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  • 深度学习简明教程

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    本书分为四部分,共16章。其中,深度学习理论概述部分(第1章)分析了人工智能的历史、发展与现状;深度学习模型基础部分(第2-8章)从神经网络的基础出发,讨论了人工神经网络的结构、原理、性质与典型应用,并依序详细回顾了反向传播算法、卷积神经网络、自编码网络、Hopfield神经网络、循环神经网络等几类基本网络的功能、结构、算法与典型应用;深度学习进阶部分(第9-14章)分别对残差网络、生成式对抗网络、深度强化学习、图神经网络、多尺度深度

  • 智能机器人导论

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    随着自动化和人工智能技术的迅猛发展,智能机器人技术已经成为推动社会各个领域进步的关键引擎。在这一背景下,本书从扎实的理论基础出发,结合领域内经典案例及实践性强的实验实践系统,全面阐述了智能机器人的发展历程、基本理论和经典方法等内容。本书共分为12章。第1章概述了智能机器人的发展历程和基本研究内容,旨在为读者提供宏观的认知。第2章至第4章侧重介绍了智能机器人的基础理论和前沿研究,结合经典算法进行深入探讨。第5章至第11章选取了多个经典智

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