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音像TensorFlow与Keras--Python深度学习应用实战陈允杰
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篇 人工智能与深度学习的基础 章 认识人工智能与机器学习 1-1 人工智能概论 1-1-1 人工智能简介 1-1-2 人工智能的应用领域 1-1-3 人工智能的研究领域 1-2 认识机器学习 1-2-1 机器学习简介 1-2-2 机器学习可以解决的问题 1-3 机器学习的种类 1-3-1 监督式学习 1-3-2 非监督式学习 1-3-3 半监督式学习 1-3-4 强化学习 课后检测 第2章 构建TensorFlow与Keras开发环境 2-1 认识TensorFlow与Keras 2-1-1 Google的TensorFlow 2-1-2 Keras 2-2 构建Python深度学习的开发环境 2-2-1 使用Anaconda创建开发环境 2-2-2 需要安装GPU独立显卡 - 使用Spyder集成开发环境 2-4 Jupyter Notebook的基本使用 2-5 创建与管理Python 虚拟环境 课后检测 第3章 深度学习的基础 3-1 认识深度学习 3-1-1 人工智能、机器学习与深度学习的关系 3-1-2 什么是深度学习 3-1-3 深度学习就是一个函数集 3-2 深度学习的基础知识 3-2-1 图形结构 3-2-2 向量与矩阵 3-- 微分与偏微分 3-3 深度学习的神经网络——构建计算图 3-3-1 神经元 3-3-2 感知器 3-3-3 深度学习的神经网络种类 3-4 深度学习的数据——张量 3-4-1 张量的种类 3-4-2 张量运算 课后检测第2篇 多层感知器——回归与分类问题第3篇 卷积神经网络——计算机视觉第4篇 循环神经网络——自然语言处理第5篇 构建深度学习模型
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