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1、封面介绍2、出版时间2019年4月3、推荐理由本书涵盖了视觉计算的基本概念。为创建、获取、分析和操作视觉数据(如二维图像,三维模型)提供了一个统一的计算和数学处理方法。书中涉及的基本原理包括:卷积、傅里叶变换、滤波器、几何变换、超极几何、三维重建、色彩和图像合成管道。这本书是为一个16周的学期课程而写的,既可以用于本科生和研究生的教学,也可以作[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年5月3、推荐理由Anaconda是一个强大的开源数据科学平台,它将很多好的工具整合在一起,极大地简化了使用者的工作流程,并能够帮助使用者解决一系列数据科学难题。《Anaconda数据科学实战》旨在通过一系列示例,引导读者在编码和图表中了解Anaconda的强大之处。本书包括12章,结合R、Python、Octave[...]

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1、封面介绍2、出版时间2018年11月3、推荐理由适读人群 :本书主要面向对TensorFlow、深度学习、人工智能具有强烈兴趣且希望尽快入门的相关从业人员、高校相关专业的教育工作者和在校学生,以及正在从事深度学习工作且希望深入的数据科学家、软件工程师、大数据平台工程师、项目管理者等。《TensorFlow进阶指南:基础、算法与应用》是由人工智能[...]

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1、封面介绍2、出版时间2017年8月3、推荐理由技术畅销书《白话大数据与机器学习》姊妹篇,YY大数据专家撰写,李学凌、朱频频、王庆法、王海龙联袂推荐。以插图、类比和大量示例趣说深度学习网络的关键理念、算法与TensoeFlow实践,涵盖BP网络、CNN、RNN、受限玻尔兹曼机、深度残差网络、强化学习、对抗学习,以及多个有趣应用。本书基本独立成册,[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年5月3、推荐理由《TensorFlow深度学习从入门到进阶》以TensorFlow为主线进行讲解,书中每章节都以理论引出,以TensorFlow应用巩固结束,理论与实践相结合,让读者快速掌握TensorFlow机器学习。《TensorFlow深度学习从入门到进阶》共11章,主要包括TensorFlow与深度网络、T[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年7月3、推荐理由作为Google新的深度学习软件库TensorFlow,通过本书可以学习如何解决各种机器学习问题。如果你有一些基本线性代数和微积分的背景,这本实关于机器学习的实践性很强的书展示了如何设计各类系统,包括图像的目标检测、文本理解,以及潜在药物的属性。4、作者简介Bharath Ramsundar是研发主[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年1月3、推荐理由本书旨在掌握深度学习基本知识和特性的基础上,培养使用TensorFlow+OpenCV进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。全书力求通过通俗易懂的语言和详细的程序分析,介绍TensorFlow的基本用法、高级模型设计和对应的程序编写。  本书共13章,内容包括计算机视觉与深度学习的关系、Pyth[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年8月3、推荐理由本书主要介绍了TensorFlow 2在机器视觉中的应用。本书共8章,主要内容包括神经网络的原理,如何搭建开发环境,如何在网络侧搭建图片分类器,如何识别图片中不同肤色的人数,如何用迁移学习诊断医疗影像,如何使用Anchor-Free模型检测文字,如何实现OCR模型,如何优化OCR模型。本书适合机器视[...]

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1、封面介绍2、出版时间2017年6月3、推荐理由TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起,深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识,深度学习的方法,TensorFlow的基础原理[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年3月3、推荐理由《深度学习图像识别技术:基于TensorFlow Object Detection API和OpenVINO™ 工具套件》首先讲述了人工智能、深度学习、卷积神经网络、目标检测以及迁移学习的概念,接着详述了如何基于TensorFlow Object Detection API框架从零开始搭建深度学习目[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年7月3、推荐理由本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识:机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow:Python 编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、 TensorFlow编程[...]

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1、封面介绍2、出版时间2017年5月3、推荐理由与市面上已有的TensorFlow书相比,《深度学习原理与TensorFlow实践》的特色在于一是所有案例来自作者团队工作中的亲身实践,所选案例均是深度学习的经典应用,非常具有代表性;二是结合了深度学习的关键原理,强化读者对深度学习及TensorFlow架构的理解,从而能在知其然、并知其所以然的基础[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年12月3、推荐理由神经网络是深度学习的核心内容,TensorFlow是现在最为流行的深度学习框架之一。本书使用TensorFlow 2.1作为自然语言处理实现的基本工具,引导深度学习的入门读者,从搭建环境开始,逐步深入到理论、代码、应用实践中去。本书分为10章,内容包括搭建环境、TensorFlow基本和高级API[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年4月3、推荐理由本书基于TensorFlow、Keras和scikit-learn,介绍了21个典型的人工智能应用场景。全书共3篇,分别是预测类项目实战篇、识别类项目实战篇和生成类项目实战篇。其中预测类项目包括房价预测、泰坦尼克号生还预测、共享单车使用情况预测、福彩3D中奖预测、股票走势预测等8个项目;识别类项目包[...]

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1、封面介绍2、出版时间2017年8月3、推荐理由《Keras快速上手:基于Python的深度学习实战》从如何准备深度学习的环境开始,手把手地教读者如何采集数据,如何运用一些常用,也是目前被认为有效的一些深度学习算法来解决实际问题。覆盖的领域包括推荐系统、图像识别、自然语言情感分析、文字生成、时间序列、智能物联网等。不同于许多同类的书籍,《Kera[...]

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