,适合深度学习和机器学习零基础的读者学习。2.注重新手友好性,理论结合实践作者以学生的视角,将自己Keras实际学习过程中的经验进行积累,让新手更容易上手。在具体介绍过程中给出短小精悍的示例,让读者能边学习边实践,缩短新手与老手之间的差距。3.技术面广泛,注意技巧丰富本书内容涵盖10种Python常用数据结构、5种主流数据分析工具、卷积神经网络、序列处理、函数式API及应用、Keras在深度生成式模型中的应用等。包括5个综合实战案例,所选案例涉猎广泛而丰富,既有计算机视觉领域的图像分类问题的经典案例,也有基于神经网络的翻译系统实战。在代码示例中,不仅仅包含了模型构建和设计的核心思想,同时也兼顾了新手容易犯错的细节展示。《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》讲解细:沿着需求→算法→代码实现的思路,适合各类读者图示多:全书200多张图片,助你快速理解算法核心案例全:将近80个代码案例,可以拿来就用涉及广:囊括神经网络、深度强化学习、可视化、加速计算等内容《PyTorch深度学习入门与实战(案例视频精讲)》一本强调实用性,注重读者实践的PyTorch深度学习。配套源代码文件及售后读者QQ群,与作者在线交流学习。内容详尽:全书内容全面且详尽,涉及到PyTorch深度学习的各个方面由浅入深:整书模型又简单到复杂,训练从CPU计算拓展到GPU计算提供程序:每个案例都提供Notebook程序,方便读者运行配套视频:配备二维码扫码看视频讲解,零基础也能轻松入门快速掌握案例实战:侧重于经典实战案例应用,让理论趋于实践。
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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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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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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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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: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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深度学习在动态媒体中的应用与实践
唐宏、陈麒、庄一嵘
本书是一本深度学习的基础入门读物,对深度学习的基本理论进行了介绍,主要以Ubuntu系统为例搭建了三大主流框架——Caffe、TensorFlow、Torch,然后分别在3个框架下,通过3个实战项目掌握了框架的使用方法,并详细描述了生产流程,最后讲述了通过集群部署深度学习的项目以及如何进行运营维护的注意事项。本书适合对深度学习有浓厚兴趣的读者、希望用深度学习完成设计的计算机专业或电子信息专业的高校
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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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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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百面深度学习 算法工程师带你去面试:
算法工程师带你去面试
葫芦娃
适读人群:本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度,求职者快速复习和补充相关的深度学习知识,以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外,非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员,也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。不可不读的深度学习面试宝典《百面机器学习》姊妹篇。Hulu诚意出品,全面收录135道算法面试题。一线大厂算法工程师合力创作,直击面试要点。从算法与模型到多领域应用,全方位解读深度学习。诚意推荐吴军/《浪潮之巅》《数学之美》作者华先胜/阿里巴巴达摩院人工智能中心主任,IEEEFellow李沐/AWS首席科学家,《动手学深度学习》作者孙茂松/清华大学人工智能研究院常务副院长本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度,求职者快速复习和补充相关的深度学习知识,以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外,非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员,也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。
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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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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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