熱門搜尋
分類(單選) |
顯示所有篩選
|
---|---|
配送方式(可複選) | |
上市日期(可複選) | |
電子書(可複選) | |
其他(可複選) |
搜尋結果共 712 筆, 頁數 10 / 12
呈現:
TensorFlow Lite移動端深度學習
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 |
|||
深度學習入門與TensorFlow實踐
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 |
|||
PyTorch深度學習實戰
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 |
|||
語文深度學習(閱讀+寫作教學卷)套裝
|
|||
基於深度學習的單元教學實踐
|
|||
深度學習算法及其在網絡空間安全中的應用
|
|||
幼兒深度學習的理論與實踐探索研究(實踐篇)
|
|||
以深度學習為中心的課程框架
本書圍繞以深度學習為中心的LIBDP課程的研究與實踐展開,其主要內容包括該課程的主要背景、核心理念、整體框架、實踐推進、學科體系、評價體系及運行機制。 本書有助於中小學校領導和一線教師探究如何破解課程建設難題,也供關心教育國際化問題...... more |
|||
深度學習初學者指南
本書分為三部分。 第一部分將説明你快速理解從資料中學習、深度學習基本架構、如何準備資料,以及深度學習中經常使用的基本概念。第二部分將重點介紹無監督學習演算法。從自編碼器開始,然後轉向層數深、規模大的神經網路模型。第三部分介紹監督學習...... more |
|||
寫給新手的深度學習.2:用Python實現的循環神經網絡RNN和VAE、GAN
|
|||
深度學習案例精粹:基於TensorFlow與Keras
本書以實戰為主,通過豐富的實戰案例向讀者介紹深度學習可應用和落地的項目,書中所有案例都基於Python+TensorFlow 2.5+Keras技術,可用於深度學習課程的實戰訓練。本書配套示例源碼、PPT課件、思維導圖、數據集、開發環境與...... more |
|||
TensorFlow深度學習:手把手教你掌握100個精彩案例(Python版)
|
|||
深度學習處理結構化數據實戰
|
|||
深度學習時代的計算機視覺算法
解析度重建方法進行了介紹。 本書系統講解了在日常生活和工作中常見的幾項電腦視覺任務,並著重介紹了在當今深度學,這些計算機視覺任務是如何工作的,可使讀者快速瞭解這些算法原理,以及其相互之間的關係。本書適合高年級本科生、研究生、教師,以及對...... more |
|||
深度學習:初中數學教學案例研究
|
|||
基於深度學習的數學情境教學
|
|||
面向肌電手勢交互系統的深度學習技術
|
|||
偏振成像與深度學習技術應用
|
|||
深度學習--原理、模型與實踐
本書是深度學習領域的入門教材,闡述了深度學習的知識體系,涵蓋人工智慧的基礎知識以及深度學習的基本原理、模型、方法和實踐案例,使讀者掌握深度學習的相關知識,提高以深度學習方法解決實際問題的能力。全書內容包括人工智慧基礎、機器學習基礎、深度...... more |
|||
深度學習與計算機視覺
|
|||
基於深度學習的機器閱讀理解
|
|||
基於深度學習的高中歷史教學研究
|
|||
深度學習
|
|||
深度學習神經網絡設計與案例研究
|
|||
深度學習入門與實踐
|
|||
深度學習的技術
|
|||
走向深度學習的中學生物教學
|
|||
走向深度整合的深度學習
|
|||
幼兒深度學習的理論與實踐探索研究·理論篇
|
|||
“三學三疑”支架教學模式:基於深度學習視角的實踐研究與創新
|
|||
基於深度學習的交通視頻目標檢測與識別方法研究
|
|||
深度學習視角下英語教學的研與思
|
|||
指向深度學習的地理表現性評價研究
|
|||
語文深度學習:課程設計與實施(學生版)
|
|||
走向TensorFlow 2.0:深度學習應用編程快速入門
如何使用這些高級API來進行程式設計,解決自己的問題。因此本書旨在能夠以程式設計實踐為入手,按照實用為先的理念讓更多的AI愛好者或者想要入門的人工智慧的開發者能夠快速上手程式設計。 本書分為兩大部分,第一部分是深度學習程式設計基礎實踐,包含三個...... more |
|||
Keras深度學習
Keras作為深度學習流行的框架之一,是一個用Python語言編寫的開源人工神經網路庫。《Keras深度學習》一書從新手角度出發,系統介紹了Keras深度學習技術,從Python資料處理開始,到深度學習理論,再到Keras各種代碼實戰...... more |
|||
深度學習導論與應用實踐
|
|||
深度學習私房菜:跟著案例學TensorFlow
|
|||
神經網路與深度學習實戰:Python+Keras+TensorFlow
開發技術。 本書共15章,涵蓋的內容有神經網路初體驗;深度學習的微積分基礎;深度學習的線性代數基礎;神經網路的理論基礎;用Python從零實現識別手寫數位的神經網路;神經網路專案實踐;使用神經網路實現機器視覺識別;用深度學習實現自然語言處理;自動編解碼...... more |
|||
TensorFlow+PyTorch深度學習從演算法到實戰
詳盡介紹深度學習相關的基本原理與使用TensorFlow、PyTorch兩大主流框架的開發基礎知識和基本技術,並且展示了在圖像識別與文本生成實際問題中的應用方法。同時考慮到程式師擅長JavaScript 的人員比熟悉Python 的人...... more |
|||
深度學習商業應用開髮指南:從對話機器人到醫療圖像處理
|
|||
智能摘要與深度學習
|
|||
強化學習與深度學習:通過C語言模擬
《強化學習與深度學習:通過C語言類比》以深度學習和強化學習作為切入點,通過原理解析、演算法步驟說明、代碼實現、代碼運行調試,對強化學習、深度學習以及深度強化學習進行了介紹和說明。 本書共4章。第1章介紹了人工智慧、機器學習、深度學習...... more |
|||
深度學習:走向核心素養(學科教學指南·初中生物)
|
|||
基於移動端的英語詞彙深度學習研究
|
|||
基於TensorFlow的深度學習
本書通過實踐示例教你深度學習的概念,並從根本上幫助你理解深度學習的基礎知識。本書是理想的學習實際深度學習模型設計的指南,對於熟悉腳本程式設計卻不需要設計學習演算法的專家和科學家也很有幫助。 本書的主要內容有: 學習TensorFlow...... more |
|||
深度學習:批判性思維與自主性探究式學習
AI時代,今天的學生如何面對明天與智慧型機器人的競爭?如何讓學生不在是為明天可能消失的工作所學?他們應該具備哪些核心素養和能力?如何培養這些核心素養和能力? 本書作者,教育戰略家莫妮卡•R.馬丁內斯和社會學家鄧尼斯•麥格拉思提出深度學習...... more |
|||
動手學深度學習
|
|||
數據處理與深度學習
本書是一本學術著作,本書的前面幾章是深度學習神經網路與大數據智能處理的理論方法部分;接下來幾章是深度學習神經網路與大數據智能處理的應用實踐部分。本書原創性在於提出、研究並給出了十四種深度學習神經網路與大數據智能處理新理論新方法和新應用...... more |
|||
深度學習實戰之PaddlePaddle
本書全面講解了深度學習框架PaddlePaddle,並結合典型案例,闡述了PaddlePaddle的具體應用。本書共15章。第1章介紹了深度學習及其主流框架;第2章介紹了幾種不同的PaddlePaddle安裝方式;第3章使用MNIST...... more |
|||
深度學習企業實戰--基於R語言
深度學習是機器學習的一個分支,它能夠使電腦通過層次概念來學習經驗和理解世界。同時,深度學習也是非常貼近AI的一個技術分支,得到了越來越多人的關注。本書側重於R語言與深度學習的結合,旨在通過通俗易懂的語言和實用技巧的介紹,幫助讀者了解深度...... more |
|||
TensorFlow深度學習(第2版 影印版)
深度學習是基於學習多層次抽象的機器學習演算法的一個分支。作為深度學習核心的神經網路被用於預測分析、電腦視覺、自然語言處理、時間序列預測以及執行大量其他的複雜任務。 本書面向的是希望利用TensorFlow的強大功能,結合其他的開源...... more |
|||
機器學習、深度學習與強化學習
|
|||
神經網路與深度學習--基於TensorFlow框架和Python技術實現
Python、TensorFlow、神經網路和深度學習因人工智慧的流行而成為當下IT領域的熱門關鍵詞。本書首先介紹了Python及其常用庫Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法;其次介紹了TensorFlow的基本知識...... more |
|||
當計算器體系結構遇到深度學習:面向計算器體系結構設計師的深度學習概論
Minerva加速器設計和優化框架,具體介紹了Minerva方法論以及如何設計實驗在神經網路準確度、功耗、性能和硬體面積間進行取捨。本書最後給出神經網路論文中有關硬體研究的全面綜述,並且提出一種分類方法幫助讀者理解和對比不同的研究項目。 作者:布蘭登...... more |
|||
深度學習:走向核心素養(學科教學指南·小學數學)
本書為“深度學習教學改進叢書”中學科教學指南中的一本,旨在指導學校和小學數學教師改進教學,開展小學數學學科深度學習教學改進。本書以《義務教育數學課程標準(2011年版)》第一、二學段的數學核心內容為載體,遵循深度學習的基本理念,幫助...... more |
|||
深度學習:走向核心素養(學科教學指南·初中化學)
本書界定了初中化學深度學習的內涵,給出了進行初中化學深度學習教學設計和實施的指導以及相應的教學案例,説明教師基於《義務教育化學課程標準(2011年版)》開展初中化學深度學習的教學實踐,促進教學中真實問題情境的創設,開展以化學實驗為主的多種...... more |
|||
小腦袋,大問題--促進幼兒深度學習的高水平提問
|
|||
從機器學習到深度學習:基於scikit-learn與TensorFlow的高效開發實戰
概率模型、月球登陸器、圖像識別、寫詩機器人、中國象棋博弈等案例啟發讀者將機器學習應用在各行各業里,其中后三個案例使用了深度學習技術。 本書試圖用通俗的語言講解涵蓋演算法模型的機器學習,主要內容包括機器學習通用概念、三個基本科學計算工具、有監督學習...... more |
|||
面向自然語言處理的深度學習:用Python創建神經網路
全書分為5章,通過介紹完整的神經網路模型(包括循環神經網路、長短期記憶網路以及序列到序列模型)實例,向讀者闡釋用於自然語言處理(NLP)的深度學習概念。前三章介紹NLP和深度學習的基礎知識、詞向量表示和高級演算法,后兩章集中介紹實現過程...... more |