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Python深度学习原理、算法与案例(人工智能技术丛书)书籍详细信息

  • ISBN:9787302628774
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内容简介:

本书涵盖深度学习的专业基础理论知识,包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化,以及比较流行的应用场景实践。本书配套70个示例源码及PPT课件。 本书共11章外加3个附录,系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化、计算机视觉应用、目标检测应用、文本分析应用、深度强化学习应用、TensorFlow模型应用、Transformer模型应用等。附录中还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识,包括线性代数、概率论和信息论等。 本书适合Python深度学习初学者、深度学习算法开发人员学习,也适合作为高等院校计算机技术、人工智能、大数据相关专业的教材或教学参考书。


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其它内容:

书籍介绍

本书涵盖深度学习的专业基础理论知识,包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化,以及比较流行的应用场景实践。本书配套70个示例源码及PPT课件。 本书共11章外加3个附录,系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化、计算机视觉应用、目标检测应用、文本分析应用、深度强化学习应用、TensorFlow模型应用、Transformer模型应用等。附录中还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识,包括线性代数、概率论和信息论等。 本书适合Python深度学习初学者、深度学习算法开发人员学习,也适合作为高等院校计算机技术、人工智能、大数据相关专业的教材或教学参考书。


书籍真实打分

  • 故事情节:5分

  • 人物塑造:3分

  • 主题深度:8分

  • 文字风格:8分

  • 语言运用:8分

  • 文笔流畅:6分

  • 思想传递:9分

  • 知识深度:3分

  • 知识广度:4分

  • 实用性:4分

  • 章节划分:3分

  • 结构布局:6分

  • 新颖与独特:5分

  • 情感共鸣:7分

  • 引人入胜:3分

  • 现实相关:8分

  • 沉浸感:7分

  • 事实准确性:9分

  • 文化贡献:3分


网站评分

  • 书籍多样性:8分

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