1.小白式学习程：作者本身也是从小白始门深度学习的。本书无论在内容和案例的选择上，还是在讲解思路及语言风格上，均适合初学者门。 2.实战式应用案例：本书实战案例丰富，涵盖图像分类、聊天机器人、新闻文本分类和游戏控制等方面，从数据预处理到模型训练部署全流程讲解。 3.高配式体验设计：除了书本中的内容，本书还配备了一个GitHub仓库，提供丰富的实战项目和学习资源，帮助初学者轻松人工智能这一前沿的热门领域。
售 价：¥
纸质售价：¥66.20购买纸书
6.2
温馨提示：数字商品不支持退换货，不提供源文件，不支持导出打印
为你推荐
内容简介
前 言
第1章 机器学习基础
1.1 人工智能：是机遇也是挑战
1.2 机器学习
1.3 深度学习的发展历程及应用
1.4 本章练习
第2章 TensorFlow基础
2.1 TensorFlow2.0简介
2.2 TensorFlow2.0的安装
2.3 TensorFlow2.0的使用
2.4 使用GPU 加速
2.5 本章小结
第3章 前馈神经网络
3.1 神经网络
3.2 激活函数
3.3 损失函数和输出单元
3.4 小试牛刀：MNIST手写数字识别
3.5 本章小结
3.6 本章练习
第4章 卷积神经网络
4.1 卷积神经网络的基本特征与基本结构
4.2 卷积层
4.3 池化层
4.4 小试牛刀：CNN实现图像分类
4.5 本章小结
4.6 本章练习
第5章 循环神经网络
5.1 简单循环神经网络
5.2 常用循环神经网络
5.3 长期依赖问题及其优化
5.4 门控循环神经网络
5.5 循环神经网络的应用
5.6 注意力模型
5.7 本章小结
5.8 本章练习
第6章 深度强化学习
6.1 从AlphaGo看深度强化学习
6.2 强化学习基础知识
6.3 有模型的强化学习方法
6.4 无模型的强化学习方法
6.5 强化学习算法
6.6 深度强化学习算法
6.7 本章小结
6.8 本章练习
第7章 项目实战
7.1 CNN 实战项目一：Chars74K
7.2 CNN 实战项目二：CIFAR-10
7.3 RNN 实战项目一：新闻文本分类
7.4 RNN 实战项目二：聊天机器人
7.5 DRL 实战项目：DQN
买过这本书的人还买过
读了这本书的人还在读
同类图书排行榜
购物车
个人中心
