图解机器学习 - 第3页

...深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等...

...示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

...11章介绍了概率图模型的基本概念。第12章介绍两种早期的深度学习模型：玻尔兹曼机和深度信念网络。第13章介绍深度生成模型：变分自编码器和对抗生成网络。第14章介绍了深度强化学习的知识...

...深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏...

...深度学习的关键概念、基础理论及核心思想，剖析了当代深度学习架构与技术。全书共 20 章。本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域（如医疗诊断、图像合成等）产生的深远影响；继而深入探讨支撑深度学习的...

...它究竟有没有内在的能动性？当人工智能和机器学习变为现实，人类和机器的边界又在哪里？ 现代科学的一个基础原则是，科学解释不能将意志或能动性赋予自然现象，我们不会说岩石掉落是因为要寻找地心...

...《AI图景: Sora时代的人工智能应用》让产品团队和产品负责人对这个强大的新工具有了清晰的认识。——马蒂·凯根，硅谷产品集团合伙人如果你是一名正在考虑如何利用人工智能和机器学习的商人，但不...

...还阐述了它与人类思维之间的深刻关系，并对各相关领域和人工智能的发展进行了展望。本书适合喜爱数学、算法、机器学习、人工智能、逻辑学和哲学的大众读者，读者无须过多数学和算法知识就能读懂。

...p>本书是本系列中的一本真正意义上的“图册”。内容覆盖科技制图、计算机图形学、创意编程、趣味 数学实验、数学科学、机器学习等。本书“毫无节制”地展示数学之美，而且提供特别实用且容易复制的 创作思路、做图技巧...

本书是一本反思经济学现状与探讨未来经济学新议程的理论图书。经济学需要如何改变才能跟上 21 世纪数字经济的步伐？数字技术、大数据、机器学习和人工智能正在彻底改变经济学的研究工具以及经济学试图衡量、理解和...