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《动手学机器学习》是由张伟楠编著,本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。 本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和最简单...

《程序员的AI书》是由张力柯编著,主要讲了随着AI技术的普及，如何快速理解、掌握并应用AI技术，成为绝大多数程序员亟需解决的问题。本书基于Keras框架并以代码实现为核心，详细解答程序员学习AI算法时的常见问题，对机器学习、深度神经网络等概念。本书面向希望学习AI开发或者转型算法的程序员，也可以作为Keras...

《Scikit-learn机器学习高级进阶》是由潘风文编著,本书是《Scikit-learn机器学习详解》（潘风文编著）的进阶篇，讲解了Sklearn（Scikit-learn）机器学习框架的各种高级应用技术，包括数据集导入工具、集成学习、模型选择和交叉验证、信号分解、模型持久化以及Sklearn系统高级配置...

《ChatGPT》是由陈根编著,主要讲了ChatGPT爆火，标志着人工智能从量变到质变的飞跃，一场新的人工智能革命已经到来。本书共6章，介绍了ChatGPT的诞生和发展，以及ChatGPT背后的技术路线；分析了ChatGPT及大模型训练对全球商业格局的冲击与影响，涉及谷歌、阿里巴巴等广受关注的互联网科技公司；...

《BERT基础教程》是由苏达哈尔桑编著,【本书原版在 Amazon 获 4.1 星评，使用 BERT 建立和训练最先进自然语言处理模型的优秀实用书籍】 本书用简单的文字清晰阐释 BERT 背后的复杂原理，让你轻松上手 NLP 领域的里程碑式模型。本书内含 200+ 张示意图，示例涵盖文本分类、文本摘要、问答等...

《图神经网络：基础与前沿（马腾飞）》pdf简介：图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向，它不仅迅速得到了学术界的广泛关注，而且被成功地应用在工业界的多个领域。本书介绍了图神经网络和图深度学习的基础知识和前沿研究，不仅包括它们的发展历史和经典模型，《图神经网络：基础与前沿（马腾飞）》pdf简介：图神经网络是人工智...

《移动平台深度神经网络实战：原理、架构与优化》pdf百度网盘简介：本书精讲移动平台深度学习系统所需核心算法、硬件级指令集、系统设计与编程实战、海量数据处理、业界流行框架裁剪与产品级性能优化策略等，深入、翔实。
深度学习基础（第1～4章），介绍开发机器学习系统所需重要知识点，以及开发移动平台机器学习系统算法基...

《神经网络与深度学习》是由 邱锡鹏编著，本书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（卷积神经网络、递归神经网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，并由浅入深地阐述了深度学习的原理、模型以及方法，使得读者能全面地掌握深度学习的相关...

《深度学习500问：AI工程师面试宝典》pdf简介：本书系统地描述了深度学习的基本理论算法及应用。全书共14章，第1~3章论述了数学基础、机器学习基础和深度学习基础；第4~7章介绍了一些经典网络及计算机视觉领域中常用的CNN、RNN、GAN等网络《深度学习500问：AI工程师面试宝典》pdf简介：本书系统地描述...

《机器新脑》是由神们自己编著，当你老了以后，养活你的很可能是人工智能。也许你会觉得这是痴人说梦——但正如父辈无法想象今天的我们是被核电站、半导体芯片和基因技术养活的一样，很快，它就会变成再普通不过的现实。真实的未来，总是来得猝不及防。当你从机器人小哥手中接过外卖、吃着机器餐厅的菜、看着从演员到场景都是AI生成...