"机器"相关书籍
  • 李震
  • 这是一本通俗易懂的机器人技术实践参考书,收录了多种有趣的简易机器人制作方案。着重介绍制作过程以及原理的解释、分析。
  • 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。
  • 码高机器人教育
  • 结构图解:清晰的搭建步骤,提高孩子动手能力材料明确:每个实例均列出完整零件清单编程指导:详细的程序设计,锻炼孩子逻辑思维视频演示:扫描二维码即可观看视频指导
  • 谢文睿
  • 适读人群:(1)高等院校人工智能、计算机、自动化等相关专业机器学习方向的学生;(2)学术界机器学习领域的研究人员和教师;(3)工业界对机器学习感兴趣的专业人员和工程师。1.周志华教授“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南!“南瓜书”系Datawhale成员自学笔记,对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导(重难点公式覆盖率达99%),旨在解决机器学习中的数学难题。2.机器学习初学小白提升数学基础能力的必备练习册!以本科数学基础视角对“西瓜书”里比较难理解的公式加以解析和推导细节,补充大量重、难点数学知识和参考材料,分享在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法,对于初学机器学习的小白也能上手练习!3.俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光(博主@爱可可-爱生活)、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐
  • 龚仲华
  • 本书可以指导各类人员全面掌握ABB机器人的编程技术,并力争成为迄今ABB工业机器人编程技术完整的指导文献和工业机器人使用.
  • 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
  • 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。
  • 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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