持續關注和實踐大規模數據算法性能優化、搜索引擎、推薦系統和人工智能技術。 王琛，英國愛丁堡大學人工智能專業碩士，現為百納信息技術有限公司人工智能方向負責人。早年參加過信息學奧林匹克競賽獲得河北省第1名、全國三等獎，並保送進入中山大學。大學...... more

本書主要用Python語言構建CNN,主要關注如何以最佳的方式利用各種Python和深度學習庫(如Keras，TensorFlow和Caffe) 來構建真實世界的應用程式。從構建CNN塊開始，基於最佳實踐來指導你實現真實的CNN模型及...... more

本書主要介紹了深度學習在電腦視覺方面的應用及工程實踐，以Python3為開發語言，並結合當前主流的深度學習框架進行實例展示。主要包括：OpenCV入門、深度學習框架介紹、圖像分類、目標檢測與識別、圖像分割、圖像搜索以及圖像生成等，涉及到...... more

讀者全面深入地了解深度學習的知識和技巧，達到學以致用的目的。本書適用於大數據平台系統工程師、演算法工程師、數據科學家，可作為對人工智慧和深度學習感興趣的電腦相關從業人員的學慣用書，也可作為電腦等相關專業的師生用書和培訓學校的教材。...... more

全書共13章，分為2篇。第1篇基礎知識，介紹了人工智能發展里程、計算機視覺概要、深度學習和計算機視覺中的基礎數學知識、神經網絡及其相關的機器學習基礎、卷積神經網絡及其一些常見結構，后對前沿的趨勢進行了簡單探討。第2篇實例精講，介紹了...... more

TensorFlow是谷歌研發的人工智能學習系統，是一個用於數值計算的開源軟件庫。 《TensorFlow深度學習算法原理與編程實戰》以基礎+實踐相結合的形式，詳細介紹了TensorFlow深度學習算法原理及編程技巧。通讀全書，讀者不僅...... more

深度學習是人工智慧的前沿技術。本書深入淺出地介紹了深度學習的相關理論和實踐，全書共分16章，採用理論和實踐雙主線寫作方式。第1章給出深度學習的大圖。第2章和第3章，講解了機器學習的相關基礎理論。第4章和第5章，講解了Python基礎和基於...... more

本書深入淺出地介紹了深度學習的基本原理和實現過程，帶領讀者用Python的NumPy庫從底層而不是借助現有的深度學習庫，從0開始構建屬於自己的深度學習庫。 本書在介紹基本的Python程式設計、微積分、概率、統計知識的基礎上，按照深度...... more

這是一部融合了企業界先進工程實踐經驗和學術界前沿技術和思想的ORC著作。本書由阿里巴巴本地生活研究院算法團隊技術專家領銜，從元件、算法、實現、工程應用等維度系統講解基於深度學習的OCR技術的原理和落地。書中一步步剖析了算法背後的數學原理...... more

以實踐為導向，深入介紹了深度學習技術和Tensor Flow框架編程內容。通過本書，讀者可以訓練自己的圖像識別模型、進行目標檢測和人臉識別、完成一個風格遷移應用，還可以使用神經網絡生成圖像和文本，進行時間序列預測、搭建機器翻譯引擎，訓練...... more

本書是深度學習的入門教材，系統地介紹了深度學習的基本概念與實戰應用，包括深度學習在圖像、語音、文本方向的應用，以及前沿發展等。本書分為10章，大致為3個部分：第1部分(1-3章)介紹深度學習的基礎知識。第2部分(4-6章)介紹深度學習的...... more

――既不過早地提供或承認 正確”的答案，也不拋棄 錯誤”的答案。 通過課堂實例、課程成像範本，以及如何啟動過程的提示，本書將幫助教師預測學生的想法和提問並激發更深入的STEM(科學、數學、工程和技術)學習。...... more

本書全面介紹了圖深度學習的理論基礎、模型方法及實際應用。全書分為4篇，共15章。第1篇為基礎理論，重點介紹圖和深度學習的基礎知識，包括圖的關鍵概念和屬性、各種基礎的神經網絡模型、訓練深度學習模型的關鍵方法以及防止訓練過程中過度擬合的...... more

本書著眼於處理時間序列資料的深度學習演算法，通過基於Python 語言的庫TensorFlow 和Keras來學習神經網路、深度學習的理論和實現。全書共六章，前兩章講解了學習神經網路所需的數學知識和Python 基礎知識；中間兩章講解...... more

《Python深度強化學習入門：強化學習和深度學習的搜索與控制》共7章。其中，第1章介紹了機器學習的分類、強化學習的學習機制以及深度強化學習的概念；第2章通過強化學習的基本概念、瑪律科夫決策過程和貝爾曼方程、貝爾曼方程的求解方法、無模型...... more

的研究方向和成果，讓深奧的技術淺顯易懂；第二部分從業務和技術角度介紹實際案例，讓讀者理解大數據的用途及技術的本質；第三部分介紹大數據技術不是孤立的，講解如何與前沿的雲技術、深度學習、機器學習等相結合。...... more

深度學習並沒有那麼可怕。直到最近，這項機器學習方法還要經過數年的學習才能掌握，但是有了如Keras和TensorFlow這樣的框架后，沒有機器學習背景的軟體工程師也可以快速進入這個領域。通過本書中的技巧，你將學會解決深度學習在生成和分...... more

為全面深化課程改革，落實立德樹人根本任務，從2014年9月起，教育部基礎教育課程教材發展中心組織專家團隊，在借鑒國外相關研究成果和總結我國課程教學改革經驗的基礎上，著手研究開發“深度學習”教學改進項目，探索落實學生發展核心素養和各學科...... more

合作能力，引導學生進行自主學習、合作學習和探究式學習：用新穎的方式導入新課，激發學生的學習興趣和好奇心。鼓勵學生勤動腦、多思考，引導學生學思融合與深度思考。實現出色的小組合作，幫助學生掌握有效溝通、團隊合作的基本技能。確保你的教學始終出類拔萃...... more

本書是使用Python進行深度學習實踐的一本初學指南。本書並未羅列大量的公式，而是通過一些實用的實際案例，以簡單直白的方式介紹深度神經網路的兩項任務——分類和回歸，解析深度學習模型中的一些核心問題，以期讓讀者對深度學習的全貌有一個清晰的...... more

學院教授，博士生導師，計算機科學系主任。中國計算機學會青年科技論壇太原主席(2017-2018年度)。主要從事影像大數據、機器學習等方面的科研與教學工作。出版學術專著2部，發表學術論文60余篇，ESI高被引論文1篇。強彥，太原理工大學信息與...... more

本書由淺入深、全面系統地介紹人臉圖像的各個研究方向和應用場景，包括但不限於基於深度學習的各個方向的核心技術。本書理論體系完備，講解時提供大量實例，可供讀者實戰演練。 本書涵蓋的內容非常廣泛，從基本的人臉資料集發展歷史和人臉檢測開始，分別...... more

本書總的指導思想是在掌握深度學習的基本知識和特性的基礎上，培養使用TensorFlow進行實際編程以解決圖像處理相關問題的能力。全書力求深入淺出，通過通俗易懂的語言和詳細的程序分析，介紹TensorFlow的基本用法、高級模型設計和對應的...... more

本書開門見山，直接幫助你準備好訓練高效深度學習模型的環境，以完成各種電腦視覺任務。書中介紹了常見的深度學習架構，如卷積神經網路和遞迴神經網路；講述了如何利用深度學習進行圖像分類、圖像檢索、目標檢測、語義分割等內容。讀完本書，你將能夠開發和...... more

一、大致內容：本書主要講述了深度學習在音樂生成領域的研究意義、具體方法、方向目標、表現力、挑戰策略、框架融合等，對於表現力與框架融合方面作了更詳細的描述；表現力部分講了深度學習與音樂生成相結合的方式策略、該領域研究結果的評判標準以及交叉...... more

本書以系統性地介紹深度學習理論和相關技術應用為目標，對框架實現及多種深度學習模型進行了詳細講解，並且在介紹計算機圖形學(CV)和自然語言處理(NLP)任務之外，還會對科學研究、城市監測等方面的範例應用進行講解。本書知識全面、實用，共10章...... more

《Scala機器學習：構建現實世界機器學習和深度學習項目》通過“保險賠償程度分析”“電信客戶流失分析與預測”“基於歷史和即時資料預測高頻比特幣價格”“人口規模聚類與民族預測”“主題建模：更好地洞察大型文本”“開發基於模型的電影推薦...... more

本書探討深度學習中的高級主題，例如優化演算法、超參數調整、Dropout和誤差分析，並討論如何解決在訓練深度神經網路時遇到的典型問題。書中首先介紹單一神經元網路的啟動函數(ReLu、sigmoid和Swish)，然後介紹如何使用...... more

本書以OpenCV-Python(the Python API for OpenCV)為工具，以案例為載體，系統介紹了計算機視覺從入門到深度學習的相關知識點。本書從基礎知識、基礎案例、機器學習、深度學習和人臉識別5個方面對計算機視覺的...... more

本書是一本系統介紹深度學習及開源框架PyTorch的入門書。全書注重實戰，每章圍繞一個有意思的實戰案例展開，不僅循序漸進地講解了PyTorch的基本使用、神經網路的搭建、卷積神經網路和迴圈神經網路的實現，而且全面深入地介紹了電腦視覺...... more

就可以運行、閱讀和修改相關代碼，從而可以更加深刻地理解理論知識。 作者：李理，畢業於北京大學，研究方向為自然語言處理，有十多年自然語言處理和人工智慧研發經驗，先後在去哪兒網、百度和出門問問等企業工作，從事過分散式爬蟲、搜索引擎、廣告系統，主持...... more

這是一本非常全面的、專註于實戰的AI圖書，兼容TensorFlow1.x和2.x版本，共75個實例。本書結構清晰、案例豐富、通俗易懂、實用性強。適合對人工智慧、TensorFlow感興趣的讀者作為自學... more

圖像搜索和識別是電腦視覺領域一個非常重要且基礎的題目。本書對構成圖像搜索和識別系統的各個演算法基礎模組一一做了介紹，並在最後一章以拍立淘為例說明了各個模組是怎樣一起工作的。針對每個演算法模組，本書不僅... more

考慮到近幾年深度學習的快速發展，而此方面的教材缺乏，本書以卷積神經網路演算法原理為基礎，對最近幾年提出的卷積神經網路進行系統介紹。 本書較全面地介紹了卷積神經網路的基本內容，注重卷積神經網路的基本概念、基本原理和網路結構的闡述。全書共分為...... more

、深度學習和NLP。本書還涵蓋了重要的傳統數據分析技術，如時間序列和主成分分析等。...... more

模式識別實驗室研究生，目前的研究方向為深度學習、自然語言處理與機器閱讀理解。本科期間曾獲得國家獎學金，研究生期間多次在數據類競賽中取得Top3的成績。曾在百度、滴滴出行、微軟等公司實習。...... more

主要介紹了H2O的基本概念和應用。全書共11章，首先介紹了H2O在R和Python下的安裝和啟動、資料導入/匯出和操作以及本書所用的三種不同示例資料集和常用的模型參數。然後分別介紹了隨機森林、梯度推進機、線性模型、深度學習和無監督式學習等...... more

作為一kuan輕量級、模塊化的開源深度學習框架，Keras以容易上手、利於快速原型實現、能夠與TensorFlow和Theano等後端計算平台很好兼容等優點，深受眾多開發人員和研究人員的喜愛。本書結合大量實例，簡明扼要地介紹了目前熱門的...... more

應用到實際工作中。 閆濤，網名「最老程序員」。中科院蘇州生物醫學工程技術研究所副研究員(兼)，科技部重點專項：帕金森症早期預防、「十三五」出生缺陷預防系統研究課題組成員，專注於深度學習在醫學影像學診斷、醫學圖像分割、醫學圖像診斷性標注等應用方向...... more

本書主要介紹TensorFlow及其在各種深度學習神經網絡中的應用。全書共5章，首先介紹了TensorFlow的入門知識，包括其相關技術與模型以及安裝配置，然后分別介紹了TensorFlow在深度神經網絡、卷積神經網絡、遞歸神經網絡中的...... more

本書主要介紹深度學習的核心算法，以及在計算機視覺、語音識別、自然語言處理中的相關應用。本書的作者們都是業界第一線的深度學習從業者，所以書中所寫內容和業界聯系緊密，所涵蓋的深度學習相關知識點比較全面。本書主要講解原理，較少貼代碼。本書適合...... more

本書初步探索了將深度學習應用於自然語言處理的方法。概述了自然語言處理的一般概念，通過具體實例說明了如何提取自然語言文本的特征以及如何考慮上下文關系來生成文本。書中自然語言文本的特征提取是通過卷積神經網絡來實現的，而根據上下文關系來生...... more

《深度學習算法實踐》以一位軟件工程師在工作遇到的問題為主線，闡述了如何從軟件工程的思維向算法思維轉變，以及深度學習算法的概念與實踐：比如在哪些場景下需要運用深度學習算法、如何將深度學習算法應用到任務中、提高工作效率?不僅如此，作者還結合...... more

本書從基礎知識開始，介紹深度學習與圖神經網路相關的一系列技術與實現方法，主要內容包括PyTorch的使用、神經網路的原理、神經網路的基礎模型、圖神經網路的基礎模型。書中側重講述與深度學習基礎相關的網路模型和演算法思想，以及圖神經網路的原理...... more

本書從基本概念和理論入手，通過近千張圖和簡單的例子由淺入深地講解深度學習的相關知識，且不涉及複雜的數學內容。本書分為上下兩冊。 上冊著重介紹深度學習的基礎知識，旨在幫助讀者建立扎實的知識儲備，主要介紹隨機性與基礎統計學、訓練與測試、過擬合...... more

本書的寫作初衷是，從學者的角度，用一種通俗易懂的方式，把與基於深度學習的目標檢測的相關論文中的理論和方法呈現給讀者，同時針對作者在深度學習教學過程中遇到的難點，進行深入的分析和講解。 本書側重對卷積神經網路的介紹，而深度學習的內容不止...... more

、PPT課件。 《PyTorch?2.0深度學習從零開始學》共分15章，內容包括PyTorch概述、開發環境搭建、基於PyTorch的MNIST分類實戰、深度學習理論基礎、MNIST分類實戰、數據處理與模型可視化、基於PyTorch卷積層的分類...... more

本書主要講述了深度學習中的重要概念和技術，並展示了如何使用Tensor Flow實現高級機器學習演算法和神經網路。 本書首先介紹了資料科學和機器學習中的基本概念，然後講述如何使用Tensor Flow訓練深度學習模型，以及如何...... more

本書結合實際應用介紹神經網路和深度學習等技術領域相關資訊，從結構上重點介紹了前饋型神經網路、回饋型神經網路，以及自組織競爭型神經網路，並針對當下深度學習中比較重要的網路進行了詳細介紹，包括卷積神經網路、迴圈(遞迴)神經網路、深度信念網路...... more

本書重點介紹如何將R語言和深度學習模型或深度神經網絡結合起來，解決實際的應用需求。全書共6章，分別介紹了深度這習基礎知識、訓練預測模型、如何防止過擬合、識別異常數據、訓練深度預測模型以及調節和優化模型等內容。本書適合了解機器學習概念和R...... more

本書適合任何想要深入了解深度學習這個迷人領域的人，您不需要具備高級數學和編程知識就可以掌握其根本原理。如果您想知道這些工具是如何工作的，並學會自己使用它們，答案盡在書中。而且，如果您已經準備好編寫自己的程序，那麼隨附的Github存儲庫...... more

本書專註于深度學習在圖像識別領域的應用。不僅詳細講解了各種模型的理論知識，還為讀者提供了豐富的實踐操作指南。旨在為讀者提供一個從基礎到高級的全方位指導，涵蓋2012至2023間的經典和前沿模型。 本書在第1章介紹人工智能在計算機視覺領域的...... more

深度學習是一門注重應用的學科。了解深度學習背後的數學原理的人，可以在應用深度學習解決實際問題時游刃有餘。本書通過Python代碼示例來講解深度學習背後的關鍵數學知識，包括概率論、統計學、線性代數、微分等，並進一步解釋神經網絡、反向傳播...... more

本書循序漸進地講解了開發深度學習程式的核心知識，並通過具體實例演練了TensorFlow、Keras和Scikit-learn在深度學習方面的開發方法和流程。書中首先介紹了深度學習開發基礎，然後結合實例介紹了載入資料集、監督學習...... more

本書從數據集、數據清理開始談起，在介紹機器學習的建模方式后，第2章詳細說明了機器學習與深度學習所涉及的矩陣、向量等技術。第3章使用Keras搭建深度學習模型，也介紹了激活函數、損失函數、反向傳播、過擬合或欠擬合等問題。第4章給出了訓練深度...... more

首先講述了人工智慧、深度學習、卷積神經網路、目標檢測以及遷移學習的概念，接著詳述了如何基於Tensor Flow Object Detection API框架從零開始搭建深度學習目標檢測應用的開發環境，如何訓練自己的目標檢測模型，然後詳述...... more

《移動深度學習》由淺入深地介紹了如何將深度學習技術應用到移動端運算領域，書中儘量避免羅列公式，嘗試用淺顯的語言和幾何圖形去解釋相關內容。本書第1章展示了在移動端應用深度學習技術的Demo，説明讀者建立直觀的認識；第2章至第4章講述了如何在...... more