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  • 机器学习入门与实战——基于scikit-learn和Keras
    • 机器学习入门与实战——基于scikit-learn和Keras
    • 张海涛/2021-5-1/ 电子工业出版社/定价:¥59.8
    • 本书以scikit-learn和Keras框架作为实战平台,讲解了传统机器学习的主流技术和最新深度学习的研究成果。其中,"第一篇传统机器学习”包括第1~10章,介绍了机器学习概念、监督学习算法(回归分析、Logistic回归、k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机)、无监督学习算法(神经网络、聚类、降维);"第二篇深度

    • ISBN:9787121409509
  • 人工智能导论
    • 人工智能导论
    • 李铮,黄源,蒋文豪/2021-5-1/ 人民邮电出版社/定价:¥49.8
    • 本书主要讲述人工智能的基础知识与基础理论,并通过大量的人工智能应用帮助读者快速了解人工智能相关技术。本书共10章,分别为人工智能概述、人工智能基础知识、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、人工智能技术应用场景、智能机器人和人工智能的挑战与未来。本书内容丰富,讲解细致,注重技术发展变化。 本书既可作为

    • ISBN:9787115560438
  • TensorFlow神经网络到深度学习
    • TensorFlow神经网络到深度学习
    • 张德丰/2021-4-1/ 电子工业出版社/定价:¥89
    • 本书以TensorFlow为平台,从神经网络到深度学习由浅入深进行介绍,书中每章都以理论引出,以TensorFlow应用巩固结束,做到理论与实践相结合,使读者快速了解神经网络、深度学习等内容,同时领略利用TensorFlow解决这些问题的简单和快捷。本书共12章,主要内容包括TensorFlow软件介绍、计算机视觉与深

    • ISBN:9787121409196
  • 联邦学习实战
    • 联邦学习实战
    • 杨强 等/2021-4-1/ 电子工业出版社/定价:¥119
    • 数据孤岛和隐私保护已经成为制约人工智能发展的关键因素。联邦学习作为一种新型的隐私保护计算方案,在数据不出本地的前提下,能有效联合各参与方联合建模,从而实现“共同富裕”,成为当下人工智能领域备受关注的热点。本书以实战为主(包括对应用案例的深入讲解和代码分析),兼顾对理论知识的系统总结。全书由五部分共19章构成。第一部分简

    • ISBN:9787121407925
  • 创新工场讲AI课:从知识到实践
    • 创新工场讲AI课:从知识到实践
    • 创新工场DeeCamp组委会/2021-4-1/ 电子工业出版社/定价:¥89
    • 创新工场于2017年发起了面向高校在校生的DeeCamp人工智能训练营(简称DeeCamp训练营),训练营内容涵盖学术界与产业界领军人物带来的全新AI知识体系和来自产业界的真实实践课题,旨在提升高校AI人才在行业应用中的实践能力,以及推进产学研深度结合。本书以近两年DeeCamp训练营培训内容为基础,精选部分导师的授课

    • ISBN:9787121408458
  • 人工智能数学基础
    • 人工智能数学基础
    • 陈华/2021-4-1/ 电子工业出版社/定价:¥88
    • 本书是面向高级人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业规划教材中的一本,通过梳理人工智能涉及的相关数学理论,并通过Python实现相关案例,使抽象的理论具体化,从而加深读者对数学的感性认识,提高读者对数学理论的理解能力。本书首先介绍了人工智能所需的基础数学理论,然后根据数学内容的逻辑顺序,以微积分、线性代数、概率论、

    • ISBN:9787121409097
  • 机器学习数学基础一本通(Python版)
    • 机器学习数学基础一本通(Python版)
    • 洪锦魁/2021-4-1/ 清华大学出版社/定价:¥99
    • 这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书,书中通过大量程序实例,将复杂的公式重新拆解,详细、清晰地解读了机器学习中常用的数学知识,一步步带领读者进入机器学习的领域。本书共22章,主要讲解了数据可视化、math模块、sympy模块、numpy模块、方程式、函数、最小平方法、集合、概率、贝叶斯定理、指数、对数、欧拉数

    • ISBN:9787302574279
  • 图神经网络导论
    • 图神经网络导论
    • 刘知远 周界/2021-4-1/ 人民邮电出版社/定价:¥69.8
    • 图神经网络(GNN)是基于深度学习的图数据处理方法,因其卓越的性能而受到广泛关注。本书全面介绍了GNN的基本概念、具体模型和实际应用。书中首先概述数学基础和神经网络以及图神经网络的基本概念,接着介绍不同种类的GNN,包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络,以及几个通用框架。此外,本书还介绍了GNN

    • ISBN:9787115559845
  • 深度学习(精装版)
    • 深度学习(精装版)
    • [美]伊恩·古德费洛(Ian Goodfellow) [加]约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio) [加]亚伦·库维尔(Aaron Courville)/2021-4-1/ 人民邮电出版社/定价:¥298
    • 本书由全球知名的3位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的

    • ISBN:9787115552860
  • 图解深度学习:可视化、交互式的人工智能指南(英文版)(全彩印刷)
    • 图解深度学习:可视化、交互式的人工智能指南(英文版)(全彩印刷)
    • [美]乔恩·克罗恩(Jon Krohn)/2021-4-1/ 人民邮电出版社/定价:¥199
    • 本书利用精美的插图和有趣的类比,对深度学习的主流技术和背后的原理进行了深入浅出的讲解,解释了什么是深度学习,深度学习流行的原因,以及深度学习与其他机器学习方法的关系。阅读本书,读者可以掌握卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络和深度强化学习等热门技术,学习TensorFlow、Keras和PyTorch等热门工具的

    • ISBN:9787115555564