深度学习的数学原理与实现 数学原理、公式推导、代码实现，帮助你快速掌握深度学习原理及实现
本书从深度学习的基础知识出发，介绍深度学习每个组成部分的原理，并推导出其中的数学公式，以帮助读者掌握深度学习的理论知识。本书还讲解了具体的代码实现，让读者在掌握深度学习原理的同时，也能通过动手实践深入理解这些知识。
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心智的10大模型 纽约大学计算神经科学家格蕾丝·林赛重磅新作 物理学工程学和数学如何塑造我们对大脑的理解 计算机神经网络
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人工智能基础 中学生的人工智能入门教材 东南大学信息科学与工程学院与苏州第十中学联手打造
本书是东南大学信息科学与工程学院与苏州第十中学联手打造的一本适合中学生学习人工智能的入门教材
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DeepSeek极简入门与应用 附赠274个高质量提示词零基础轻松学会使用DeepSeek DeepSeek结构化提示词 保证正版 假一罚十
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万物皆计算 科学奇才的探索之旅 人工智能书籍计算思维这才是chatgpt万维钢科技群星闪耀时认知觉醒 官方正版 出版社直发
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变现攻略轻松玩赚DeepSeek玩转deepseek一站式掌握ai变现新方式从内容创作到价值兑现 精准实操 案例解读 效 保证正版 假一罚十
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全书从背景介绍、理论细节，到实际应用，再到总结与拓展，深入浅出。 涵盖了学习图深度学习必须了解的基础知识，图深度学习中经典的模型方法，图深度学习在实际中的应用方法，以及图深度学习*的研究热点和前沿进展。 揭秘图深度学习的基本原理和经典算法，包括现代图嵌入、用于简单图和复杂图的GNN、GNN 的健壮性和可扩展性及GNN 之外的图深度模型。 应用部分介绍了GNN 在典型领域的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘、生物化学和医疗健康 适合计算机科学、人工智能和机器学习等相关专业各个阶段的学生学习，也可供信息领域相关从业者，包括工程师和研究人员阅读。
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在这本通俗易懂的入门级指南的引导下，了解如何将深度学习应用于各种异常检测任务！本书浓墨重彩地描述如何利用Python中的Keras和PyTorch框架，将各种深度学习模型应用于半监督和无监督异常检测任务。 《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》开篇讨论异常检测的含义、用途和重要性。在介绍用Python的scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法后，本书引入深度学习方法，详述如何在Keras和PyTorch中构建和训练深度学习模型，重点分析各类自动编码器、RBM、RNN、LSTM和TCN等深度学习模型在异常检测领域的应用。除了讲解基于时间序列的异常检测的基础知识外，本书还探索无监督和半监督异常检测的相关内容。 学习《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》后，你将全面了解异常检测的基本任务，掌握各种处理异常检测的方法(从传统方法到深度学习方法等
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文章阅读量10万 的作者倾力打造的一份超简单PyTorch入门教程，适合所有想要了解深度学习和PyTorch的人群。 更适合小白的思路与讲解方式：从硬件挑选、系统配置开始，图文并茂，手把手教你搭建神经网络。 内容涵盖图片识别、文本翻译、强化学习、生成对抗网络等流行的深度学习应用。
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人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法 AI算法入门教程，算法导论，实例讲解人工智能基础算法！丰富的示例代码和在线资源，提供在线实验环境，源代码下载，方便动手实践与拓展学习，全彩印刷
1.实例讲解易于理解的人工智能基础算法：本书介绍了基于基因、鸟类、蚂蚁、细胞和树的算法，这些算法可用于查找*路径、识别模式、查找数据背后的公式，甚至 模拟简单的生命等； 2.丰富的示例代码和在线资源，方便动手实践与拓展学习； 3.提供在线实验环境，源代码下载； 4.全彩印刷。 5.《人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法》是系列图书第二本，卷1《人工智能算法 卷1 基础算法》已在人民邮电出版社出版； 大自然为人类的发明创造提供了源源不断的灵感。本书介绍了一些在人工智能场景提供解决方案的算法，涉及交叉和突变、遗传算法、粒子群优化、细胞自动机等问题 它们无一不受到基因、鸟类、蚂蚁、细胞或树的启发。虽然算法的灵感来源是大自然，但读者不必具备生物学知识也能读懂本书。 人工智能算法 系列图书的目标读者是那些对人工智能
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模式识别与人工智能（基于MATLAB） 10余年模式识别领域教学与科研成果总结，理论知识系统全面，案例实践性强，所用数据为酒瓶颜色的RGB三基色原始数据，数据量大，信息丰富
《模式识别与人工智能（基于MATLAB）》以实用性、可操作性和实践性为宗旨，以酒瓶颜色分类的设计为例，将理论与实践相结合，介绍各种相关分类器设计。
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高效使用DeepSeek 实用操作指南从入门到精通零基础掌握deepseek手把手教你用AI deepseek办公技巧时
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一本书讲透Java线程：原理与实践 自顶向下解析JDK、JVM、Linux中的Java线程的多种底层实现原理与应用技巧。
本书由科大讯飞高级系统架构师撰写，结合大量源码与图示，通俗易懂；自顶向下解析JDK、JVM、Linux中的Java线程通信机制、同步机制、锁机制、原子计数器、线程安全容器、线程池的实现原理与应用技巧。
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DeepSeek从入门到变现 实用指南正版从入门到精通使用教程deepseek提示词小白入门手把手教如何使用ai快人一步
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【正版包邮】ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调（实战文本生成、智能问答、信息抽取、财务预警应用开发，掌握C 保证正版 现货包邮速发 假一罚十
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AI时代 学什么 怎么学 解读AI时代学习法 掌握未来核心竞争力 不被淘汰 人工智能启蒙实践书入门启蒙实践探索知识科普百
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Tensorflow 2.0神经网络实践 基于TensoFlow 2.0的神经网络入门实践指南，涵盖CNN、GAN等深度神经网络的基本概念、关键技术及应用
读者对象： 希望了解TensorFlow结构和新特性的数据科学家、机器学习的开发人员、深度学习的研究人员和具有统计知识的开发者。要充分利用这本书，需要你掌握Python编程语言方面的知识。 TensorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架，它使得每个人都能轻松开发机器学习解决方案。使用TensorFlow 2.0，你将研究一个改进后的框架结构，它提供了大量的新特性，以提升开发者的工作效率和便于开发者使用。 本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书从构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始介绍，之后将介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TensorFlow 2.0的工具（如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub）加速开发过程。 学完本书之后，你将能够使用TensorFlow 2.0开发任何机器学习问题的解决方案
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Python人工智能 汇聚新一代人工智能核心技术!全面掌握从理论到应用、从数据到模型、从编程语言到案例实现的全过程!
本书主要内容包括人工智能起源发展，特别是新一代人工智能的驱动因素和关键技术，并介绍通过Python编程语言的学习和数据统计、*化方法等理论学习掌握人工智能的开发工具和方法。进而引出深度学习与神经网络、GPU并行计算与CUDA编程等新一代人工智能的核心技术和方法，对于以往较为忽视的数据采集与数据集制作部分专门做一章节来介绍。*后以TensorFlow为平台，通过各种与实际生产生活联系紧密的热点应用为案例改编为实验，达到提升创新素养和提高技能水平的人才培养目标。
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ai实操 引流变现8步法 AI文案短视频投放直播社群IP矩阵管理AI引流获客变现全面赋能短视频经营实操指南当当自营同款A
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我们将要面对的是人类历史上首个机器能够独立思考的新时代 机器脑时代。 数据科学 机器学习正在推动世界发生着如同地壳运动般剧烈的变化，我们工作和生活的很多方面被算法渗透，被机器脑掌控，如道路交通、医疗诊断、员工管理、保险、零售业、股票交易，甚至是剧本写作、票房预测和新星发掘等方面，机器脑都发挥着越来越不容忽视的作用。 具有自学能力的机器正在将世界带入一个高速发展的快行轨道。机器学习使得机器可以代替人脑进行判断，它的影响范围和规模与计算机和统计学的应用不可同日而语。该领域的技术发展和升级速度非常快。 当有学习能力的机器脑在代替人类进行思考时： 会给我们的生活带来哪些变化？ 会对我们的工作产生怎样的影响？ 作为个体，我们该如何面对这样的时代？ 企业该如何在这样的时代生存发展？ 在机器脑时
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TensorFlow深度学习及实践（人工智能科学与技术丛书） 通过实例讲述在TensorFlow上实现深度学习的各种算法，书中给出70多个实例，深度学习零基础者也可以快速上手
《TensorFlow深度学习及实践》内容由浅入深，既有原理介绍，又有实战操作，使读者在实践中掌握相关知识，并为解决实际问题提供详细的方法；具有超强的实用性，实例丰富，不仅给出了70多个实例帮助读者理解概念，还提供了综合案例，如图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的应用；使用TensorFlow库实现各种模型，这样可以降低学习门槛，即使没有深度学习基础的读者也可以快速上手。
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MATLAB仿真及其在光学课程中的应用(第2版) 本书配有教学课件+程序代码+习题答案，MATLAB R2017a版本，辅以大量实例
重庆邮电大学胡章芳教授的MATLAB与光学课程结合的学习参考书，实例多，代码全，辅以课件和习题答案，可供教师教学参考、学生自学相关课程 用。
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VEX机器人创新编程设计（基于RobotC） VEX机器人搭建、编程快速入门，VEX机器人竞赛指导手册，全彩印刷，资料下载
本书主要有如下特色： 1.本书凝聚了编者指导学生参赛的诸多经验，系统总结了在RobotC软件中利用C语言对VEX机器人进行编程和设计的方法、技巧及注意事项； 2.丰富有趣的实战案例让你更直观更具体地感受VEX机器人的魅力和乐趣，同时能够发挥你的想象力，通过编程设计自己的机器人系统，控制它实现各种各样的功能； 3.全彩图解的形式，通俗易懂的语言，同时提供书中全部源程序下载，给读者带去更好的学习体验。
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深度学习导论与应用实践 产学研深度结合、千余名高校AI教师实战验证的专业图书
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TensorFlow深度学习——深入理解人工智能算法设计 系统论述深度学习的算法原理及TensorFlow工程实现！涵盖计算机视觉、自然语言处理、强化学习！清华、哈工大、浙大、腾讯专家联袂推荐！
本书适合初学者快速入门深度学习算法和TensorFlow框架。我们已讲故事的方式向读者一步步地介绍每个核心算法，非常详细地剖析算法原理，手把手实现每个算法实战，不但让读者能够了解算法的工作原理，更重要的是教会读者如何一步步地思考问题并解决问题。具体地，我们会介绍目前深度学习的数学原理，反向传播算法，卷积神经网络，循环神经网络，对抗生产网络，自编码器，神经网络结构搜索，图卷积网络等等一系列前沿核心算法。使读者不仅可以明白原理，还能学以致用。内容讲解细致，没有数学基础的读者也能轻松入门。内容全面：系统介绍了深度学习算法的理论知识和主流算法模型，如AlexNet、ResNet、DenseNet、LSTM、GRU、GAN、DQN、PPO等，详细剖析了每个算法的理论推导过程和应用场合。 实用性强：采用TensorFlow 2.x*框架进行实战，通过大量案例实现了计算
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创新创业+新工科教学质量研究——零基础学会Python人工智能
购书人员加QQ：508639936（申请时请标注 购书赠课-Python数据分析 ），凭购书小票领取《30天快速上手Python数据分析》三节试听课和50元网课优惠券。该活动有效期至2021年9月1日。
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深度学习——从神经网络到深度强化学习的演进 华为公司诺亚方舟实验室刘群、美国休斯敦大学韩竹、加拿大卡尔顿大学于非 北京邮电大学苏森、爱尔兰都柏林城市大学王小军、联袂推荐
深度学习是人工智能发展的第三次浪潮，相关算法在计算机视觉、自然语言处理、游戏、机器人、无人驾驶及医疗诊断等众多领域取得了显著的成果，在国内外引起了广泛的关注。目前深度学习技术在产业界发展成熟，广大高等院校也相继开设人工智能相关专业。为满足广大读者对于深度学习的学习需求，作者编著了此书。本书按照神经网络到深度强化学习的脉络介绍深度学习的演进与相关理论，帮助读者形成关于深度学习和强化学习系统全面的知识体系。《深度学习 从神经网络到深度强化学习的演进》呈现了以下深度学习和强化学习的理论、技术与应用： 神经网络与深度学习； 卷积神经网络； 循环神经网络及其他深层神经网络； 深度神经网络的训练方法； 轻量化神经网络模型； 强化学习算法； 多智能体多任务学习； 深度强化学习； 迁移学习。
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读者对象： 《智能搜索：大数据搜索引擎原理及算法解析》适合作为高等院校计算机、软件工程专业本科生、研究生的参考用书 ，对于对人工智能领域感兴趣的人士也有一定的参考价值。 本书特点 《智能搜索：大数据搜索引擎原理及算法解析》从搭建搜索集群框架基础开始，结合操作案例的演示，引导读者从零 开始，一步步掌握分布式检索的原理和全过程。同时《智能搜索：大数据搜索引擎原理及算法解析》还为读者提供服 务QQ群，为读者答疑解惑。
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图解人工智能 畅销书《图解机器学习》同系列作品，334张图解轻松入门，俯瞰技术全景，专业实用，图解版人工智能开发通识入门书，一本书全面了解人工智能开发基础知识！
1.内容全面 俯瞰全领域，网罗人工智能开发基础理论和技术； 2.图文并茂 334张图示帮助理解，以图配文，知识点清晰直观； 3.专业实用 详略得当，辅以公式和代码，为深入研究打基础。 知识点涵盖： 机器学习/深度学习/强化学习/图像和语音的模式识别/自然语言处理/分布式计算
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你为什么要买一本推荐系统的书，你一定就是想*终开发出真正的推荐系统。 你并不是想学习各种原理、算法，这些都是手段而不是目的。 本书可以满足你。 - 本书*终就是带你开发出三个真正的推荐系统 新闻推荐系统、音乐推荐系统、图书推荐系统。 真正的推荐系统是高度复杂的，可能用到多种算法、多种语言。 但，这不是我们学习的*路径，也不是把一堆知识乱如团给你的理由。 真正好书应该是可以抽丝剥茧、化繁为简、找到合理颗粒度的能力。 本书努力去做了。 - 本书假定，你只懂Python,就可以了。 然后，缺什么我们给你补什么。 只给你紧急而必需的（因为我们相信我们是给你推开一扇门，后面的留给后面） - 我们认为：具体的，总比抽象的更好理解 我们认为：动手做出的，总是听说的要真实 我们认为：人的认知就应该是从具体到抽象，再从抽象
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如何创造可信的AI：走向拥有常识和深度理解的可信的AI 2020世界人工智能大会重磅演讲嘉宾盖瑞·马库斯新作，陆奇、比尔·盖茨强烈推荐，人工智能从业者图书！
这是一本对当下人工智能大潮的反思之作。让人们了解到人工智能领域的真实状况，不受宣传报道的欺骗。与 人工智能霸主统治人类 的夸夸其谈不同，这本书既诊断出了当下人工智能领域的真实疾病，也开出了切实可行的治愈良方。 苇草智酷创始合伙人段永朝；中国科学院心理研究所所长，中国科学院大学心理学系主任，中国心理学会原理事长傅小兰；搜狗 CEO王小川；平安集团首席科学家肖京；乌镇智库理事长，《人工智能简史》作者尼克；比尔 盖茨；心理学大师，语言学家，《当下的启蒙》《心智探奇》作者史蒂芬 平克；现代语言学之父，认知科学领域创始人之一诺姆 乔姆斯基；图灵奖得主，《为什么:关于因果关系的新科学》作者朱迪亚 珀尔；麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室前主任罗德尼 布鲁克斯等联袂推荐。 湛庐文化出品。
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JavaScript深度学习 深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇，谷歌大脑团队核心开发人员官方解读TensorFlow.js，前端工程师不可错过的AI入门书
1.深度学*扛鼎之作《Python深度学*》姊妹篇； 2.谷歌大脑团队**开发人员官方解读TensorFlow.js； 3.前端工程师不可错过的AI入门书。
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预训练语言模型 详解ChatGPT背后技术Transformers结构！AI图书 OpenAI，豆瓣9.5星！代码细节充分！详细梳理预训练语言模型技术发展脉络！
ChatGPT背后的技术！ 豆瓣9.5星 代码细节充分 梳理预训练语言模型的发展历史、基本概念 剖析具有代表性的预训练语言模型的实现细节，配代码 预训练语言模型的评测、应用及趋势分析
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云原生：运用容器 函数计算和数据构建下一代应用 Azure计算团队的产品架构师撰写，现代云原生应用开发入门实践指南
本书旨在能够提供一些基础知识，来帮助开发者和架构师更从容地开启云原生应用之旅。本书首先介绍一些分布式系统的基本原理及其与云原生应用的关系，然后再进一步介绍容器和函数等相关技术，接着，本书会介绍服务间的通信模式、服务的弹性和数据模式，并讨论在什么情况下应该使用这些技术，*后会总结一些经验性的东西，例如如何结合DevOps方法，怎么兼顾可移植性，以及一些*佳实践。这些*佳实践对于打造一个成功的云原生应用是非常有帮助的。这本书不会手把手教你如何实现一个满足特定业务需求的云原生应用。但是在读完这本书之后，你一定会知道如何去设计、构建和运维一个成功的云原生应用。
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推荐系统与深度学习 腾讯技术大牛经验总结 免费提供配套源程序下载 本书除了在算法层面讲解推荐系统的实现 还从工程层面详细阐述推荐系统如何搭建
本书的五位作者均曾就职于腾讯，分别在不同的部门从事与推荐系统相关的工作。 推荐算法具有非常多的应用场景和巨大的商业价值。推荐算法种类很多，目前应用*广泛的应该是基于协同过滤的推荐算法。在2016年，随着阿尔法围棋（AlphaGo）大放异彩，新的一波深度学习浪潮已至。在图像、音频处理等领域，深度学习技术已成为当之无愧的王者；但在推荐领域，深度学习还处于发展阶段。同时，我们在平时工作学习中，发现市面上并没有关于两者相结合的书籍，只能在国外论文中发现相关的方法与应用。所以，我们决定以比较简单的表达方式，通过总结过往的推荐算法经验，将深度学习相关的应用介绍给更多的读者。
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人工智能原理与实践：基于Python语言和TensorFlow
1、图书内容倡导并实践理论实践相结合的教学方式，鼓励并督促学生“学习和练习相结合，理论与 实践相结合”。针对图书所要求的理论与实践并重，两方面都要抓，两方面都要硬的要求，在实际教学过程中，除了基本的课堂授课以外，还会将知识点都设计并贯穿到实验中，当堂实验当堂讲解当堂掌握，让学生尽快掌握基本知识的应用。 2、将 Python语言内容加入课程中，使得学生能够学习了解到目前 IT领域内比较受欢迎的热门编程 语言。进一步扩宽学生的知识范围，并为以后的就业打下了扎实的理论和实践基础。 3、TensorFlow 使用 Python 来构建和执行 graphs、编写程序等工作。Python 作为一种流行的脚本语言，拥有免费、跨平台、简单易用、使用广泛等优点；将它应用在人工智能课程的实验项目上，可以明显减少花费在实验项目上的时间，用Python 语言所写的代码也更
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谷歌围棋人工智能AlphaGo与李世石的 人机大战 受到广泛关注，那么，人工智能到底是什么？它的发展怎样？这本书给你解答。
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《MATLAB神经网络43个案例分析》详细论述了在MATLAB环境下如何实现神经网络，包括了常用的神经网络及相关理论，以及各种优化算法与神经网络的结合。考虑到MATLAB R2012b版本中神经网络工具箱作了更新，本书也新增了神经网络并行运算、定制神经网络、神经网络高效编程等章节，非常适合中高级神经网络研究人员参考。 作为众多宣讲MATLAB家族产品丛书中的一个系列，该书的*特点是接地气，实用性强。四位作者都是长期活跃在MATLAB技术论坛的版主，每天都会在线解答MATLAB特别是针对神经网络的问题，积累了丰富的使用经验。本书所举例的43个案例，部分来源于各大公司、院校的科研课题，也有一部分来源于MATLAB技术论坛的会员提问。这些案例代表了神经网络在各个领域的相关应用，读者可以根据自己研究问题的需要，*时间找到适合自己学习的神经网络章节，
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人工智能大爆炸：AI时代的人类命运 当2099来临，你我是否还是真实的人类？人工智能究竟是敌是友？当机器变得比人类更聪明时，会出现人机大战吗？
我并不认为人类的智慧有任何独特之处。人的大脑中组成感知和情绪的所有神经元都以二元方式运作。终有一天我们可以在机器上复制它们。 比尔 盖茨（Bill Gates） 奇点能预示将发生在物质世界中的事件，这是进化过程中不可避免的下一步，从生物进化开始并延伸到人类主导的技术进化。然而，正是在物质和能量的世界中，我们遇到了超越，这是人们称之为灵性的一个主要内涵。 雷 库兹韦尔（Ray Kurzweil）， 你们这一代将面临的另一个挑战，我相信你们是闻所未闻的。这个挑战来自于我们创造的具有新的 生命形式 的物种，他们要么超越我们的智能成为我们的主人，要么以顺从和适度的智能成为我们的仆人。 布拉德 谢尔曼（Brad Sherman） 人工智能悄然而至，你准备好了吗？ 1.权威专家，职场经历丰富，获得霍尼韦尔科学工程成就奖和隆德管理卓
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卷积神经网络与计算机视觉 机械工业出版社 新华书店正版，多仓就近发货，85%城市次日达，团购优惠咨询在线客服！
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卷积神经网络与计算机视觉 不仅包含对CNN的全面介绍，而且分享了其在计算机视觉方面的应用经验
·紧跟前沿技术：基于视觉的技术已经从感知模式转变为可以理解现实世界的智能系统，并且成为该领域的创新企业和技术人员需要掌握的重要技术。 ·理论结合实践：不仅包含对卷积神经网络（CNN）的全面介绍，而且分享了CNN在计算机视觉方面的应用经验，包括图像分类、目标检测、语义分割、场景理解和图像生成等案例。 ·专为新手打造：不要求读者具备相关背景知识，非常适合有兴趣快速了解CNN模型的学生、程序员、工程师和研究者阅读。
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深度学习训练营 21天实战TensorFlow+Keras+scikit-learn
以Python为基础的编程语言编写*经网络代码 21*常见的深度学*的现实应用场景 以*流行的TensorFlow和Keras的深度学*框架为基础的编写 没有复杂的公式和方程，不需要推导和求解，直接上手编写代码 熟悉其它编程语言的初级程序员也可以快速上手 借助Linux创始人的一句话来说：Talk is cheap, show me the code
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【2册】DeepSeek使用指南 从入门到变现+解锁AI职场超能力
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深度学习：核心技术、工具与案例解析 微软亚洲研究院AI工程师撰写，以实战为导向的深度学习全栈技术指南，详细讲解深度学习的知识体系、算法、库，以及它们在语音识别、人脸识别、自动驾驶等领域的实践方法
（1）作者来自于微软亚洲研究院，在人工智能、大数据和算法等领域经验非常丰富。 （2）以实战为导向的深度学习全栈技术指南，作者凭借多年经验，精选初学者需要掌握的知识精要，大大降低深度学习的门槛 （3）详细讲解深度学习的知识系统、核心技术和算法，以及它们在机器视觉、语音识别、人脸识别、自动驾驶等领域的应用
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京公网安备11010502037644号|经营许可证编号：合字B2-20160011|互联网药品信息服务资格证
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