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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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本书是国内一本讨论信息革命与全球法变迁的学术专著,鉴于当前人工智能等技术发展带来的深刻影响,这一专著可以满足法学和其他学科研究者的广泛关注和需要。


云计算与智能交通系统的完美契合。学习、实践一体化,助力于智能交通系统工程项目的教学与发。

随着计算机技术、大数据科学以及深度计算理论的发展,人工智能已广泛应用于各行 各业,把人工智能技术作为大学教育的通识课程,已经成为各高等学校的通行做法。但如 何设面向所有专业的人工智能课程,这是一件具有挑战性的教学改革课题。本书的作者 们在总结多年来人工智能相关领域科学研究的基础上,结合通识课程的要求,编写了这本 书。这是一个有意义的尝试。

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本书阐述人工智能火热的成因、发展历程、产业、技术和应用场景,详解人工智能的几个核心技术(机器学习、特征工程、模型、算法、深度学习)和两个*流行的源平台(sklearn和TensorFlow)。通过本书的学习,读者能掌握人工智能技术体系、重技术和平台工具,为人工智能技术应用到实际工作场景中下基础。

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