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  • [正版]套装5本Python深度学习入门 人工智能书籍 Python机器学习实战深度学习与神经网络编程ai算法 Ten
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    • 作者: 无著
    • 出版社: 人民邮电出版社
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    • 作者: 无著
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 装帧:套装
    • ISBN:9787132593225
    • 版权提供:人民邮电出版社

            铺公告

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    【套装5本】Python编程从零基础到项目实战+TensorFlow深度学习算法原理与编程实践+Python神经网络编程+深度学习入门+深度学习
                定价 475.60
    出版社 中国水利水电出版社,人民邮电出版社
    版次 1
    上架时间 2018年12月
    开本 16开,32开
    作者  
    装帧 平装
    册数 5
    字数  
    ISBN编码 9787517067146



    《深度学习入门 基于Python的理论与实现》是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。


    《Python神经网络编程》首先从简单的思路着手,详细介绍了理解神经网络如何工作所 须的基础知识。dy部分介绍基本的思路,包括神经网络底层的数学知识,第2部分是实践,介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法,从而逐渐使用该语言构建神经网络,以能够识别人类手写的字母,特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展,介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级,甚至让其在Raspberry Pi上工作。


    《Python编程从零基础到项目实战(微课视频版)》是一本介绍Python相关知识的Python基础教程,也是一本Python视频教程,内容涉及算法、Python数据分析、图形处理、Web开发、科学计算、项目管理、人工智能、Python爬虫等。其中第Ⅰ部分为Python基础篇,首先从Python的安装开始,随后介绍了变量和数据类型、条件分支与循环、列表与元组、字典、函数、类、标准库以及程序中的异常现象及处理方法;第Ⅱ部分为Python提高篇,介绍了文件处理、图形用户界面、数据库操作、线程与进程、测试及打包等知识;第Ⅲ部分为拓展篇,介绍了Python在Web应用、商业级别的技术框架、大数据应用、AI应用等方面的拓展知识。全书通过“三酷猫”将案例串联起来,由浅入深、生动有趣,在增加趣味性的同时,让读者对Python的具体使用有一个完整的认识。另外,本书配备了77集微视频讲解、提供完整的源代码及PPT课件下载。具体下载方法见“前言”中的相关介绍。


    TensorFlow是谷歌研发的人工智能学习系统,是一个用于数值计算的开源软件库。《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》以基础+实践相结合的形式,详细介绍了TensorFlow深度学习算法原理及编程技巧。通读全书,读者不仅可以系统了解深度学习的相关知识,还能对使用TensorFlow进行深度学习算法设计的过程有更深入的理解。《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》共14章,主要内容有:人工智能、大数据、机器学习和深度学习概述;深度学习及TensorFlow框架的相关背景;TensorFlow的安装;TensorFlow编程策略;深度前馈神经网络;优化网络的方法;全连神经网络的经典实践;卷积神经网络的基础知识;经典卷积神经网络的TensorFlow实现;循环神经网络及其应用;深度强化学习概述;TensorFlow读取数据的API;TensorFlow持久化模型的API;可视化工具TensorBoard的使用;TensorFlow使用多GPU或并行的方式加速计算等。


    《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:dy 部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

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