本書通過基礎理論和算法實戰相結合，循序漸進地介紹了深度學習與交通大數據領域內的計算機基礎知識案例和應用實戰案例，並通過PyTorch框架實現所有深度學習算法及案例應用。全書共8章，分別介紹了Python基礎知識、PyTorch基礎知識...... more

核心理論——深度學習理論，以及在此理論支持下如何構建智慧教育生態培育體系的理論。第三部分，從管理、教師、學生、資源四個維度介紹智慧教育生態培育體系的構建過程和經驗。第四部分，用案例詳細闡述智慧教育生態培育體系在實踐中的應用。...... more

本書分析研究了深度學習相關的網路模型，以及不同網路模型的演算法結構、原理與核心思想及實戰案例。主要內容涉及人工神經網路、模糊神經網路、概率神經網路、小波神經網路、卷積神經網路及其擴展模型、深度生成對抗網路及其擴展模型、深度受限玻爾茲曼機...... more

JAX是一個用於高性能數值計算的Python庫，專門為深度學習領域的高性能計算而設計。本書詳解JAX框架深度學習的相關知識，配套示例源碼、PPT課件、資料集和開發環境。本書共分為13章，內容包括JAX從零開始，一學就會的線性回歸、多層...... more

《PyTorch編程技術與深度學習》講述深度學習的基本原理，使用PyTorch展示涉及的深度學習算法。通過理論講解和編程操作，使讀者了解並掌握深度學習的原理和PyTorch編程技能，拉近理論與實踐的距離。全書共分9章，主要內容...... more

人工智能應用已經遍及各行各業，而機器學習和深度學習作為其中的重要組成部分也越來越火熱。《PyTorch深度學習模型開發實戰》就以近年來非常流行的Python機器學可庫PyTorch為工目。對深度學習中的遷移學習、圖像分類、物體檢測、語義...... more

《深度學習實戰：基於TensorFlow 2.X的計算機視覺開發應用》從環境的搭建和TensorFlow 2.X的基礎語法講起，逐步深入到計算機視覺領域的算法模型理論與實戰應用，並重點講解了如何使用TensorFlow 2.X框架實現各類...... more

《機器學習·深度學習圖像識別從基礎到案例實戰》一書用大量的圖形圖像，結合Python代碼介紹了人工智能領域圖像識別的相關知識。全書共3部分，其中第1部分介紹了基礎知識及相關工具如Python、Jupyter Nobebook和NumPy...... more

本書以Tensor Flow為基礎，介紹機器學習的基礎知識與常用方法，全面細緻地提供了基本機器學習操作的原理和在Tensor Flow框架下的實現步驟。全書分為基礎篇和實戰篇，包括17章內容和兩個附錄，分別為深度學習簡介、深度學習框架...... more

本書闡述經典神經網絡及典型的深度學習(神經網絡)方法的基本架構、算法原理及相關問題。在此基礎上,介紹MATLAB中神經網絡工具箱在神經網絡、深度學習中的應用,並給出相應的應用實例。本書可作為高等院校相關專業的本科生、研究生及從事神經網絡及...... more

本書聚焦深度學習架構和技術，使用Keras和TensorFlow庫創建解決方案。涉及多種神經網絡架構，包括LeNet、AlexNet、VGG、Inception、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask...... more

本書立足實踐，以通俗易懂的方式詳細介紹深度學習的基礎理論以及相關的必要知識，同時以實際動手操作的方式來引導讀者入門人工智能深度學習。本書的讀者只需具備Python語言基礎知識，不需要有數學基礎或者AI基礎，按照本書的內容循序漸進地學習...... more

圖神經網絡是人工智能的一個熱點方向,從圖的視角解讀大數據,可以靈活建模複雜的信息交互關係,吸引大量學者的關注並在多個工業領域得到廣泛應用。《圖深度學習從理論到實踐》由淺入深,全面介紹圖神經網絡的基礎知識、典型模型方法和應用實踐。《圖深度...... more

本書介紹了群文閱讀教學這種專注提升學生閱讀素養和閱讀品味的創新型閱讀教學方式的內含，通過課題的科學規劃研究和專案的高效管理方式，回答了群文閱讀實驗與推廣的有效策略，嘗試說明了打通課內外、校內外語文教育... more

本書基於C++編寫，旨在帶領讀者動手打造出一個深度學習框架。本書首先介紹C++模板元編程的基礎技術，然後在此基礎上剖析深度學習框架的內部結構，逐一實現深度學習框架中的各個組件和功能，包括基本數據結構、運算與表達模板、基本層、複合層、循環層...... more

本書是一本系統介紹深度學習技術及開源框架PyTorch的入門書。書中通過大量案例介紹了PyTorch的使用方法、神經網路的搭建、常用神經網路(如卷積神經網路、迴圈神經網路)的實現，以及實用的深度學習技術，包括遷移學習、對抗生成學習、深度...... more

《Python深度學習入門：從基礎知識到實踐應用》全面細緻地講解了深度學習的基礎知識及其應用，具體內容包括深度學習開發環境的準備、Python的基礎知識，以及深度學習模型的使用與開發等。 書中充分結合了實例，對深度學習的概念、模型和程式...... more

本書旨在利用TensorFlow針對各種現實場景設計深度學習系統，引導讀者實現有趣的深度學習項目。本書涵蓋10個實踐項目，如用目標檢測API標注圖像、利用長短期記憶神經網絡(LSTM)預測股票價格、構建和訓練機器翻譯模型、檢測Quora...... more

《TensorFlow Lite移動設備深度學習從入門到實踐》循序漸進地講解了使用TensorFlow Lite開發移動設備深度學習程序的核心知識，並通過具體實例的實現過程演練了使用TensorFlow Lite的方法和流程。全書共12章...... more

探索深度學習的最大似然原理和統計學基礎。發現能輸出各種可能結果的概率模型。學習使用標準化流來建模和生成複雜分佈。使用貝葉斯神經網絡獲取模型中的不確定性。...... more

回歸模型；第3章介紹了神經網路，實際使用PyTorch創建一個多層感知器(Perceptron)；第4章介紹了通過卷積神經網路(CNN)進行的影像處理，通過PyTorch實際進行CNN的圖像分類，低解析度圖像到高解析度的轉換，使用深度卷積生成...... more

深度學習是機器學習的一個子集，可以處理具有多層複雜性的數據集。使用Apache Spark實踐深度學習解決了技術和分析部分的複雜性以及在Apache Spark上實現深度學習解決方案的速度。 本書從Apache Spark和深度學習的...... more

本書以新版深度學習框架PyTorch為基礎，循序漸進地介紹其在深度學習中的應用。全書共10章，從深度學習數學知識入手，逐步介紹PyTorch在數值建模、圖像建模、文本建模、音頻建模中的基本概念及應用示例，還將介紹模型的可視化和聯邦學習...... more

本書基於Python語言，較為地講解了數據分析、機器學習、深度學習的相關知識，涵蓋統計學基礎、Python基礎、Python面向對象入門、在Python中操作MySQL、NumPy、pandas、Matplotlib、人工智能...... more

TensorFlow Lite移動端深度學習循序漸進地講解了在移動設備中使用TensorFlow Lite開發機器學習和深度學習程序的核心知識，並通過具體實例演練了各知識點的使用方法和流程。 全書共9章，分別講解了人工智能開發基礎、編寫...... more

本書首先介紹深度學習方面的數學知識與Python基礎知識，線性模型中的線性回歸模型和logistic模型；然後講述正向傳播演算法、反向傳播演算法及深度神經網路的完整訓練流程，輸出層的啟動函數和隱藏層的常見啟動函數，深度學過擬合和欠擬合...... more

雖然很多深度學習工具都使用Python，但PyTorch 庫是真正具備Pytho風格的。對於任何瞭解NumPy 和scikit-lear等工具的人來說，上手PyTorch 輕而易舉。PyTorch 在不犧牲高級特性的情況下簡化了深度學習...... more