深度学习基础与概念 - 第8页

...基本准则。本书添加了基于 PyTorch 的深度学习内容，介绍了新版 Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，介绍了用于生成新数据的生成对抗网络（GAN）和用于训练智能体的强化学习...

...测试与基本使用，并结合 PaddlePaddle 接口介绍深度学习的基础知识，包括常用的神经网络和算法。最后，通过一系列深度学习项目实例介绍 PaddlePaddle 在各种场景和问题中的应用，让读者由浅至深地理解并运用深度学习解决实际...

...看清深度学习框架的本质。本书沿袭《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的风格，语言通俗，代码简洁，讲解详细。在自制框架的过程中，读者还能进一步巩固Python 编程和软件开发相关的知识。 本书适合对深度学习...

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...

...等；第三部分（第 11~13 章）介绍各种图像处理技术，包括自编码器模型和各种类型的 GAN 模型；第四部分（第 14~18 章）探讨将计算机视觉技术与 NLP、强化学习和 OpenCV 等技术相结合来解决传统问题的新方法。

本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。首先，本书介绍了人工智能领域的进展和趋势...

本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物，内容分为两大主线：单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外，还新增了深度学习、贝叶斯网...

...数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等...

本书首先介绍推荐系统的基础知识；然后介绍推荐系统常用的机器学习和深度学习模型；接着重点介绍推荐系统的 4 层级联架构，包括召回、粗排、精排和重排，以及谷歌、阿里巴巴等大型互联网公司在 4 层级联...

...设计模式领域的奠基之作，本书不仅提供了统一的术语和思维框架，也极大推动了软件架构的发展，至今仍被众多程序员视为必读经典，适合有一定编程经验的开发者深入学习与参考。本书适合大学计算机专业的学生...