Python深度学习及智能车竞赛实践 - 第1页

...分为Python基础知识体系、Python文件处理与数据分析、深度学习基础理论与实践、智能车竞赛任务与实践四部分，详细介绍了Python基础知识、Python数据分析方法、机器学习概念、全连接神经网络和卷积神经网络模型的理论及...

强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。本书结合了李宏毅老师的“深度强化学习”、周博磊老师的“强化学习纲要...

...或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python 编程技能，掌握PyTorch 的使用方法，学到深度学习相关的理论知识...

...Python 3 开发网络爬虫。本书为第 2 版，相比于第 1 版，为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台，避免了案例过期的问题。另外，主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习...

...第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用，其内容涵盖了估值框架的...

...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...

...并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 　　本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识中...

...Python 进行机器学习和深度学习的核心方法与实战技巧。该书基于当前主流的机器学习库——Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 2.x，涵盖从数据预处理、模型训练与评估，到深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及自然...

...通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。本书适合对AI 感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的...

...分类任务的优化及生成式模型的微调，以适应特定需求。 本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础，只要会用 Python，就可以通过本书深入理解大模型...