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题名/责任者:

Python深度学习:基于TensorFlow/吴茂贵 ... [等] 著

版本说明:

第2版

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-111-71224-4/CNY99.00

载体形态项:

xiii, 362页:图;24cm

并列正题名:

Deep learning with Phython and tensorflow

其它题名:

基于TensorFlow

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

吴茂贵 著

个人责任者:

王冬 著

个人责任者:

李涛 著

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

题名责任附注:

题名页题: 吴茂贵, 王冬, 李涛, 杨本法, 张利著

责任者附注:

吴茂贵, 资深大数据和人工智能技术专家, 就职于中国外汇交易中心, 在BI、数据挖掘与分析、数据仓库、机器学习等领域工作超过20年。王冬, 任职于博世 (中国) 投资有限公司, 负责Bosch企业BI及工业4.0相关大数据和数据挖掘项目。李涛, 资深AI技术工程师。

提要文摘附注:

本书是一本基于Python和TensorFlow的全栈式深度学习指南, 基础和理论讲解全面, 原理和拓展分析深入, 应用和实践也极具实战性, 是多位人工智能和大数据领域专家多年经验的结晶。 全书一共20章, 共分为四个部分。第一部分 (第1-5章) 为TensorFlow基础部分, 首先介绍Python和TensorFlow的基石NumPy, 然后介绍TensorFlow基础知识、构建模型、数据处理及可视化等内容。第二部分 (第6-12章) 为深度学习基础部分: 首先介绍机器学习基础和神经网络基础内容, 然后分别从视觉处理、自然语言处理基础、注意力机制、目标检测和生成式深度学习等方面进行详细说明。第三部分 (第13-18章) 为深度学习实践部分: 通过实例把理论与实践相结合, 同时实现理论理解的进一步提升。第四部分 (第19-20章) 为强化学习内容。

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