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Python深度学习原理、算法与案例（人工智能技术丛书）书籍详细信息
- ISBN：9787302628774
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：暂无出版时间
- 页数：暂无页数
- 价格：暂无价格
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：暂无装帧
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
本书涵盖深度学习的专业基础理论知识，包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化，以及比较流行的应用场景实践。本书配套70个示例源码及PPT课件。 本书共11章外加3个附录，系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化、计算机视觉应用、目标检测应用、文本分析应用、深度强化学习应用、TensorFlow模型应用、Transformer模型应用等。附录中还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。 本书适合Python深度学习初学者、深度学习算法开发人员学习，也适合作为高等院校计算机技术、人工智能、大数据相关专业的教材或教学参考书。
书籍目录：
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作者介绍：
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出版社信息：
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书籍摘录：
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原文赏析：
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其它内容：
书籍介绍
本书涵盖深度学习的专业基础理论知识，包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化，以及比较流行的应用场景实践。本书配套70个示例源码及PPT课件。 本书共11章外加3个附录，系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化、计算机视觉应用、目标检测应用、文本分析应用、深度强化学习应用、TensorFlow模型应用、Transformer模型应用等。附录中还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。 本书适合Python深度学习初学者、深度学习算法开发人员学习，也适合作为高等院校计算机技术、人工智能、大数据相关专业的教材或教学参考书。
书籍真实打分
故事情节：3分
人物塑造：5分
主题深度：4分
文字风格：5分
语言运用：6分
文笔流畅：4分
思想传递：9分
知识深度：5分
知识广度：8分
实用性：3分
章节划分：3分
结构布局：4分
新颖与独特：4分
情感共鸣：3分
引人入胜：8分
现实相关：8分
沉浸感：8分
事实准确性：9分
文化贡献：8分
网站评分
书籍多样性：3分
书籍信息完全性：7分
网站更新速度：3分
使用便利性：6分
书籍清晰度：4分
书籍格式兼容性：3分
是否包含广告：4分
加载速度：8分
安全性：5分
稳定性：8分
搜索功能：7分
下载便捷性：4分
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下载评价
网友 冉***兮：如果满分一百分，我愿意给你99分，剩下一分怕你骄傲
网友 通***蕊：五颗星、五颗星，大赞还觉得不错！~~
网友 曹***雯：为什么许多书都找不到？
网友 谭***然：如果不要钱就好了
网友 蓬***之：好棒good
网友 印***文：我很喜欢这种风格样式。
网友 石***致：挺实用的，给个赞！希望越来越好，一直支持。
网友 邱***洋：不错，支持的格式很多
网友 屠***好：还行吧。
网友 习***蓉：品相完美