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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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本书旨在掌握深度学习基本知识和特性的基础上,培养使用TensorFlow+OpenCV进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。全书力求通过通俗易懂的语言和详细的程序分析,介绍TensorFlow的基本用法、高级模型设计和对应的程序编写。 本书共13章,内容包括计算机视觉与深度学习的关系、Python的安装和使用、Python数据处理及可视化、机器学习的理论和算法、计算机视觉处理库OpenCV 、OpenCV图像处理实战、TensorFlow基本数据结构和使用、TensorFlow数据集的创建与读取、BP神经网络、反馈神经网络、卷积神经网络等。本书强调理论联系实际,着重介绍TensorFlow+OpenCV解决图像识别的应用,提供大量数据集供读者使用,并以代码的形式实现深度学习模型实例供读者参考。 本书既可作为学习人工神经网络、深度学习、TensorFlow程序设计以及图像处理等相关内容的程序设计人
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人工智能作为新一代信息技术的标志,是信息技术发展和信息社会需求到达一定阶段的产物。本书内容涵盖了人工智能的起源、机器学习、神经网络、深度学习、专家系统、推荐系统、自然语言处理、智能图像处理、智能机器人。本书可供从事人工智能研究领域的工程技术人员和科研人员阅读。
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中英双语版本全球同步发售,欧美超级畅销读物,学习人工智能未来发展趋势的之作 微软CEO、前苹果CEO、深度学习发明者等数十位业内资深科学家鼎力推荐 基于本书内容,李开复博士第二次登上美国TED大会,进行全英文演讲,深度解析人工智能时代未来十年大趋势 人工智能带来的不止是繁荣,同时也伴随着危机与挑战 人工智能对社会的zuida冲击是什么? 个体应该如何应对未来可能出现的大规模冲击和社会的撕裂? 全球目前人工智能发展的情况是怎样的?人工智能巨头企业有哪几家,它们将如何改变世界? 在未来,个人、企业、政府究竟该如何协作,才能打造出繁荣的社会图景? 现在已是未来,站在人类社会分岔路口的我们,究竟该如何抉择?
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