本書作為深度學(xué)習(xí)工程師初級認(rèn)證官方教材,將深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)與平臺操作有機(jī)結(jié)合,從算法到實(shí)戰(zhàn),共分6章,第1~4章主要介紹專業(yè)知識,包括數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、Python基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)知識;第5章面向工程實(shí)戰(zhàn)能力的訓(xùn)練,介紹深度學(xué)習(xí)開發(fā)平臺,特別是飛槳開發(fā)平臺的實(shí)戰(zhàn)案例;第6章面向業(yè)務(wù)理解與實(shí)踐能力的提升,介紹深度學(xué)

當(dāng)人們聽說“AI的進(jìn)化將剝奪人類的就業(yè)機(jī)會”時(shí)，出于對機(jī)器的擔(dān)憂和反感，他們就會產(chǎn)生逆反心理，從而造成對AI能力的過高預(yù)估；另一方面，當(dāng)這種過高的期待沒有實(shí)現(xiàn)時(shí)，人們就會產(chǎn)生對AI的全面否定，如“AI什么也干不了”“到頭來還不是一無是處、毫無意義”。我們該如何澄清關(guān)于AI的各種誤解，使企業(yè)能夠從容自如地使用AI？本書作

本書重點(diǎn)講述用于預(yù)測性數(shù)據(jù)分析的*重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，包括理論概念和實(shí)際應(yīng)用。

本書重點(diǎn)在幫你掌握深度學(xué)習(xí)所要求的數(shù)學(xué)原理和編程實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，使你能快速使用TensorFlow輕松部署產(chǎn)品中的深度學(xué)習(xí)解決方案，并形成開發(fā)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)和解決方案時(shí)所需的數(shù)學(xué)理解和直覺。本書提供了豐富的理論和實(shí)戰(zhàn)動手經(jīng)驗(yàn)，使你可以從零開始掌握深度學(xué)習(xí)，并能快速部署有價(jià)值的深度學(xué)習(xí)解決方案。本書重點(diǎn)講解了與多個(gè)行業(yè)相關(guān)的深度

Pytorch是基于python且具備強(qiáng)大GPU加速的張量和動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，更是Python中優(yōu)先的深度學(xué)習(xí)框架，它使用強(qiáng)大的GPU能力,提供*大的靈活性和速度。本書指導(dǎo)讀者以Pytorch為工具在Python中學(xué)習(xí)深層強(qiáng)化學(xué)習(xí)(DQN)。主要內(nèi)容包括：強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述及分類、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法和實(shí)施方法、在Pytorch中實(shí)施

本書內(nèi)容主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)的基本知識、基本學(xué)習(xí)方法、集成學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)方法和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法等內(nèi)容，將機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典內(nèi)容與深度學(xué)習(xí)等前沿內(nèi)容有機(jī)地結(jié)合在一起，形成一套相對完整的知識體系，并在每個(gè)章節(jié)穿插相應(yīng)的應(yīng)用實(shí)例，使得廣大讀者不但能夠較好地掌握機(jī)器學(xué)習(xí)基本理論，而且能夠比較系統(tǒng)地掌握其應(yīng)用技術(shù)，為今后的工作和進(jìn)一

本書全面介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本概念、模型和方法，同時(shí)也涉及了深度學(xué)習(xí)中許多最新進(jìn)展，附錄中還提供了相關(guān)數(shù)學(xué)分支的簡要介紹，旨在讓讀者知其然還要知其所以然。

本書針對人工智能技術(shù)領(lǐng)域人才培養(yǎng)的需要，從實(shí)際應(yīng)用出發(fā)，以人工智能涉及的“會運(yùn)動、會看懂、會聽懂、會思考”四方面為主線進(jìn)行編寫。本書采用理實(shí)一體的編寫方式，設(shè)置了5個(gè)學(xué)習(xí)情境，分別為認(rèn)識人工智能、運(yùn)動系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用、視覺識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用、語音識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用和認(rèn)知系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，循序漸進(jìn)地介紹了人工智能控制

本書較為系統(tǒng)地講解了用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師的職能及價(jià)值體現(xiàn)的方法，由點(diǎn)到面地分析了用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法與技巧，目的是讓讀者能夠全方位地進(jìn)行學(xué)習(xí)，使自己在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)變化如此迅速的當(dāng)下不被淘汰。 全書分為8章。第1章對用戶體驗(yàn)的概念、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師的職責(zé)與價(jià)值等內(nèi)容進(jìn)行了分析；第2章主要對App設(shè)計(jì)中的基礎(chǔ)規(guī)范進(jìn)行了系統(tǒng)全面的講解

《深度學(xué)習(xí)導(dǎo)論》講述了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Tensorflow、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、詞嵌入與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、序列到序列學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基本概念和技術(shù)，通過一系列的編程任務(wù)，向讀者介紹了熱門的人工智能應(yīng)用，包括計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等。 本書編寫簡明扼要，理論聯(lián)系實(shí)踐，每一章都包含習(xí)題以及補(bǔ)充閱