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基于TensorFlow 2,系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型; 本书旨在填补理论和应用的鸿沟,帮助读者更好、更快地掌握深度学习的算法和原理。 本书旨在讲述深度学习的各种基本算法和原理,以及如何使用Python实现这些算法。本书首先介绍深度学习的相关基础知识,然后讨论深度神经网络的训练、激活函数与正则化等技术,着讲述卷积神经网络及其搭建方法,后阐述循环神经网络及其搭建方法。通过本书,读者可以深理解如何基于TensorFlow 2搭建、训练和应用深度学习模型。 本书主要内容: 线性模型、激活函数; 深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络; 模型评估和正则化; 搭建深度学习框架; 基于TensorFlow 2搭建卷积神经网络模型; 基于TensorFlow 2搭建循环神经网络模型。

本书是一本系统的提示工程学习指南,专为帮助读者在行AI原生应用发掌握提示设计的技巧、解决提示设计的真实问题而编写。 本书围绕提示工程展,详细阐述提示工程的理论基础和实际应用。本书共 10 章,每一章都围绕一个核心主题展,通过原理介绍、案例分析、实战应用等,系统介绍提示工程在 AI 原生应用发中的应用。 本书特色 1. 内容全面:从基础到阶、从原理到实践,系统掌握提示工程 2. 实战导向:包含提示工程的 100 多个实践案例和技巧 3. 由浅深:本书的初衷并非仅仅指导读者如何套用各种预设的提示模板,而是通过深理解并掌握提示工程,从而找到对大语言模型的输出有决定性影响的关键因子,推动AI原生应用的落地


1.内容严谨,结构清晰 在全面考虑人工智能发展脉络的基础上,精心筛选知识,突出导论课程的核心意义,着重关注重要的知识,有利于教师在规划课时内行有效的课堂教学,同时也便于读者自主学习。 2.案例丰富,有趣宜学 本书融合了与学生生活紧密相关的丰富教学案例,以通俗易懂的方式帮助读者理解重要而难以理解的知识,而提升读者的学习兴趣。 3.紧跟前沿,着眼未来 编者着眼于最新的技术成果,在书中介绍了人工智能相关行业的发展趋势和市场动态,在拓宽读者认知边界的同时,力求提高读者的科学素养。 4.录制微课,创新教学 本书提供针对重、难知识的微课视频,助力造新形态精品教材。读者可以通过多种智能化展示方式和渠道随时自学,最大程度提高自己的学习效率。

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将理论与实践结合。本书以知识和广电大数据案例为主线,介绍在大数据技术中Hive的主要用法。 以任务为导向。本书从知识到实操,再到具体的项目,让读者明白如何利用所学知识来解决问题,通过实训和课后习题帮助读者巩固所学知识,从而使读者真正理解并应用所学知识。 注重启发式教学。本书内容围绕利用Hive处理大数据的流程展,不堆砌知识,着重于思路的启发与解决方案的实施。通过对从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,读者将真正理解并掌握Hive大数据存储和处理技术。

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从感知到协作,深度解析Agent的六大通用架构 系统地拆解21个核心设计模式,手把手构建可复用、可演的智能体系统 通过90余幅原理与架构图,将复杂的Agent系统设计清晰地可视化

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深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow 2实践
《深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow2实践》旨在帮助读者掌握深度学习和自然语言处理的基本原理和实际运用,讲述了最新的研究成果,以及人们最感兴趣的深度学习生成自然语言等热门领域。此外,《深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow2实践》提供了基于深度学习框架TensorFlow的实际编程示例,使理论与实践相辅相成。

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秋叶大叔 秒懂AI系列 重磅新作,深探讨AI在论文写作中应用的实用技巧; 注重方法逻辑,适用于DeepSeek、豆包、文心一言和ChatGPT等各种AI大模型; 论文选题、前言写作、大纲写作、正文写作、数据分析、摘要写作、结语撰写、文稿翻译与润色、答辩PPT制作。


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DeepMind人手一本! 屡次对战深度学习三巨头,揭秘大脑黑盒到底是神经网络机器,还是加工符号的机器

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