学习的升级 - 第7页
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计算机 - 深度学习
深度学习 ：智能时代的 核心驱动力量
...繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。 本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及...
2019年发布
7.5
[美] 特伦斯·谢诺夫斯基
计算机 - 人工智能(AI)
白话机器学习 的 数学
...和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的 Python 编程讲解了数学公式的应用...
2020年发布
8.5
[日] 立石贤吾
自助、关系与生活方式 - 个人成长与启发
如何高效学习 ：1年完成麻省理工4年33门课程的 整体性学习 法
...本书就是对他学习方法的全面介绍，其中包括整体性学习策略的核心思想和具体技术，详细介绍了快速阅读法、流笔记法、比喻法、内在化等七大方法，并为高效学习提供了从生活到时间管理的整体解决方案...
2013年发布
7.3
[加] 斯科特·扬
心理学 - 认知心理学
大脑想要这样学 ：高效学习 的 认知心理学方法
本书是一本学习领域的大脑使用指南。作者结合认知心理学前沿研究与 25 年教研经验，围绕听课、阅读、考试三大主题，解决“为什么学习这么难”“如何让学习变得简单”这两个学生和老师关心的重要问题。他在书中...
2023年发布
8
[美] 丹尼尔·T. 威林厄姆
计算机 - 计算机科学
21个项目玩转深度学习 ：基于TensorFlow的 实践详解
...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。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分...
2018年发布
6
何之源
计算机 - 编程
Python深度学习 实战：75个有关神经网络建模强化学习 与迁移学习 的 解决方案
...自上而下和自下而上的方法来展示针对不同领域实际问题的深度学习解决方案，包括图像识别、自然语言处理、时间序列预测和机器人操纵等。还讨论了采用诸如TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行的深度学习开源框架用于实际问题的解决方案及其...
2018年发布
暂无
英德拉·丹·巴克
计算机 - 人工智能(AI)
机器学习 导论（原书第3版）
...》是关于机器学习的内容全面的教科书，其中有些内容在一般的在机器学习导论书中很少介绍。主要内容包括监督学习，贝叶斯决策理论，参数、半参数和非参数方法，多元分析，隐马尔可夫模型，增强学习，核机器，图模型...
2016年发布
10
[土耳其] 埃塞姆·阿培丁（EthemAlpaydin）
计算机 - 人工智能(AI)
零基础学 机器学习
...小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习...
2020年发布
9.1
黄佳
计算机 - 人工智能(AI)
深度学习 之PyTorch物体检测实战
随着深度学习的⻜速发展，计算机视觉技术取得了令⼈瞩⽬的成果，尤其是物体检测这⼀基础⼜核⼼的分⽀，诞⽣了众多经典算法，在⾃动驾驶、智能医疗、智能安防及搜索娱乐等...
2020年发布
8.2
董洪义
计算机 - 人工智能(AI)
深度学习 革命：从历史到未来
世界范围内主要的人工智能玩家有哪些？哪家公司在这场脑力与毅力的角逐中脱颖而出？深度学习革命如何颠覆了整个人工智能领域？人工智能还会经历第三次寒冬吗？ 长期以来，人工智能一直被视为一种遥远的未来技术...
2022年发布
8.3
[美] 凯德·梅茨
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