深度学习：从基础到实践（全二册） - 第3页

...既涵盖了深度学习的基本原理，又体现了这一迅猛发展的领域在近几年里取得的重要进展，包括Transformer架构的原理和示例。读完本书后，你将能够使用Keras解决从计算机视觉到自然语言处理等现实...

...发展的宏观视角切入其起源、哲学基础和技术发展，从达特茅斯会议讲到深度学习的复兴与 AGI（通用人工智能）的未来，重点阐释了我们用来理解未来世界的四大核心概念：“涌现”“人类当量”“算法审判”“文明契约”。

...Coze 平台为主要工具，通过为期 7 天的学习计划，系统性地引导读者实现从初步了解 AI 基础概念到熟练创建各类智能体和工作流的转变。这些智能体包括智能哄睡助手等基础智能体，脑筋急转弯...

...从加减乘除到机器学习”丛书中数学版块—“数学三剑客”的第三册，也是最后一本。“数学”板块的第一本《数学要素》是各种数学工具的“大杂烩”，可谓数学基础；《矩阵力量》专门讲解机器学习中常用的线性...

...抽象等核心思想贯穿各个主题，合理地兼顾了学科广度和主题深度，并且充分体现了各个主题的历史背景、发展历程和新的技术趋势，培养读者的大局观，为今后深入学习其他计算机专业课程打下坚实的基础...

...阅读本书，读者可以深入理解主流的深度学习基础算法，搭建起自己的知识体系，领会算法的本质，学习模型优化方法。无论是从事深度学习科研的教师及学生，还是从事算法落地实践的工作人员，都能从本书中获益...

...读者从理论走向实践，真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。 全书共分13章，全方位、多角度地展示了大模型本地化实战的完整方案，内容包括大模型时代的开端、PyTorch 2.0深度学习...

《深度学习图解》（grokking deep learning）指导你从最基础的每一行代码开始搭建深度学习网络！经验丰富的深度学习专家 Andrew W. Trask 以有趣的图解方式为你揭开深度学习的神秘面纱，使你可亲身体会训练神经...

...网络与深度学习的算法与应用、手写数字识别、无监督学习的算法等进行了介绍。本书既有图形、代码，又有详细的数学式推导过程，大大降低了机器学习的学习门槛，即使没有学过Python、数学基础不太好...

...的深度学习技术，向读者介绍了多层感知机、卷积神经网络，以及长短期记忆网络在量化交易方面的前瞻性应用。 本书没有从Python基础语法讲起，对于传统交易策略也只是一带而过，直接将读者带入机器学习的...