大话自动驾驶 自动驾驶 “百科全书”,全面科普自动驾驶软硬件知识及行业故事,有趣有深度,多位高校学者及业内专家推荐
多位高校学者及业内自动驾驶专家倾情推荐。 趣味性和专业性兼备的自动驾驶深度科普书。 全面介绍自动驾驶领域的软硬件及行业知识。 外行人能轻松看懂,内行人看后有深刻感悟。
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AIGC是热点,可以帮我们做很多工作,甚至有些工作可以由AIGC来做
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与AI对话:ChatGPT提示工程揭秘 人人都是提示工程师(PromptEngineering)|系统介绍ChatGPT|揭秘本世纪头等重要的职业技能|教你构建高质量的提示指令,成为与AI交流的高手
揭秘本世纪头等重要的职业技能 教你构建高质量的提示指令,成为与AI交流的高手,高效工作 系统讲解ChatGPT核心原理 作者资深:名校教授、自然语言处理专家倾情撰写 通俗易懂:人人都能读懂,兼具趣味性和科学性 脉络清晰:聚焦ChatGPT技术科普 手把手讲解构建高质量提示指令的7大类方法 系统性强:把复杂深奥的理论讲得清晰透彻明白 实用性强:实例涵盖翻译、纠错与润色、文学创作、新闻撰写、信息获取、决策支持、解题、编程,助你升职加薪 第1部分 基础知识 第1章~第3章:ChatGPT的基本概念、用法,以及语言模型的原理和发展历史。提示工程的概念和设计方法。 你将学到: ChatGPT是什么 技术人员常说的GPT-1到GPT-4分别指什么 语言模型是什么 语言模型的发展历程 为什么Transformer是ChatGPT类模型的基础 语言模型是如何训练的
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《神经网络与深度学习》是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍,它不是教科书,作者已尽量把公式减少到极少,以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备。《神经网络与深度学习》涵盖了神经网络的研究历史、基础原理、深度学习中的自编码器、深度信念网络、卷积神经网络等,这些算法都已在很多行业发挥了价值。《神经网络与深度学习》适合有志于从事深度学习行业的,或想了解深度学习到底是什么的,或是有一定机器学习基础的朋友阅读。
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21个项目玩转深度学习 基于TensorFlow的实践详解 何之源【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《2个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。通过本书,读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用,还可以使用神经网络生成图像和文本,进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎,训练机器玩游戏。全书共包含2个项目,分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣,了解算法和编程框架的细节,让学习深度学习算法和TensorFlow的过程变得轻松和高效。本书代码基于TensorFlow.4及以上版本,并介绍了TensorFlow中的一些新特性。本书适合有一定机器学习基础的学生、研究者或从业者阅读,尤其是希望深入研究TensorFlow和深度学习算法的数据工程师,也适合对人工智能、深度学习感兴趣的在校学生,以及
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深度学习框架PyTorch 入门与实践 陈云 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《深度学习框架PyTorch 入门与实践》从多维数组Tensor开始,循序渐进地带领读者了解PyTorch各方面的基础知识。结合基础知识和前沿研究,带领读者从零开始完成几个经典有趣的深度学习小项目,包括GAN生成动漫头像、AI滤镜、AI写诗等。《深度学习框架PyTorch 入门与实践》没有简单机械地介绍各个函数接口的使用,而是尝试分门别类、循序渐进地向读者介绍PyTorch的知识,希望读者对PyTorch有一个完整的认识。《深度学习框架PyTorch 入门与实践》内容由浅入深,无论是深度学习的初学者,还是头次接触PyTorch的研究人员,都能在学习本书的过程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用经验的用户,也能够从本书中获得对PyTorch不一样的理解。
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深入浅出深度学习 原理剖析与Python实践 黄安埠 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《深入浅出深度学习 原理剖析与Python实践》介绍了深度学习相关的原理与应用,全书共分为三大部分,部分主要回顾了深度学习的发展历史,以及Theano的使用 第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识,包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和至优化算法 在第三部分中,针对若干核心的深度学习模型,如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解,并针对不同的模型给出相应的具体应用。《深入浅出深度学习 原理剖析与Python实践》适合有一定高等数学、机器学习和Python编程基础的在校学生、高校研究者或在企业中从事深度学习的工程师使用,书中对模型的原理与难点进行了深入分析,在每一章的后面都提供了详细的参考文献,读者可以对相关的细节进行更深入的研究。理论与实践相结合,《深入浅出深度
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解析深度学习 卷积神经网络原理与视觉实践 魏秀参 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
深度学习,特别是深度卷积神经网络是人工智能的重要分支领域,卷积神经网络技术也被广泛应用于各种现实场景,在许多问题上都取得了超越人类智能的结果。本书作为该领域的入门书籍,在内容上涵盖深度卷积神经网络的基础知识和实践应用两大方面。《解析深度学习 卷积神经网络原理与视觉实践》共4章,分为三个部分 *部分为绪论 第二部分(第~4章)介绍卷积神经网络的基础知识、基本部件、经典结构和模型压缩等基础理论内容 第三部分(第5~4章)介绍深度卷积神经网络自数据准备开始,到模型参数初始化、不同网络部件的选择、网络配置、网络模型训练、不平衡数据处理,*终到模型集成等实践应用技巧和经验。《解析深度学习 卷积神经网络原理与视觉实践》并不是一本编程类书籍,而是希望通过“基础知识”和“实践技巧”两方面使读者从更高维度
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深度学习 Caffe之经典模型详解与实战 乐毅 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书首先介绍了深度学习相关的理论和主流的深度学习框架,然后从Caffe深度学习框架为切入点,介绍了Caffe的安装、配置、编译和接口等运行环境,剖析Caffe网络模型的构成要素和常用的层类型和Solver方法。通过LeNet网络模型的Mnist手写实例介绍其样本训练和识别过程,进一步详细解读了AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、Siamese和SqueezeNet网络模型,并给出了这些模型基于Caffe的训练实战方法。然后,本书解读了利用深度学习进行目标定位的经典网络模型 FCN、R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN和SSD,并进行目标定位Caffe实战。本书的,从的Kaggle网站引入了两个经典的实战项目,并进行了有针对性的原始数据分析、网络模型设计和Caffe训练策略实践,以求带给读者从问题提出到利用Caffe求解的完整工程经历,从而使读者能尽快掌握Caffe框架的使用技巧和实战经验。针对Caffe和深度学习领域的初学
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TensorFlow实战 黄文坚、唐源【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
Google近日发布了TensorFlow.0候选版,这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于205年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜,推出了分布式版本,服务框架TensorFlowServing,可视化工具TensorFlow,上层封装TF.Learn,其他语言(Go、Ja、Rust、Haskell)的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold,以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现(InceptionNet、SyntaxNet等)。在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准。《TensorFlow实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow(基于.0版本API)。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理,TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络 AutoEncoder、MLP、CNN(AlexNet,VGGNet,InceptionNet,ResNet)
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本书可作为通识性选修课程的教学用书。本书内容包括人工智能的概念、知识工程、确定性和不确定性推理、搜索技术、机器学习、人工神经网络与深度学习、自然语言处理、多智能体系统等。全书弱化理论知识,以了解性内容为主。通过本书的学习,可使所有相关专业学生对人工智能有一个基础性的认识,方便后续相关课程的学习。
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