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正版 2025新书 生成式深度学习 第二版 第2版 [英]大卫 福斯特 如何训练GAN 如何构建扩散模型 训练自己的生成
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纳米忆阻器与神经形态计算(美) 皮纳基·马祖姆德 ... [等] 著 于永武, 胡小芳, 符艺原译深度学习与神经网络机械
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因果论：模型、推理和推断，原书第2版(美) 朱迪亚·珀尔著 刘礼 ... [等] 译深度学习与神经网络机械工业出版社新华
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基于认知深度学习的智能自主无人系统设计与开发 大卫 艾伦 布吕博 无人系统核心技术 ros标准开发 无人系统设计开发技术 官网正版
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人工智能开发丛书--Scikit-learn机器学习高级进阶 黄春芳 编著；潘风文 化学工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书是《Scikit-learn机器学习详解》（潘风文编著）的进阶篇，讲解了Sklearn（Scikit-learn）机器学习框架的各种高级应用技术，包括数据集导入工具、集成学习、模型选择和交叉验证、异常检测、管道、 信号分解、模型持久化以及Sklearn系统高级配置。通过本书的学习，读者可快速掌握Sklearn框架的高级知识，迈入人工智能殿堂的大门。本书适合有志于从事机器学习、人工智能技术开发的人员或爱好者使用，也可作为相关专业的教材。
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基于深度学习的自然语言处理(馆藏书) 书籍非全新，8-99成新左右(实拍图以图片为准发货)
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强化学习入门：从原理到实践 叶强、闫维新、黎斌 著 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书以理论和实践相结合的形式深入浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术，共分为三大部分：第壹部分（1～5章）介绍强化学习的发展历史、强化学习的基本概念以及一些经典的强化学习算法；第二部分（6～9章）在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法；第三部分（*后一章）以五子棋为例详细讲解战胜了人类围棋选手的Alpha Zero算法的核心思想。
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AS- Helix : 人工智能时代艺术与科学融合——第五届艺术与科学国际作品展暨学术研讨会主旨报告文集 鲁晓波 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书收集了 2019 年清华大学和中国国家博物馆联合主办的国际学术盛会—第五届艺术与科学国际作品展暨学术研讨会中，海内外艺术与科学领域专家学者的主旨演讲。 自 2001 年起，清华大学艺术与科学研究中心已多次承办以艺术和科学融合为主题的国际作品展。第五届艺术与科学国际作品展暨学术研讨会的主题是“AS-Helix: 人工智能时代艺术与科学融合”。其中，A 代表 Art（艺术），S 代表 Science（科学），AS-Helix 寓意艺术与科学深度融合、创新协同螺旋式发展。来自不同国家（地区）的专家学者根据此主题分别进行了主旨发言，探索在为人类服务的共识之下，艺术与科学携手并进、相辅相成的方式与成果。 本书的主要读者对象是从事艺术与科学交叉相关学科的师生及研究人员，书中的内容从人类认知、生产方式变革、未来教育、艺术范式、设计创新、可持
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SQL Server 2014管理实践（第3版） 【正版书籍，满额减，电子发票】
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二手神经网络与深度学习 邱锡鹏 机械工业出版社9787111649687
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人工智能——何时机器能掌控一切[德]克劳斯·迈因策尔（Klaus Mainzer） 著；贾积有 贾奕 译清华大学出版 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《人工智能——何时机器能掌控一切》共12章，从历史、社会、哲学和人文等多学科角度审视人工智能技术的过去、现在和未来；既涵盖了逻辑运算等经典的人工智能算法，又引入了量子计算等前沿的人工智能技术；既强调了人工智能对人类生活和社会各个方面的正面促进作用，又指出了其高能耗等缺点。 通过阅读《人工智能——何时机器能掌控一切》，零基础的读者可以快速了解人工智能的概念、历史和发展趋势；略知一二的入门者可以深入学习人工智能的常用算法和技术；经验丰富的从业人员则可以通过《人工智能——何时机器能掌控一切》的多学科视角更加全面地认识人工智能对于社会和历史影响。
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PyTorch计算机视觉实战 目标检测、图像处理与深度学习 (印)V·基肖尔·阿耶德瓦拉,(印)耶什万斯·雷迪 著 汪雄
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深入理解神经网络从逻辑回归到CNN张觉非 著人民邮电出版社9787115517234 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书以神经网络为线索，沿着从线性模型到深度学习的路线讲解神经网络的原理和实现。本书将数学基础知识与机器学习和神经网络紧密结合，包含线性模型的结构与局限、损失函数、基于一阶和二阶信息的优化算法、模型自由度与正则化、神经网络的表达能力、反向传播与计算图自动求导、卷积神经网络等主题，帮助读者建立基于数学原理的较深刻的洞见和认知。本书还提供了逻辑回归、多层全连接神经网络和多种训练算法的Python实现，以及运用TensorFlow搭建和训练多种卷积神经网络的代码实例。
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【官方正版新书】深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版） 言有三 清华大学出版社 人工智能-算法-应用-图像识别 正版可开发票 请联系在线当当客服
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深度学习正迅速成为业界最热门的话题。《面向移动设备的深度学习—基于TensorFlow Lite，ML Kit和Flutter》采用以工业和移动应用为中心的方法介绍深度学习的概念及其用例。本书将讨论一系列项目，涵盖移动视觉、面部识别、智能AI助手和增强现实等任务。
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深度学习进阶(自然语言处理)/图灵程序设计丛书. 9787115547644
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深度学习：基础与概念克里斯托弗·毕晓普休·毕晓普者工业技术书籍
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我的科研助理： ChatGPT全方位实用指南 安若鹏 9787313300386 上海交通大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书通过近百个实际的研究案例，详细介绍了研究人员如何让ChatGPT成为一位称职的研究助手。利用ChatGPT可以完成以下几方面的工作：①确定研究主题并构建问题。②根据选择的研究问题制定和完善假设。③进行文献综述，覆盖系统综述的所有步骤。④选择适当的研究设计和相应的方法论。⑤开发可靠且高效的研究工具。⑥收集并处理数据。⑦解释分析定量和定性数据。⑧撰写和修改研究论文。⑨处理同行评审意见。⑩通过大众和社交媒体平台传播研究结果。以上所有任务都可以通过在ChatGPT界面中简单地输入提示词来完成。
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深度学习实战—基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用 辛大奇 编著 9787517088783 水利水电出版 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《深度学习实战——基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用》以TensorFlow 2.0人工智能平台的基础架构为切入点，逐步过渡到TensorFlow 2.0项目开发实战和项目部署上线中，并重点介绍了使用TensorFlow 2.0的高级封装Keras搭建神经网络、训练神经网络和进行神经网络模型预测，让读者在项目实战中系统学习人工智能任务的工作流程及使用TensorFlow 2.0框架开发任务的完整过程，帮助读者深入系统地学习人工智能的开发应用。 全书3篇共14章，第1篇为入门篇，介绍了人工智能的基础知识，包括人工智能的发展、人工智能开发环境的部署与使用、TensorFlow 2.0框架与模型、神经网络、图像处理和TensorBoard可视化组件等；第2篇为实战篇，通过实例讲解如何使用TensorFlow 2.0进行实际项目开发、模型评估与优化，包含了神经网络曲线拟合、MNIST手写字体识别、图像风格迁移、车牌识别、智能中文
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【新华书店】 深度强化学习实践(原书第2版),9787111687382,机械工业出版社 全新正版 正规发票 多仓就近发货！团购优惠咨询在线客服！
本书包括新的强化学习工具和技术，介绍了强化学习的基础知识，以及如何动手编写智能体以执行一系列实际任务。 本书较上一版新增6章，专门介绍了强化学习的新发展，包括离散优化（解决魔方问题）、多智能体方法、Microsoft的TextWorld环境、不错探索技术等。学完本书，你将对这个新兴领域的前沿技术有深刻的理解。 此外，你将获得对深度Q-network、策略梯度方法、连续控制问题以及高度可扩展的非梯度
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概率图模型原理与应用 [墨]路易斯·恩里克·苏卡尔 著 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《概率图模型原理与应用：第2版》分为4部分：第Ⅰ部分给出PGM的总体介绍和动机，并回顾概率论和图论的必要背景知识；第Ⅱ部分描述不考虑决策或效用的模型：贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、贝叶斯网络、动态和时态贝叶斯网络；第Ⅲ部分首先简要介绍决策理论，然后描述支持决策的模型，包括决策树、影响图、马尔可夫决策过程和部分可观察马尔可夫决策过程；第Ⅳ部分对标准PGM进行了扩展，包括关系概率图模型和因果图模型(因果推理和因果发现)，还对深度学习及其与PGM的关系进行介绍。
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用Python编程和实践！深度学习教科书 [日]石川聪彦 著；陈欢 译 9787517092780 水利水电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《用Python编程和实践！深度学习教科书》是一本专门针对有一定编程经验，但没有Python和机器学习相关经验的读者编写的参考书籍，目标是让读者能够独立编写出机器学习相关的应用程序。书中首先介绍了机器学习和Python语言的基础知识，然后对NumPy、Pandas、matplotlib等在Python中使用频率较高的软件库进行讲解；对数据可视化、lambda和map等Python语法、基于DataFrame的数据整理、OpenCV的运用和图像数据的数据预处理进行讲解；*后对监督学习、超参数和调校等基础的机器学习及深度学习技术进行实践与挑战，并*终使读者达到能够运用深度学习技术之一的CNN来实现图像识别任务项目的技术水平。本书特点是用编程实践的方法学习，特别适合深度学习初学者及参与人工智能（AI）相关开发的程序员、研究人员和理工科学生。
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图解深度学习 [日]山下隆义 著；张弥 译 9787115480248 人民邮电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外，还介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow 在内的深度学习工具的安装和使用方法。
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