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搜尋結果共 711 筆, 頁數 6 / 12
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深度學習基礎與實踐
本書是由兩位技術出身的企業管理者編寫的深度學習普及書。本書的前四章提供了足夠的關於深度學習的理論知識，包括機器學習的基本概念、神經網路基礎、從神經網路到深度網路的演化歷程，以及主流的深度網路架構，為讀者閱讀本書剩餘內容打下基礎。後五章帶領...... more |
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Keras深度學習實戰
採用Python編寫的Keras能夠快速準確地訓練卷積和遞迴神經網路，這使得Keras在很短的時間裡就成為一個流行的深度學習庫。 本書介紹了如何在時下流行的Keras庫的幫助下，解決訓練深度學習模型時遇到的各種問題。從安裝和設置Keras...... more |
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MXNet深度學習實戰
這是一本詳細講解電腦視覺演算法實現以及MXNet框架的原理和使用的工具書。作者是網易的資深電腦視覺演算法工程師，本書融合了他豐富的工程實踐經驗，一方面詳細講解了深度學習框架MXNet的技術原理和應用方法，一方面以MXNet為工具講解...... more |
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深度學習理論與實踐
深度學習是計算機科學的一個重要分支，是一種以人工神經網絡為架構，對數據進行表徵學習的算法的總稱。深度學習是傳統機器學習算法的發展和衍生，相關內容涉及代數、統計學、優化理論、矩陣計算等多個領域。本書是深度學習的基礎入門級教材，在內容上盡可能...... more |
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深度學習與人工智能實戰
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拯救幼兒的遊戲：如何在遊戲中促進兒童的深度學習
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基於TensorFlow的深度學習：神經網絡、計算機視覺和NLP的理論與實踐
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基於深度學習的自然語言處理和語音識別
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基於深度學習的圖像處理
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信息檢索與深度學習
CIKM優秀論文提名獎，入選國家萬人計劃青年拔尖人才，擔任中國中文信息學會信息檢索專委會秘書長，Artificial Intelligence Associate Editor。 程學旗，中國科學院計算技術研究所副所長，國家傑出青年科學基金獲得者...... more |
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TensorFlow深度學習：模型、算法原理與實戰
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基於Python實現的遺傳算法：應用遺傳算法解決現實世界的深度學習和人工智能問題
遺傳算法是受自然進化啟發的搜索、優化和學習算法家族中的一員。通過類比進化過程，遺傳算法較傳統搜索算法具有更多優勢，可為各式問題提供高品質的解決方案。本書基於Python語言將遺傳算法應用於各種任務，提供在人工智慧和其他很多領域應用遺傳算法...... more |
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動手學深度學習(PyTorch版)
本書是《動手學深度學習》的重磅升級版本，選用經典的PyTorch深度學習框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關深度學習的交互式學習體驗。 本書重新修訂《動手學深度學習》的所有內容，並針對技術的發展，新增注意力機制、預訓練等內容。本書包含15章...... more |
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阿里雲天池大賽賽題解析：深度學習篇
本書聚焦深度學習演算法建模及相關技術，選取醫療、視頻、工業三個非常有行業代表性的賽題：瑞金醫院MMC人工智慧輔助構建知識圖譜、阿裡巴巴優酷視頻增強和超解析度挑戰賽和布匹疵點智慧識別，介紹賽題涉及的技術知識和選手的創新思路與模型，對賽題的...... more |
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TensorFlow：實戰Google深度學習框架(第2版)
TensorFlow是穀歌2015年開源的主流深度學習框架，目前已得到廣泛應用。本書為TensorFlow入門參考書，旨在幫助讀者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度學習。書中省略了煩瑣的數學模型推導，從實際應用問題出發，通過...... more |
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Keras實戰：基於TensorFlow 2.2的深度學習實踐
Keras是一個用Python編寫的開源人工神經網路庫，可以作為TensorFlow、CNTK和Theano的高階應用程式介面，進行深度學習模型的設計、調試、評估、應用和視覺化。本書從初學者的角度出發，為讀者構建一個完整的Keras技術...... more |
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深度學習簡明教程
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深度學習模型與算法基礎
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深度學習的理論基礎與核心算法
本書聚焦深度學習算法的基礎理論和核心算法，全面系統地論述深度學習的基礎理論，兼顧人工智能數學基礎知識與領域最新原創基礎理論，構建脈絡清晰的人工智能理論體系。本書首先介紹了深度學習的相關數學基礎，主要包括線性代數、概率論、信息論三部分；緊接...... more |
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深度學習與波束形成：理論、方法與實踐
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走向深度學習：學生高階思維培養的項目化學習新範式
，因而成為當下課程教學改革的價值取向。 專案化學習通常被理解為在一段時間內，學生對與學科或跨學科有關的驅動性問題進行深入持續的探究，調動所有知識、能力、品質等創造性地解決新問題、形成公開成果，對核心知識和學習歷程產生深刻理解，並能夠在新情境中進...... more |
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深度學習搜尋引擎開發：Java實現
本書是市面上少見的將搜索與深度學習相結合的書，討論了使用(深度)神經網路來説明建立有效的搜尋引擎的方法。閱讀本書無須具備開發搜尋引擎的背景，也不需要具備有關機器學習或深度學習的預備知識，因為本書將介紹所有相關的基礎知識和實用技巧。 書中...... more |
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深度學習實戰：基於TensorFlow 2.0的人工智慧開發應用
，知識全面，內容豐富，實用性和可操作性強，特別適合深度學習框架TensorFlow 2.0的入門讀者和進階讀者閱讀，同樣適合TensorFlow 1.x版本的人工智慧開發人員轉型到TensorFlow 2.0、Python程式師、Python...... more |
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基於MATLAB的機器視覺和深度學習處理技術
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“深度學習”教學改進實操指南
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讓學生的素養在深度學習中生長
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小學數學深度學習項目式探究作業與實踐
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TensorFIow 2.x深度學習從入門到實踐
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深度學習在複雜系統健康監測中的應用
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深度學習與短文本信息挖掘
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青少年在線深度學習的影響因素及提升策略研究
在線學習和深度學習的相關文獻，從學習者的家庭環境、個人特徵、學習行為和教學行為四個方面來構建學生在線深度學習的分析框架，並基於該分析框架，借助問卷調查數據，分析各個因素與在線深度學習之間的關係，進而揭示出近三年全國範圍內大規模在線學習的學習...... more |
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支架式教學：語文課堂走向深度學習
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PyTorch深度學習應用實戰
《PyTorch深度學習應用實戰》以統計學/數學為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎，講解PyTorch的主體架構及最新的模塊功能，包括常見算法與相關套件的使用方法，例如對象偵測、生成對抗網絡、深度偽造、圖像中的文字辨識、臉部辨識...... more |
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PyTorch與深度學習實戰
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深度學習算法與實踐
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Python機器學習入門與實踐：從深度學習到生成對抗網絡GAN
年京都大學研究生院信息學研究科系統科學專業助教，2011年羅馬大學物理專業科研項目研究員，現在 東北大學研究生院信息科學研究科應用信息科學專業副教授、博士(理學)。 研究方向：統計力學、量子力學、機器學習。2009年度手島精一紀念研究獎...... more |
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深度學習與MindSpore實踐
本書系統地介紹了深度學習理論，並基於MindSpore AI計算框架進行實踐。全書共分14章，內容涵蓋深度學習概況、深度學習基礎知識、深度神經網路、卷積神經網路、迴圈神經網路、無監督學習、深度強化學習、自動化機器學習、端雲協同、深度學習...... more |
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Python深度學習(第2版)
* 深度學習名著重磅升級，涵蓋Transformer架構等開創性進展 * 流行深度學習框架Keras之父執筆，文字生動、見解深刻 * 不用一個數學公式，利用直覺自然入門深度學習 近年來，深度學習在自然語言處理、電腦視覺等領域取得了非凡的...... more |
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TensorFlow深度學習實戰大全
不知不覺，人工智慧已經走入我們的生活，尤其是圖像識別、文本識別、語音辨識、自然語言等技術。這些應用的核心技術就是深度學習，也正是本書的核心內容。 本書以Tensor Flow為核心，分為3篇，共計15章節。第1篇是基礎篇(第1~5章...... more |
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電腦視覺度量：從特徵描述到深度學習
全面介紹了電腦視覺中被廣泛使用的各種方法，包括局部特徵描述子、區域描述子、全域特徵描述子以及評價這些內容的度量方法和分類方法，並用將近一半的篇幅重點介紹了基於深度學習的特徵學習方法，以及FNN、RNN和BFN三類深度學習架構的特點。 本書...... more |
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深度學習原理與 TensorFlow實踐
本書介紹了深度學習原理與TensorFlow實踐。著重講述了當前學術界和工業界的深度學習核心知識：機器學習概論、神經網路、深度學習。著重講述了深度學習的實現以及深度學習框架TensorFlow：Python 程式設計基礎...... more |
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深度學習(下)
本書對所有主要的深度學習方法和最新研究趨勢進行了深入探索。全書分為上下兩卷，五個部分。上卷包括兩個部分：第一部分是基礎演算法，包括機器學習基礎演算法、早期神經網路演算法、深度學習的正則化方法和深度學習的優化方法；第二部分是判別式模型，包括...... more |
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深度學習(上)
《深度學習(上)》對所有主要的深度學習方法和最新研究趨勢進行了深入探索。《深度學習(上)》分為上下兩卷，五個部分。 上卷包括兩個部分：第一部分是基礎演算法，包括機器學習基礎演算法、早期神經網路演算法、深度學習的正則化方法和深度學習的優化...... more |
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深度學習與圖像識別：原理與實踐
這是一部從技術原理、演算法和工程實踐3個維度系統講解圖像識別的著作，由阿裡巴巴達摩院演算法專家、阿里巴巴技術發展專家、阿里巴巴資料架構師聯合撰寫。 在知識點的選擇上，本書廣度和深度兼顧，既能讓完全沒有基礎的讀者迅速入門，又能讓有基礎的讀者...... more |
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Python機器學習手冊：從數據預處理到深度學習
皇家理工學院的系統生物學專業，曾就職于Thoughtworks軟體技術有限公司。...... more |
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基於深度學習的深淺海水聲信號分類識別技術
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深度學習的校本化探索
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深度學習框架及系統部署實戰(微課視頻版)
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深度學習入門與實戰：基於TensorFlow
TensorFlow由美國谷歌公司開發和維護，被廣泛應用於各類機器學習演算法的編程實現。本書緊密圍繞代表性的深度學習應用——手寫數字識別，逐層介紹構成神經網路的各個節點的功能，並用TensorFlow編寫示例代碼對各部分的工作原理加以驗證...... more |
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TensorFlow學習指南：深度學習系統構建詳解
本書主要介紹如何使用 TensorFlow 框架進行深度學習系統的構建。從基礎知識入手，將使用TensorFlow 的各種方式貫穿於整本書的講解之中，並結合實際的深度學習任務展示終深度學習系統的效果。 本書涉及卷積神經網路、迴圈神經網路等...... more |
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深度學習：徹底解決你的知識焦慮
方法? 日本知名認知科學家今井睦美在這本書裡深度探究，什麼才是有效、長期的學習，在終身學習時代，如何解放大腦，學到。 解讀所謂天才的思維結構，揭開成為高手的秘密；破除自主學習、“一萬小時”等概念誤區，幫助你找到更適用的學習方式。...... more |
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深度學習在動態媒體中的應用與實踐
本書是一本深度學習的基礎入門讀物，對深度學習的基本理論進行了介紹，主要以 Ubuntu系統為例搭建了三大主流框架——Caffe、TensorFlow、Torch，然後分別在3個框架下，通過3個實戰專案掌握了框架的使用方 法，並詳細描述了生...... more |
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TensorFlow深度學習
本書共分5方面內容：基礎知識、關鍵模塊、算法模型、內核揭秘、生態發展。前兩方面由淺入深地介紹了TensorFlow平台，算法模型方面依托TensorFlow講解深度學習模型，內核揭秘方面主要分析C++內核中的通信原理、消息管理機制等，最后...... more |
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深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰
本書提供了從單個神經元到對抗神經網絡，從有監督學習到半監督學習，從簡單的數據分類到語音、語言、圖像分類乃至樣本生成等一系列前沿技術，具有超強的實用性，讀者可以隨時查閱和參考。 本書通過96個案例，全面講解了深度學習神經網絡原理和...... more |
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基於大數據+深度學習的中國金融市場波動性及預警機制研究
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基於深度學習的閱讀眼動模型構建與應用
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Keras與深度學習實戰
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深度學習基礎
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深度學習教程
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PyTorch計算機視覺實戰：目標檢測、圖像處理與深度學習
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