深度学习入门基于PYTHON的理论与实现日本深度学习入门经典畅销书原版上市不足2年印刷长期位列日亚人工智能类图书榜首
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奇点将至[美]本·戈策尔（Ben Goertzel） 著；付云鹤、杜甜甜、张璐璐 译人民邮电出版社97871155095 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书旨在讨论人工智能领域未来的发展方向，即通用人工智能和奇点现象。本书涵盖了奇点理论提出以来该领域取得的一系列研究进展，剖析了实现通用人工智能所面临的问题并分析了各种实现途径。作者不仅展开了天马行空的想象，思考未来技术，比如意识上传、飞米技术等如何为通用人工智能提供可行性，还将现有的通用人工智能技术落地，在生物学领域进行探索。至于未来的通用人工智能是否能与人类和平共处，作者给出了积极的答案。后，作者将技术升华到思想，在哲学层面做出了阐释，展现了一幅完整的未来学图景。 本书适合所有想要了解人工智能发展的人阅读。
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深度匹配学习：面向搜索与推荐 徐君；何向南；李航 9787115605146 人民邮电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书从语义匹配的角度解决搜索引擎和推荐系统的关键痛点，为构建解决语义匹配问题的深度学习模型提供了通用框架。第1章概述搜索和推荐中的语义匹配问题，以及近年来的研究进展。第2章介绍传统匹配模型，包括潜在空间模型。第3章介绍深度学习技术在构建匹配模型时的应用。第4章和第5章分别介绍用于搜索和推荐的深度匹配模型，并将当前的深度学习解决方案分为两类：表示学习方法和匹配函数学习方法。第6章对全书内容做了总结，并为读者指明进一步学习的方向。 本书适合对深度学习感兴趣的各类读者，包括相关专业的本科生、研究生、博士生，以及从事信息检索、搜索引擎、推荐系统、计算广告相关工作的软件工程师。
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《基于MATLAB与fuzzyTECH的模糊与神经网络设计》以fuzzyTECH和MATLAB软件平台对模糊与神经网络技术进行了综合讲解并介绍了它们的应用，以使读者更全面地了解模糊与神经网络领域的最新研究成果。 《基于MATLAB与fuzzyTECH的模糊与神经网络设计》选材精炼，论述简明，介绍和分析了大量的应用实例，便于读者了解各种技术的应用对象、应用方法和应用效果。《基于MATLAB与fuzzyTECH的模糊与神经网络设计》适合从事智能控制系统研发的高级工程技术人员阅读，也可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教学用书。 模糊与神经网络是两种常用的智能信息处理技术，它们都能模拟人的智能行为，解决不确定、非线性、复杂的控制与分类问题，具有非常广阔的应用前景。
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本书系统地介绍了人工智能的基本原理、实现技术及其应用，并全面反映了国内外人工智能研究领域的*进展和发展方向。本书先深入浅出地阐述了经典人工智能的原理和方法，包括知识表示、智能搜索、自动推理、机器学习和深度学习等内容，使读者对人工智能的概念和构造方法有一个比较清晰的认识；又对人工智能热点领域进行了深入阐述，包括卷积神经网络、循环神经网络、自然语言处理、分布式智能和智能机器人等内容；还对当前人工智能研究的前沿领域进行了介绍，包括深度强化学习、生成对抗网络、神经胶囊网络和自动机器学习等内容。 本书强调实用性、先进性和可读性，可作为高等院校计算机、信息处理和自动化等相关专业的本科生学习人工智能的教材，也可供从事人工智能教学和科研的人员参考。
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