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131筆商品,1/7頁
機器學習開發實戰(簡體書)
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1.機器學習開發實戰(簡體書)

作者:(義)迪諾‧埃斯波西托; (義)弗朗西斯科‧埃斯波西托  出版社:機械工業出版社  出版日:2023/06/30 裝訂:平裝
本書是機器學習入門書籍,面向需要提升數據科學技能的開發人員和需要提升編程技能的數據科學家,涵蓋了從機器學習基礎概念到完整解決方案的各個方面。本書共分為五個部分,主要內容包括人工智能基礎知識、實現機器學習解決方案的步驟、微軟的ML.NET庫、實用的機器學習算法、神經網絡、AI雲服務等,並且免費提供使用ML.NET庫構建的代碼示例。
定價:714 元, 優惠價:87 621
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計算機視覺應用構建:OpenCV與TensorFlow實例(簡體書)
滿額折

2.計算機視覺應用構建:OpenCV與TensorFlow實例(簡體書)

作者:(美)沙姆沙德‧安薩里  出版社:機械工業出版社  出版日:2022/08/01 裝訂:平裝
本書首先介紹了圖像和視頻處理的基礎知識,闡述了計算機視覺、機器學習的相關概念,並概述了深度學習與人工神經網絡。然後,重點闡述了深度學習在圖像識別、目標檢測及目標跟蹤等方面的應用。之後,通過多個案例介紹深度學習在計算機視覺方面的應用。最後,探討了雲上計算機視覺建模。本書採用實用且循序漸進的方法,將計算機視覺和機器學習概念應用于商業開發和工業應用,可以讓讀者深刻領會利用深度學習技術解決計算機視覺問題的精髓。
定價:594 元, 優惠價:87 517
庫存:1
ChatGPT原理與實戰:大型語言模型的算法、技術和私有化(簡體書)
滿額折

3.ChatGPT原理與實戰:大型語言模型的算法、技術和私有化(簡體書)

作者:劉聰; 杜振東; 涂銘; 沈盛宇  出版社:機械工業出版社  出版日:2023/08/14 裝訂:平裝
這是一本系統梳理並深入解析ChatGPT核心技術、算法實現、工作原理、訓練方法的著作,也是一本能指導你搭建專屬ChatGPT和實現大模型遷移及私有化的著作。本書得到了MOSS系統負責人邱錫鵬等多位專家的高度評價和鼎力推薦。具體地,通過本書你能瞭解或掌握以下知識:?ChatGPT的工作流程和技術棧?ChatGPT的工作原理和算法實現?基於Transformer架構的一系列預訓練語言模型的原理?強化學習的基礎知識?提示學習與大模型湧現出的上下文學習、思維鏈?大模型的訓練方法及常見的分布式訓練框架?基於人工反饋的強化學習整體框架?從零搭建類ChatGPT模型,模擬完整的ChatGPT訓練過程本書集理論、實戰和產業應用於一體,提供大量經詳細注釋的代碼,方便讀者理解和實操。總之,不管裡是想深入研究ChatGPT本身,還是正在研發或使用其他大模型,本書都應該能給你頗具價值的技術啟發與思考,讓你在大模型的路上快速前行,少走彎路。
定價:594 元, 優惠價:87 517
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OpenCV4應用開發:入門、進階與工程化實踐(簡體書)
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4.OpenCV4應用開發:入門、進階與工程化實踐(簡體書)

作者:賈志剛; 張振  出版社:機械工業出版社  出版日:2023/11/20 裝訂:平裝
本書共16章,分為3篇,由淺入深地講解OpenCV的技術及應用。基礎篇(第1~4章)主要介紹了OpenCV4框架中基礎模塊相關的圖像知識、函數及應用。進階篇(第5~12章)深入介紹了OpenCV4核心模塊的功能與應用場景,主要包括圖像卷積、二值分析、形態學處理、特徵提取、視頻分析、機器學習模塊等,其中穿插大量實踐案例。高級與實戰篇(第13~16章)全面介紹了OpenCV4支持的各種性能加速技術與深度學習模型推理技術,從項目實現出發,講解了對象檢測、缺陷檢測、深度學習模型加速等高級應用層面的OpenCV開發技術。
定價:594 元, 優惠價:87 517
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時間序列預測:基於機器學習和Python實現(簡體書)
滿額折

5.時間序列預測:基於機器學習和Python實現(簡體書)

作者:(美)弗朗西斯卡‧拉澤里  出版社:機械工業出版社  出版日:2022/01/18 裝訂:平裝
本書揭開了時間序列預測技術的神秘面紗,為沒有時間序列或機器學習經驗的讀者提供了創建和評估時間序列模型所需的基本工具。本書使用流行的Python工具和庫來解決複雜和重要的業務預測問題。書中介紹了如何清理和獲取數據,如何設計端到端的時間序列預測解決方案,如何理解時間序列預測的一些經典方法,如何將神經網絡結合到預測模型中,以及如何在真實世界中部署時間序列預測模型。
定價:534 元, 優惠價:87 465
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Python3智能數據分析快速入門(簡體書)
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6.Python3智能數據分析快速入門(簡體書)

作者:李明江; 張良均; 周東平; 張尚佳  出版社:機械工業出版社  出版日:2019/06/01 裝訂:平裝
內容簡介本書以Python相關技術為工具,講解了如何基於機器學習等AI技術進行智能數據分析。作者在Python數據挖掘與分析領域有10餘年的工作經驗,對AI技術驅動的智能數據分析有非常深入的研究。本書面向沒有Python編程基礎和AI技術基礎的讀者,由淺入深地提供了系統的Python智能數據分析的技術和方法。全書共9章,從邏輯上可分為兩個部分:第壹部分:Python編程基礎(1~4章)這部分詳細介
定價:714 元, 優惠價:87 621
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TensorFlow神經網絡編程(簡體書)
滿額折

7.TensorFlow神經網絡編程(簡體書)

作者:(印)曼普里特‧辛格‧古特; 拉蒂普‧杜瓦  出版社:機械工業出版社  出版日:2018/10/30 裝訂:平裝
本書首先簡要介紹流行的TensorFlow庫,並講解如何用它訓練不同的神經網絡。 你將深入瞭解神經網絡的基礎知識和它背後的數學原理,以及為什麼我們會選擇TensorFlow訓練神經網絡。然後,你將實現一個簡單的前饋神經網絡。接下來,你將使用TensorFlow掌握神經網絡的優化技術和算法,以及一些更複雜的神經網絡的實現。*後,你將對如何利用TensorFlow的強大功能來訓練各種複雜的神經網絡有一
定價:414 元, 優惠價:87 360
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Python自然語言處理(簡體書)
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8.Python自然語言處理(簡體書)

作者:雅蘭•薩納卡  出版社:機械工業出版社  出版日:2018/09/04 裝訂:平裝
本書旨在回答三個問題:第一個,什麼是自然語言處理;第二個,為什麼大多數人會使用Python來開發自然語言處理應用程序;最後一個也很重要的問題,在學習自然語言處理的時候,有哪些Python相關資源可用。讀完本書,讀者便會對此了然於胸。
定價:474 元, 優惠價:87 412
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機器閱讀理解:算法與實踐(簡體書)
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9.機器閱讀理解:算法與實踐(簡體書)

作者:朱晨光  出版社:機械工業出版社  出版日:2020/04/01 裝訂:平裝
全書分為三個部分,共計10章內容。第壹部分為基礎篇,介紹機器閱讀理解的基礎知識。其中包括機器閱讀理解任務的定義,閱讀理解模型中常用的自然語言處理技術和深度學習網絡模塊等。第二部分為架構篇,對機器閱讀理解任務進行分類,然後介紹解決各類任務的基本模型架構和前沿算法,並剖析對機器閱讀理解研究有著革命性影響的預訓練模型(如BERT和GPT)。第三部分為實戰篇,包括筆者在2018年獲得CoQA閱讀理解競賽第
定價:474 元, 優惠價:87 412
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自然語言處理Python進階(簡體書)
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10.自然語言處理Python進階(簡體書)

作者:(美)克里希納‧巴夫薩; (美)普拉塔普‧丹蒂  出版社:機械工業出版社  出版日:2019/02/01 裝訂:平裝
本書將從一個實用的角度讓你從頭開始理解和實現NLP解決方案,將從訪問內置數據源和創建自己的數據源開始帶你踏上一段旅程。到時候將可以編寫複雜的NLP解決方案,包括文本規範化、預處理、詞性標注、句法解析等。
定價:354 元, 優惠價:87 308
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會話式AI:自然語言處理與人機交互(簡體書)
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11.會話式AI:自然語言處理與人機交互(簡體書)

作者:杜振東; 涂銘  出版社:機械工業出版社  出版日:2020/09/19 裝訂:平裝
內容簡介這是一部講解如何基於NLP技術和人機交互技術實現聊天機器人的著作。 兩位作者聊天機器人領域均有多年大型項目的實戰經驗,這本書不僅講解了NLP和人機交互的核心技術,而且從技術、算法、實戰3個維度講解聊天機器人的原理、實現與工程實踐。 本書有3個特點:前瞻性強,專注於NLP和人機交互的前沿技術,以及會話式AI技術在熱門場景中的工程實踐。 實戰性強,每章都提供實戰代碼,大部分代碼簡單修改後
定價:474 元, 優惠價:87 412
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移動平臺深度神經網絡實戰:原理、架構與優化(簡體書)
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12.移動平臺深度神經網絡實戰:原理、架構與優化(簡體書)

作者:盧譽聲  出版社:機械工業出版社  出版日:2020/01/01 裝訂:平裝
整體思路是:1、最初介紹深度學習必備的知識點,做好基礎知識鋪墊2、講解數據收集、清洗和預處理過程3、講解深度學習訓練4、移動端實踐:性能優化、指令集優化、移動端預測框架開發(基於caffe2、mxnet或ncnn,還未定),開發App使用預測。
定價:774 元, 優惠價:87 673
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生成對抗網絡入門指南(簡體書)
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13.生成對抗網絡入門指南(簡體書)

作者:史丹青  出版社:機械工業出版社  出版日:2018/11/01 裝訂:平裝
生成對抗網絡(GAN)是當下熱門的人工智能技術之一,被美國《麻省理工科技評論》評為2018年“全球十大突破性技術”。本書是一本結合基礎理論與工程實踐的入門書籍,深入淺出地講解了GAN的各類模型以及技術發展。全書共10章,前半部分介紹目前已經較為成熟的模型,如DCGAN、WGAN等,以及大量不同結構的GAN變種;後半部分介紹GAN在文本到圖像的生成、圖像到圖像的生成以及其他應用中的研究與發展。本書適
定價:414 元, 優惠價:87 360
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Keras深度學習實戰(簡體書)
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14.Keras深度學習實戰(簡體書)

作者:(印度)拉蒂普‧杜瓦  出版社:機械工業出版社  出版日:2019/06/01 裝訂:平裝
本書從實用的角度出發,全方面介紹了使用Keras如何解決深度學習中的各類問題。假設讀者無任何關於深度學習編程的基礎知識,本書首先介紹了Keras這一高度模塊化、極簡式的深度學習框架的安裝、配置和編譯等平臺搭建只是,而後詳細介紹了深度學習所要求的數據預處理等基本內容,在此基礎上本書介紹了卷積神經網絡、生成式對抗網絡、遞歸神經網絡這三種深度學習方法並給出了相關實例代碼,最後本書介紹了自然語言處理、強化
定價:414 元, 優惠價:87 360
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Java機器學習(簡體書)
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15.Java機器學習(簡體書)

作者:(美)烏黛‧卡馬特; (美)克裏希納‧肖佩拉  出版社:機械工業出版社  出版日:2018/10/01 裝訂:平裝
本書涵蓋了機器學習中的經典技術,如分類、聚類、降維、離群值檢測、半監督學習和主動學習。同時介紹了近期高深的主題,包括流數據學習、深度學習以及大數據學習的挑戰。每一章指定一個主題,包括通過案例研究,介紹前沿的基于Java的工具和軟件,以及完整的知識發現周期:數據采集、實驗設計、建模、結果及評估。每一章都是獨立的,提供了很大的使用靈活性。附帶的網站提供了源碼和數據。對于學生和數據分析從業員來說,這確實
定價:534 元, 優惠價:87 465
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AI安全之對抗樣本入門(簡體書)
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16.AI安全之對抗樣本入門(簡體書)

作者:兜哥  出版社:機械工業出版社  出版日:2019/06/01 裝訂:平裝
第1章介紹了深度學習的基礎知識,重點介紹了與對抗樣本相關的梯度、優化器、反向傳遞等知識點。第2章介紹了如何搭建學習對抗樣本的軟硬件環境,雖然GPU不是必需的,但是使用GPU可以更加快速地驗證你的想法。第3章概括介紹了常見的深度學習框架,從TensorFlow、Keras、PyTorch到MXNet。第4章介紹了圖像處理領域的基礎知識,這部分知識對於理解對抗樣本領域的一些常見圖像處理技巧非常有幫助。
定價:774 元, 優惠價:87 673
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TensorFlow自然語言處理(簡體書)
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17.TensorFlow自然語言處理(簡體書)

作者:(澳)圖珊‧加內格達拉  出版社:機械工業出版社  出版日:2019/07/02 裝訂:平裝
本書首先介紹NLP和TensorFlow基礎知識,然後介紹如何使用Word2vec(包括高級擴展)創建單詞嵌入,將單詞序列轉換為可由深度學習算法訪問的向量。關於經典深度學習算法的章節,如卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN),展示了句子分類和語言生成等重要的NLP任務。此外還介紹如何將高性能的RNN模型,如長短期記憶(long short memory, LSTM)單元應用於NLP任務,你
定價:594 元, 優惠價:87 517
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C#神經網絡編程(簡體書)
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18.C#神經網絡編程(簡體書)

作者:(美)馬特‧R.科爾  出版社:機械工業出版社  出版日:2019/06/01 裝訂:平裝
本書遵循循序漸進、兼顧理論和實踐的原則,從神經網絡基本概念入手,以圖文並茂的形式生動地講解激活函數和反向傳播等概念原理,並以人臉識別和動作檢測為例,讓讀者直觀地瞭解深度學習的應用場景,在知識內容方面,不但包含決策樹、隨機森林等常規算法,還重點講解了LSTM、CNN神經網絡等主流算法,在代碼實踐方面,比較深入地講解開發細節,詳細介紹了相關網絡結構、參數調優和各種網絡的對照比較,對程序員實際動手有比較
定價:534 元, 優惠價:87 465
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TensorFlow機器學習實戰指南(簡體書)
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19.TensorFlow機器學習實戰指南(簡體書)

作者:(美)尼克‧麥克盧爾  出版社:機械工業出版社  出版日:2017/09/30 裝訂:平裝
TensorFlow是一個開源機器學習庫。本書從TensorFlow的基礎開始介紹,涉及變量、矩陣和各種數據源。之後,針對使用TensorFlow線性回歸技術的實踐經驗進行詳細講解。後續章節將在前文的基礎上講述神經網絡、CNN、RNN和NLP等重要概念。
定價:414 元, 優惠價:87 360
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深度學習:R語言實踐指南(簡體書)
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20.深度學習:R語言實踐指南(簡體書)

作者:(美)托威赫‧貝索洛  出版社:機械工業出版社  出版日:2018/07/01 裝訂:平裝
本書內容主要涉及:深度學習的數學理論基礎,包括重要的統計學和線性代數的相關基本概念和知識;深度學習的各種典型模型,例如傳統的單層感知器模型、多層感知器模型,以及卷積神經網絡、循環神經網絡、受限玻耳茲曼機、深度信念網絡等一些更為複雜的模型;構建深度學習模型的實驗設計方法以及實驗過程中的特徵選擇方法;應用R語言進行機器學習和深度學習實踐的案例。
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