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本书是一本阅读起来特别轻松、学习一点都不费劲的TensorFlow入门书。本书基于TensorFlow 2.0版本, 从机器学习和TensorFlow的基础开始, 针对初学者只选择实际应用中的必需最小知识量, 对前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习进行了浅显易懂且快速有效的阐述, 其中包括了很多具体的TensorFlow示例, 最后一章的项目实战能够教会初学者使用深度学习解决实际问题, 从而进入人工智能这一前沿的热门
本书分两篇,篇是理论篇,第二篇是路径篇。篇介绍了智能家居的基本构架和主要应用、智能家居的发展和智能家居涉及的关键技术。第二篇介绍了智能家居的规划设计与实际落地应用、智能家居控制系统的建设、智能家电控制系统的建设、智能家居安防系统、智能照明控制系统以及发展智能家居的难点与对策。 本书适合智能家居建设的管理者、相关专业的研究人员和学生学习参考,也可供对智能家居感兴趣的人士阅读...
本书全面系统地讲解了机器学习的理论与方法,内容主要包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、非参数贝叶斯模型、聚类分析、图模型、支持向量机、矩阵分解、深度学习及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展,理解和掌握它的基本原理、方法与主要应用。本书内容丰富,着重机器学习理论的推导与证明,并通过实例进行方法的分析与比较。同时,本书强调机器学习的系统性、完整性和时效性,可读性强...
本书全面介绍自动机器学习,主要包含自动机器学习的方法、实际可用的自动机器学习系统及目前所面临的挑战。在自动机器学习方法中,本书涵盖超参优化、元学习、神经网络架构搜索三个部分,每一部分都包括详细的内容介绍、原理解读、具体运用方法和存在的问题等。此外,本书还具体介绍了现有的各种可用的AutoML系统,如Auto-sklearn、Auto-WEKA及Auto-Net等,并且本书很后一章详细介绍了具有代表性的AutoML挑战赛及挑战赛结果背后
本书介绍强化学习原理、算法及其实现。内容涉及基于模型的强化学习、基于采样-估计的强化学习、基于逼 近理论的强化学习及深度强化学习等。 本书以教学为目标进行选材,力求阐述严谨、重点突出、深入浅出,以便于教学与自学。 本书面向所有对强化学习感兴趣的读者,可作为高等学校理工科高年级本科生、研究生强化学习课程教材或 参考书...
本书共5章内容, 主要结合目前流行的人工智能编程语言Python对机器学习案例进行分析, 介绍机器学习的相关理论, 并展示使用机器学习方法解决实际应用问题的具体过程。本书包括基础知识、分类案例、聚类案例、回归预测案例和综合案例, 力争通过通俗易懂的案例和代码分析使读者快速掌握机器学习的具体应用方法...
本书是一本介绍深度学习核心算法的书籍。书中以轻松、直白的语言,生动、详细地介绍了与深度学习模型相关的基础知识,深入剖析了深度学习核心算法的原理与本质。同时,书中配有大量案例与源码,帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。此外,书中还介绍了深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统领域的应用,从原理层面揭示其思想,帮助读者在这些领域中夯实技术基础...
强化学习是实现决策智能的主要途径之一。经历数十年的发展,强化学习领域已经枝繁叶茂,技术内容纷繁复杂,这也为初学者快速入门造成障碍。 本书是一本深度强化学习领域的入门读物。全书分为四部分。部分主要阐述强化学习领域的基本理论知识;第二部分讲解深度强化学习常用算法的原理、各算法之间的继承与发展,以及各自的算法流程;第三部分总结深度强化学习算法在游戏、推荐系统等领域的应用;第四部分探讨了该领域存在的问题和发展前景。 本书适合对强化学习感兴趣的
本书以工程实践为主线,基于TensorFlow 2.0软件框架详细介绍了深度学习的工作原理和方法,并以实际代码为例,剖析了构建神经网络模型的流程、全连接网络的运行原理、卷积神经网络的结构与运行机制、循环神经网络的结构与运行机制,讨论了使用Dense、Conv1D、Conv2D、SimpleRNN、LTSM、GRU、Bidirectional等深度学习模型解决计算机视觉、序列问题的方法,并在此基础上基于具体示例介绍了深度学习的高阶实践.
这是一本故事性、趣味性十足的讲解自然语言处理的入门图书。 本书以黄鼠狼想要制作一个机器人的故事为主线,通过黄鼠狼与其他动物的交流引出制作机器人过程中遇到的各种问题及找到的解决方案,并通过对每个阶段的机器人进行分析,详细介绍词法分析、句法分析、语义分析、文本生成、语音识别等关键技术,帮助读者深入理解有关自然语言处理的知识。 本书很好适合作为中小学生了解人工智能、机器学习、自然语言处理的入门书,能为他们以后深入学习自然语言处理打下坚实的基
本选题宏观而全面地介绍了人工智能的理论和实践,阐述了人工智能领域的核心内容,并较为深入的介绍了各个主要研究方向的理论基础及应用。全书分为8章:章介绍人工智能的基本概念、研究目标及发展情况;第2章讲解人工智能领域常用的数学概念;第3、4章讨论人工智能在通讯领域、控制领域的应用原理及常见技术;第5章讲解人工智能的核心算法――深度学习算法的原理、发展、应用及实现;第6章讨论人工智能在机器人领域的应用及常见技术;第7章引发人工智能在安全、教育
阎连科
老王子
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
梁实秋
汪曾祺
刘争争
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