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Python、TensorFlow、神经网络和深度学习因人工智能的流行而成为当下IT领域的热门关键词。本书首先介绍了Python及其常用库Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介绍了TensorFlow的基本知识及使用方法；然后介绍了神经网络的基础知识以及神经网络基本应用――感知机、线性回归与逻辑回归的理论与实现；很后介绍了两种热门的深度神经网络――卷积神经网络和循环神经网络的理论与实现。本书内容由浅入深，循序渐进，实践性强，包含丰富的仿真实例。
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自然语言处理实践-聊天机器人技术原理与应用【正版图书，达额减，电子发票】 正版
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神经网络与深度学习实战:PYTHON+KERAS+TENSORFLOW 陈屹 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书通过理论与项目实践相结合的方式引领读者进入人工智能技术的大门。书中首先从人工智能技术的数学基础讲起，然后重点剖析神经网络的运行流程，很后以大量的实际项目编码实践方式帮助读者扎实地掌握人工智能开发所需要的基本理论知识和核心开发技术。 本书共15章，涵盖的内容有神经网络初体验；深度学习的微积分基础；深度学习的线性代数基础；神经网络的理论基础；用Python从零实现识别手写数字的神经网络；神经网络项目实践；使用神经网络实现机器视觉识别；用深度学习实现自然语言处理；自动编解码网络和生成型对抗性网络；增强性学习网络的开发实践；TensorFlow入门；使用TensorFlow和Keras开发不错自然语言处理系统；使用TensorFlow和Keras实现不错图像识别处理系统；使用TensorFlow和Keras打造智能推荐系统；深度学习重要概念和技巧总结。 本书
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生成对抗网络（GAN）可以模拟任何数据分布方式，因而潜力巨大，为很多难以自动化的问题提供了解决途径。本书立足理论，着重实践，带领读者快速熟悉并上手GAN。本书首先介绍构建高效项目所涉及的概念、工具和库，然后利用不同类型的数据集，依次构建7个GAN项目，训练并优化GAN模型。这些项目涵盖了各种流行方法，包括3D-GAN、Age-cGAN、DCGAN、SRGAN、StackGAN、CycleGAN和pix2pix。
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鸿蒙应用开发零基础入门微课视频版,清华大学出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
（1）内容全面、技术新颖。依据华为官方开发文档，基于最新的ArkUI JS开发框架和HarmonyOS 3.0应用开发技术，采用“案例诠释理论内涵、项目推动实践创新”的编写理念组织内容，全面系统地讲解HarmonyOS应用开发从入门到精通的基础知识和关键技术。（2）重视理论、强化实践。根据实际工程项目和教学实践安排各章节内容，巧妙整合和串联知识点，以“易学、易用、易扩展”的技术范例和“有趣、经典、综合性”的项目案例为主线，一步一步呈现HarmonyOS应用开发技术的知识点应用场景，既能巩固理论知识，又能强化实践能力。（3）资料丰富、入门快捷。提供教学课件、教学大纲、课后习题及答案、程序源码等教学资源，以及全部技术范例和项目案例的微课视频（扫描封底刮刮卡注册后可直接扫描书中二维码观看），多种教方式并用，手把手地传授开发技术，使读者
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?科技部部长王志刚、国务院研究室原主任魏礼群作序，对本书给予肯定。中国科学院院士、国家自然科学基金委副主任陆建华，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏担任本书顾问。?本书由国家部委、学术界和产业界三方联合打造，中国行政体制改革委员会、中国人工智能巨头百度公司组织编写，写作团队包括科技部、中国信息协会、中国信息通信研究院、瞭望智库、赛迪顾问等单位，作者阵容强大。?本书立足党和国家关于人工智能的顶层设计、战略部署和落实要求，紧扣领导干部和广大群众学习了解人工智能的实际需求，针对性强，是学习人工智能知识的首选读本。 人工智能如何赋能新时代？本书提供大量案例解读，涉及家居、医疗、教育、交通、金融、政务服务等多个领域，详述人工智能如何解决了行业痛点与难点，实用性强，解渴、解惑、管用，使得读
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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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主要内容 ● 理解ANN和CNN的工作机制 ● 使用Python从头创建计算机视觉应用和CNN ● 使用TensorFlow从概念到生产学习深度学习项目 ● 与Kivy配合使用NumPy构建跨平台的数据科学应用
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本书着眼于处理时间序列数据的深度学习算法，通过基于Python 语言的库TensorFlow 和Keras来学习神经网络、深度学习的理论和实现。全书共六章，前两章讲解了学习神经网络所需的数学知识和Python 基础知识；中间两章讲解了神经网络的基本算法以及深度学习的基础知识和应用；最后两章详细介绍了专门用于处理时间序列数据的循环神经网络（RNN）。
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