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Python人工智能
李晓东编著更新时间:2021-08-13 18:39:06
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本书以Python为平台,以将概念、实例和经典应用相结合的方式,介绍如何利用Python实现人工智能。全书分为9章,内容包括:人工智能的基础,人工智能背景下的科学计算,人工神经网络,迁移学习,网络爬虫,智能数据分析,机器学习,智能模型分析,人工智能的应用。为了帮助读者更好地掌握相关知识,书中每章节都通过理论与实例相结合的方式,让读者在掌握概念的同时,掌握程序设计方法,并能利用程序设计解决实际问题。
上架时间:2021-06-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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MindSpore大语言模型实战
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从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM
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合成生物学智能化设计与应用
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智能控制与强化学习:先进值迭代评判设计
在人工智能技术的大力驱动下,智能控制与强化学习发展迅猛,先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题,以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标,建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先,对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析,建立一系列适用于不同场景的稳定性判据,从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次计算机8.7万字 - 会员
破解深度学习(核心篇):模型算法与实现
本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。经过基础篇的学习,想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识,掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇,将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章,前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络,深入详解各类主流模型及其变体;第4章介绍这三类基计算机13.4万字 - 会员
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